トラブルシューティング

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

Flow が最初に行うのは、simple 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 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

PentAGI は tool calls 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 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

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

実行モニタリングと task 計画を有効にし、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

Discord で質問するか、関連するログ行を添えて Issue を作成してください。