部署
故障排除
常见 PentAGI 问题的修复方案 — flow 在首次模型调用时失败、tool-call parser 错误、macOS 安装程序警告以及小型模型停滞。
请从连接两侧的日志开始排查：运行 docker compose logs -f pentagi 查看 PentAGI 日志，并检查您的模型后端或代理的日志。
Flow 因“failed to select primary docker image via llm call”而失败
Flowflow — 流程PentAGI 的一次运行：一个目标、根据您的消息创建的任务，以及智能体在此过程中执行的所有操作。 启动时首先会通过 simple agent typeagent type — 智能体类型智能体扮演的角色，例如 pentester、coder 或 searcher。模型设置按智能体类型进行选择。 请求模型选择一个 Docker 镜像。此错误几乎总是指向模型后端问题，而非 Docker 本身：
- 检查 PentAGI 日志以及您的模型后端日志。
- 确认基础 URL、API 密钥和模型名称正确无误，且从容器内可以访问。
- 此调用不发送任何 tooltool — 工具智能体执行操作所用的手段：终端、隔离浏览器或网络搜索等内置功能，或沙箱中的程序，例如 nmap、metasploit 或 sqlmap。，因此失败原因在于连接、密钥或模型，而非 tool calling：请检查
simpleagentagent — 智能体PentAGI 的智能体：一种拥有独立提示词、设置和工具的人工智能模型，在流程中执行特定类型的工作，例如测试、编写代码或搜索网络。 的模型是否能响应纯聊天请求。缺少 tool calltool call — 工具调用模型发出的运行智能体某个工具的请求，例如终端命令或网络搜索。 解析器的问题会在稍后 agents 开始调用 tool 时显现。
自托管模型的 tool call 解析器错误
PentAGI 通过 tool calls 来驱动 agents，因此自定义后端必须返回有效的 OpenAI 风格 tool call JSON。解析器缺失或不匹配的常见症状包括 Failed to parse tool call arguments as JSON、flows 在数步后停止，以及 tool calls 陷入循环无法收敛。
- 针对您在 llama.cpp、SGLang 或 vLLM 中部署的模型，启用其推荐的 tool call 解析器和聊天模板。
- 在运行完整 flow 之前，使用
ctester工具验证 providerprovider — 提供商为 PentAGI 提供语言模型的服务或服务器，例如 OpenAI、Anthropic 或本地 Ollama。。 - 更新 PentAGI：最新版本会对格式错误的参数进行清理，单次异常响应不再导致 flow 停滞。
macOS 标记安装程序
macOS 构建版本已签名并经过公证。如果 macOS 仍然警告安装程序，请勿使用仍要打开来绕过：请删除该文件，并从官方链接重新下载适合您 CPU 的压缩包——Intel 芯片选用 darwin/，Apple Silicon 选用 darwin/。切勿使用来自非官方渠道的压缩包。
较小模型卡住
启用执行监控与 task 规划，并为 adviser agent 配置更强的模型或更高的推理等级。
仍然遇到问题？
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