문제 해결

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

Flow가 시작되면 가장 먼저 simple agent type을 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 calling이 아닌 연결, 키 또는 모델에서 실패합니다: simple agent의 모델이 일반 채팅 요청에 응답하는지 확인하세요. 누락된 tool-call parser는 agents가 도구를 호출하기 시작할 때 나중에 나타납니다.

자체 호스팅 모델에서의 tool-call parser 오류

PentAGI는 tool calls를 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 provider를 검증하세요.
• PentAGI를 업데이트하세요. 최신 빌드에서는 잘못된 형식의 인자를 정제하여 한 번의 잘못된 응답으로 인해 flow가 중단되지 않도록 개선되었습니다.

macOS에서 설치 파일을 경고할 때

macOS 빌드는 서명되고 공증되었습니다. macOS가 여전히 설치 프로그램에 대해 경고하면 그래도 열기로 무시하지 말고, 파일을 삭제한 후 공식 링크에서 CPU에 맞는 아카이브를 다시 다운로드하세요. Intel은 darwin/amd64, Apple silicon은 darwin/arm64입니다. 비공식 출처의 아카이브는 절대 재사용하지 마세요.

작은 모델이 멈출 때

실행 모니터링 및 task 계획 을 활성화하고, adviser agent에 더 강력한 모델을 할당하거나 추론 설정을 높이세요.

여전히 해결되지 않나요?

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