# 문제 해결

> 일반적인 PentAGI 문제 해결 — 첫 번째 모델 호출에서 실패하는 flow, tool call parser 오류, macOS 설치 프로그램 경고 및 멈춘 소형 모델.

연결 양쪽의 로그부터 확인하세요. PentAGI는 `docker compose logs -f pentagi` 명령을 사용하고, 모델 백엔드 또는 프록시 로그도 함께 확인하세요.

## ["failed to select primary docker image via llm call" 오류로 flow가 실패해요](https://pentagi.com/ko/docs/deployment/troubleshooting/#a-flow-fails-with-failed-to-select-primary-docker-image-via-llm-call)

[Flow](https://pentagi.com/ko/docs/glossary/#flow)가 시작되면 가장 먼저 `simple` [agent type](https://pentagi.com/ko/docs/glossary/#agent-type)을 통해 모델에 Docker 이미지 선택을 요청합니다. 이 오류는 거의 항상 Docker가 아닌 모델 백엔드에서 발생합니다.

1. PentAGI 로그와 모델 백엔드 로그를 확인하세요.
2. 기본 URL, API 키, 모델 이름이 올바르고 컨테이너에서 접근 가능한지 검증하세요.
3. 이 호출은 도구를 전송하지 않으므로, [tool](https://pentagi.com/ko/docs/glossary/#tool) calling이 아닌 연결, 키 또는 모델에서 실패합니다: `simple` [agent](https://pentagi.com/ko/docs/glossary/#agent)의 모델이 일반 채팅 요청에 응답하는지 확인하세요. 누락된 tool-call parser는 agents가 도구를 호출하기 시작할 때 나중에 나타납니다.

## [자체 호스팅 모델에서의 tool-call parser 오류](https://pentagi.com/ko/docs/deployment/troubleshooting/#tool-call-parser-errors-with-self-hosted-models)

PentAGI는 [tool calls](https://pentagi.com/ko/docs/glossary/#tool-call)를 통해 agents를 구동하므로, 커스텀 백엔드는 유효한 OpenAI 스타일의 tool call JSON을 반환해야 합니다. tool-call parser가 누락되었거나 일치하지 않을 때 나타나는 증상으로는 `Failed to parse tool call arguments as JSON`, 몇 단계 후 멈추는 flows, 수렴하지 않고 반복되는 tool calls 등이 있습니다.

* llama.cpp, SGLang 또는 vLLM에서 서빙 중인 모델에 권장되는 tool-call parser와 chat template을 활성화하세요.
* 전체 flow를 실행하기 전에 `ctester` 유틸리티로 [provider](https://pentagi.com/ko/docs/glossary/#provider)를 검증하세요.
* PentAGI를 업데이트하세요. 최신 빌드에서는 잘못된 형식의 인자를 정제하여 한 번의 잘못된 응답으로 인해 flow가 중단되지 않도록 개선되었습니다.

## [macOS에서 설치 파일을 경고할 때](https://pentagi.com/ko/docs/deployment/troubleshooting/#macos-flags-the-installer)

macOS 빌드는 서명되고 공증되었습니다. macOS가 여전히 설치 프로그램에 대해 경고하면 **그래도 열기**로 무시하지 말고, 파일을 삭제한 후 공식 링크에서 CPU에 맞는 아카이브를 다시 다운로드하세요. Intel은 `darwin/amd64`, Apple silicon은 `darwin/arm64`입니다. 비공식 출처의 아카이브는 절대 재사용하지 마세요.

## [작은 모델이 멈출 때](https://pentagi.com/ko/docs/deployment/troubleshooting/#smaller-models-get-stuck)

[실행 모니터링 및 task 계획](https://pentagi.com/ko/docs/concepts/agents/#safeguards) 을 활성화하고, `adviser` agent에 더 강력한 모델을 할당하거나 추론 설정을 높이세요.

## [여전히 해결되지 않나요?](https://pentagi.com/ko/docs/deployment/troubleshooting/#still-stuck)

[Discord](https://discord.gg/2xrMh7qX6m) 에 질문하거나 관련 로그 내용을 포함하여 [이슈를 등록](https://github.com/vxcontrol/pentagi/issues) 해 주세요.