# Probleemoplossing

> Oplossingen voor veelvoorkomende PentAGI-problemen — een flow die faalt bij de eerste modelaanroep, fouten van de tool-call-parser, waarschuwingen van de macOS-installer en vastgelopen kleine modellen.

Begin met de logs van beide kanten van een verbinding: `docker compose logs -f pentagi` voor PentAGI en de logs van je model-backend of proxy.

## [Een flow mislukt met "failed to select primary docker image via llm call"](https://pentagi.com/nl/docs/deployment/troubleshooting/#a-flow-fails-with-failed-to-select-primary-docker-image-via-llm-call)

Het eerste wat een [flow](https://pentagi.com/nl/docs/glossary/#flow) doet, is het model vragen om een Docker-image te kiezen via het [agent type](https://pentagi.com/nl/docs/glossary/#agent-type) `simple`. Deze fout wijst bijna altijd naar de model-backend en niet naar Docker:

1. Controleer de logs van PentAGI en die van je model-backend.
2. Verifieer dat de basis-URL, API-sleutel en modelnaam correct zijn en bereikbaar vanuit de container.
3. Deze call stuurt geen [tools](https://pentagi.com/nl/docs/glossary/#tool), dus faalt op de verbinding, de sleutel of het model, niet op tool calling: controleer of het model van de `simple` [agent](https://pentagi.com/nl/docs/glossary/#agent) reageert op een gewone chatrequest. Een ontbrekende tool-call parser wordt pas later zichtbaar, zodra agents tools beginnen aan te roepen.

## [Fouten met tool-call parser bij zelf gehoste modellen](https://pentagi.com/nl/docs/deployment/troubleshooting/#tool-call-parser-errors-with-self-hosted-models)

PentAGI stuurt agents aan met [tool calls](https://pentagi.com/nl/docs/glossary/#tool-call), dus een aangepaste backend moet geldige JSON voor tool calls in OpenAI-stijl retourneren. Symptomen van een ontbrekende of verkeerde parser zijn onder meer `Failed to parse tool call arguments as JSON`, flows die na een paar stappen stoppen en tool calls die blijven herhalen zonder resultaat.

* Schakel de tool-call parser en het chatsjabloon in die worden aanbevolen voor het model dat je draait in llama.cpp, SGLang of vLLM.
* Valideer de [provider](https://pentagi.com/nl/docs/glossary/#provider) met het hulpprogramma `ctester` voordat je een volledige flow start.
* Update PentAGI: recente builds schonen ongeldige argumenten op, zodat één slechte respons een flow niet langer laat vastlopen.

## [macOS blokkeert het installatiebestand](https://pentagi.com/nl/docs/deployment/troubleshooting/#macos-flags-the-installer)

De macOS-builds zijn ondertekend en genotariseerd. Als macOS toch waarschuwt voor het installatieprogramma, negeer dit dan niet met **Toch openen**: verwijder het bestand en download het archief voor jouw CPU opnieuw via de officiële links — `darwin/amd64` voor Intel, `darwin/arm64` voor Apple silicon. Hergebruik nooit een archief uit een onofficiële bron.

## [Kleinere modellen lopen vast](https://pentagi.com/nl/docs/deployment/troubleshooting/#smaller-models-get-stuck)

Schakel [uitvoeringsmonitoring en task planning](https://pentagi.com/nl/docs/concepts/agents/#safeguards) in en geef de agent `adviser` een sterker model of een hogere redeneerinstelling.

## [Loop je nog steeds vast?](https://pentagi.com/nl/docs/deployment/troubleshooting/#still-stuck)

Vraag om hulp in [Discord](https://discord.gg/2xrMh7qX6m) of [open een issue](https://github.com/vxcontrol/pentagi/issues) met de relevante logregels.