# トラブルシューティング

> 一般的なPentAGIの問題の修正 — 最初のモデル呼び出しで失敗するflow、tool call parserエラー、macOSインストーラーの警告、および停滞する小型モデル。

接続の両側のログから確認を始めます。PentAGI については `docker compose logs -f pentagi`、モデルバックエンドまたはプロキシについてはそれぞれのログを確認してください。

## [Flow が「failed to select primary docker image via llm call」で失敗する](https://pentagi.com/ja/docs/deployment/troubleshooting/#a-flow-fails-with-failed-to-select-primary-docker-image-via-llm-call)

[Flow](https://pentagi.com/ja/docs/glossary/#flow) が最初に行うのは、`simple` [agent](https://pentagi.com/ja/docs/glossary/#agent) を通じてモデルに Docker イメージの選択を求めることです。このエラーはほぼ常に Docker ではなくモデルバックエンドに原因があります。

1. PentAGI のログとモデルバックエンドのログを確認します。
2. ベース URL、API キー、モデル名が正しく、コンテナからアクセス可能であることを確認します。
3. この呼び出しではツールを送信しないため、[tool](https://pentagi.com/ja/docs/glossary/#tool) calling ではなく、接続、キー、またはモデルで失敗します。`simple` agent のモデルが通常のチャットリクエストに応答することを確認してください。tool-call parser が欠落している場合、agent が tool を呼び出し始めた時点で後から判明します。

## [セルフホストモデルでの tool-call parser エラー](https://pentagi.com/ja/docs/deployment/troubleshooting/#tool-call-parser-errors-with-self-hosted-models)

PentAGI は [tool calls](https://pentagi.com/ja/docs/glossary/#tool-call) によって agents を動作させるため、カスタムバックエンドは有効な OpenAI スタイルの tool call JSON を返す必要があります。パーサーが存在しない、または一致していない場合の症状としては、`Failed to parse tool call arguments as JSON` が表示される、数ステップ後に flows が停止する、tool calls が収束せずにループする、などがあります。

* llama.cpp、SGLang、vLLM で提供しているモデルに対して推奨される tool-call parser とチャットテンプレートを有効にします。
* Full flow を実行する前に、`ctester` ユーティリティを使用して [provider](https://pentagi.com/ja/docs/glossary/#provider) を検証します。
* PentAGI を更新します。最近のビルドでは不正な形式の引数がサニタイズされるため、1回の不正なレスポンスで flow が停滞しなくなっています。

## [macOS でインストーラーに警告が表示される](https://pentagi.com/ja/docs/deployment/troubleshooting/#macos-flags-the-installer)

macOS ビルドは署名され、公証されています。macOS がインストーラーについて警告を表示し続ける場合は、**それでも開く** で上書きしないでください。ファイルを削除し、公式リンクから CPU に合ったアーカイブを再度ダウンロードしてください。Intel の場合は `darwin/amd64`、Apple silicon の場合は `darwin/arm64` です。非公式ソースからのアーカイブは絶対に再利用しないでください。

## [小規模モデルで処理が停滞する](https://pentagi.com/ja/docs/deployment/troubleshooting/#smaller-models-get-stuck)

[実行モニタリングと task 計画](https://pentagi.com/ja/docs/concepts/agents/#safeguards)を有効にし、`adviser` agent により強力なモデルを与えるか、推論設定を高くしてください。

## [それでも解決しない場合](https://pentagi.com/ja/docs/deployment/troubleshooting/#still-stuck)

[Discord](https://discord.gg/2xrMh7qX6m) で質問するか、関連するログ行を添えて [Issue を作成](https://github.com/vxcontrol/pentagi/issues)してください。