Устранение неполадок
Решения распространённых проблем PentAGI — flow, который завершается ошибкой при первом вызове модели, ошибки парсера tool call, предупреждения установщика на macOS и зависание небольших моделей.
Начните с журналов обеих сторон соединения: docker compose logs -f pentagi для PentAGI и журналов вашего бэкенда модели или прокси.
Flow завершается ошибкой «failed to select primary docker image via llm call»
Первое, что делает flowflow — флоуОдин запуск PentAGI: цель, задачи, созданные на основе ваших сообщений, и все действия агентов в процессе., — запрашивает у модели выбор образа Docker через agent typeagent type — тип агентаРоль, которую выполняет агент, например pentester, coder или searcher. Настройки модели выбираются для каждого типа агента. simple. Эта ошибка почти всегда указывает на проблему с бэкендом модели, а не с Docker:
- Проверьте журналы PentAGI и журналы бэкенда вашей модели.
- Убедитесь, что базовый URL, API-ключ и имя модели указаны верно и доступны из контейнера.
- Этот вызов не отправляет инструменты, поэтому он завершается ошибкой из-за соединения, ключа или модели, а не из-за tooltool — инструментТо, через что действует агент: встроенная возможность вроде терминала, изолированного браузера или веб-поиска либо программа в песочнице, например nmap, metasploit или sqlmap. calling: проверьте, что модель agentagent — агентАгент ИИ PentAGI: модель с собственным промптом, настройками и инструментами, выполняющая один вид работы в рамках флоу, например тестирование, написание кода или поиск в интернете.
simpleотвечает на обычный запрос чата. Отсутствие парсера tool calltool call — вызов инструментаЗапрос модели на выполнение одного из инструментов агента, например команды терминала или веб-поиска. проявится позже, когда агенты начнут вызывать инструменты.
Ошибки парсера tool call при использовании самостоятельно размещаемых моделей
PentAGI управляет agents посредством tool calls, поэтому пользовательский бэкенд должен возвращать корректный JSON tool call в стиле OpenAI. Признаки отсутствующего или неподходящего парсера: Failed to parse tool call arguments as JSON, flows, останавливающиеся после нескольких шагов, и tool calls, зацикливающиеся без достижения результата.
- Включите парсер tool call и шаблон чата, рекомендованные для модели, которую вы запускаете в llama.cpp, SGLang или vLLM.
- Перед запуском полноценного flow проверьте providerprovider — провайдерСервис или сервер, предоставляющий PentAGI языковые модели, например OpenAI, Anthropic или локальный Ollama. с помощью утилиты
ctester. - Обновите PentAGI: последние сборки очищают некорректные аргументы, благодаря чему один неудачный ответ больше не останавливает flow.
macOS блокирует установщик
Сборки для macOS подписаны и прошли нотариальное заверение. Если macOS всё ещё предупреждает об установщике, не используйте Всё равно открыть: удалите файл и снова скачайте архив для вашего процессора по официальным ссылкам — darwin/ для Intel, darwin/ для Apple silicon. Никогда не используйте архивы из неофициальных источников повторно.
Небольшие модели зависают
Включите мониторинг выполнения и планирование task и предоставьте agent adviser более мощную модель или повышенный уровень рассуждения.
Проблема не решена?
Задайте вопрос в Discord или откройте issue, приложив соответствующие строки журналов.
Последнее обновление: