選擇準確的模型和工具解析器
OpenBMB 官方倉庫列出 openbmb/MiniCPM5-1B，也提供 vLLM 和 SGLang 相容 OpenAI API 的伺服器方式。要呼叫函式，官方特別建議 SGLang 的 minicpm5 parser。MiniCPM5 會輸出 XML 形式的工具呼叫，再由解析器轉為結構化 tool_calls。如果 Agent 收到的只是文字裡的 XML，就還不能安全操作瀏覽器。查看 OpenBMB 官方指南、模型卡與 GitHub 執行環境表。HF 目前指出官方模型沒有部署在任何 Inference Provider，因此此文採用本機執行路徑。
| 層 | 設定 | 驗證方式 |
|---|---|---|
| 模型 | openbmb/MiniCPM5-1B | 倉庫與檢查點完全相符 |
| 執行環境 | SGLang，--tool-call-parser minicpm5 | XML 轉成結構化 tool_calls |
| Agent | 支援本機端點和本機工具的用戶端 | 無害函式測試能執行並回傳結果 |
| 瀏覽器 | Tabbit Browser 加 Tabbit CLI Skill | tabbit-cli diagnose 能找到瀏覽器，並由你確認帳號 |
| 審稿 | 有來源欄位的獨立簡報 | 每項主張附 URL，來源頁沒有被改動 |
使用 MiniCPM5-1B 的 Reddit 用戶曾回報自訂 Ollama 範本把 JSON 工具參數放在 <think> 區塊裡。另一位在 LM Studio 使用者也說，調整多種設定後，結果和 Hugging Face 測試頁不同。兩個都是個人環境的觀察，不能推導出 SGLang 官方路徑也有同樣問題。
分開公開資料和登入後的工作區
公開搜尋只用於任何人都能開啟的頁面；已登入瀏覽器只讀取使用者批准的內容。請把來源分成兩區，避免內部頁面的狀態被寫成公開事實。每筆資料都記錄頁面標題、URL、原文摘錄與待審標記。
在開啟工作區前，先看 Tabbit CLI 快速開始。支援 Skill 的用戶端可能使用 /tabbit；Pi 使用 /skill:tabbit；其他用戶端可用 /skills 或選單。以本機安裝的 Skill 說明為準，再執行 tabbit-cli diagnose。確認帳號、頁面和可讀範圍。Skill 發現、啟動器連線、網站登入是三件事。
| 檢查點 | 讓 Agent 展示 | 何時停止 |
|---|---|---|
| 公開來源 | 頁面標題、URL、支持主張的原文 | 只有搜尋摘要，未打開原頁 |
| 登入來源 | 工作區名稱、頁面、獲准記錄 ID 和可見欄位 | 帳號、記錄或權限不明 |
| 交叉核對 | 每個值對應的來源 | 內外部資料混在一起 |
| 草稿 | 有來源和審核欄位的命名文件 | Agent 想編輯、提交或分享原頁 |
瀏覽器 Agent 首任務清單能幫你劃定只讀範圍。簡報應短而可查，避免把公開事實、內部資料和推測混成一段。
產生附來源的研究簡報
先選一個主題，打開三到五個公開頁面。只有在需要內部決策資料時，再加入一頁獲准的工作區文件。要求模型記錄標題、URL、可見日期、支持結論的原文和該原文能證明什麼。兩個頁面有衝突時，保留雙方來源並標示 needs_review: true。
使用本機 MiniCPM5-1B Agent 和 Tabbit CLI。先查看公開頁面：[URL 清單]。接著只讀取已登入工作區頁面：[核准 URL]，並只看以下欄位：[欄位清單]。不要編輯、分享、提交或刪除內容。另建草稿「Vendor research brief, 2026-11-10」，欄位包括 source_type、title、URL、observed_fact、exact_excerpt、needs_review。公開來源與工作區資料分開放。如果頁面無法開啟或來源衝突，記錄 URL 並停止該項結論。儲存草稿後告訴我位置供審核。名稱、URL 和欄位都是範例。不要輸入密碼、Cookie 或 Token。回到 Tabbit 開啟來源逐條核對。Agent 可在獨立任務分頁工作，你仍可用主視窗做別的事。參考連接 Agent 和既有瀏覽器與 Tabbit CLI 指南。
官方文件對 MiniCPM5-2B 也記錄相同 XML 格式和 SGLang 解析器。1B 和 2B 是不同模型檔，不要沿用錯誤路徑，也不要認為較大的模型一定會修正模板。請在自己的執行環境和量化設定中測試。更多瀏覽器連線資料見 MCP 與 CLI 比較、Codex 設定範例、Tabbit Browser 簡介、瀏覽器操作最佳實務與 Agent 瀏覽器說明。若需要本機瀏覽器，請下載 Tabbit Browser。
常見問題
MiniCPM5-1B 的正確檢查點是什麼？
使用 OpenBMB 的 `openbmb/MiniCPM5-1B`。MiniCPM5-1B、MiniCPM5-2B、MiniCPM-V 和社群微調版本是不同模型檔案，部署前要核對來源倉庫。
MiniCPM5-1B 工具呼叫要用哪個執行環境？
OpenBMB 建議用 SGLang，並記錄 `minicpm5` 解析器處理模型的 XML 格式工具呼叫。服務層必須回傳解析後的工具呼叫，讓 Agent 用戶端執行。
MiniCPM5-1B 能搜尋公開網站與登入工作區嗎？
本機 Agent 必須分別配置這兩類來源的工具才行。公開搜尋和登入頁面的資料要分欄，保存每筆資料的來源 URL，並自行核對工作區帳號。
MiniCPM5-1B 有附帶 Tabbit CLI 嗎？
沒有。模型會輸出文字或工具呼叫；能找到 Tabbit 已安裝 Skill 並啟動 CLI 的本機 Agent，才會把輸出連到 Tabbit Browser。
為什麼 Ollama 或 llama.cpp 的工具呼叫會失敗？
聊天模板、停止詞、量化方式和執行環境的解析器，都可能影響 XML 呼叫能否變成結構化工具。OpenBMB 建議這種做法使用 SGLang；其他後端要各自用唯讀任務測試。
應該選 MiniCPM5-1B 還是 MiniCPM5-2B？
硬體限制較嚴時可先測 1B，但參數量不能推斷工具呼叫穩定度。兩個官方檢查點使用相同的 MiniCPM5 工具格式，仍要在自己的執行環境中比較。