TypeError: AsyncCompletions.create() got an unexpected keyword argument ‘cache_control’

在 LangChain 的 create_agent 中配置了 AnthropicPromptCachingMiddleware (用于提示缓存优化)和 ModelFallbackMiddleware (用于模型回退),主模型为 Anthropic(如 claude-sonnet-4-latest

在 LangChain 的 create_agent 中配置了 AnthropicPromptCachingMiddleware (用于提示缓存优化)和 ModelFallbackMiddleware (用于模型回退),主模型为 Anthropic(如 claude-sonnet-4-latest

该 Issue 由自动化脚本(Terminator Bot)基于 PAT(Personal Access Token)直接调用 GitHub API 创建。标题不包含前缀(如 bug:、feat:),随后被机器人自动提示修改,并关联了其他 API 访问授权问题的 Issue。属于 GitHub 仓库

用户在 Conda 虚拟环境中运行 peer-reviewed 研究源码,尝试从 transformers 导入 AutoModelWithLMHead 、 AutoTokenizer 和 EsmModel 。此时已安装 PyTorch 2.12.0 和 transformers 5.10.0.de

用户在使用 n8n 的 YouTube 节点时,选择 Resource 为 Playlist Item ,Operation 为 Get Many 。在“Playlist Name or ID”字段中以表达式形式传入一个有效的公共播放列表 ID(例如,将频道 ID 的 UC 前缀改为 UU 获得的自

用户通过 ollama run deepseek-ocr 运行模型时,遇到 500 Internal Server Error 错误,模型无法加载。Ollama 日志显示模型元数据已成功加载( llama_model_loader: loaded meta data with 33 key-valu
![[Question]: build docker images error on Mac M4](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/10073-6f796378-768x403.jpg)
用户按照 RAGFlow 官方文档在 Mac M4 上执行 docker build --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim . 命令时,Dockerfile 中的 apt install 阶段无法
![[Bug]: Global max_budget_limiter instantiated but never registered (Budget Bypass)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/27381-6e2738e2-768x403.jpg)
用户在运行 LiteLLM Proxy 时,为全局或特定用户设置了较低的 max_budget (例如 max_budget: 0.0001 ),但发送超出预算的多个请求后,Proxy 仍然继续处理请求并产生费用,没有触发 BudgetExceededError 并返回 429 状态码。

在 LiteLLM (版本 v1.83.14-stable.patch.2 )中,当满足以下条件时触发:

在 Dify 自托管(Source)环境中运行主分支代码,通过 ORM 操作触发相关的服务(如 api/services/trigger/* 、 schedule_service.py 、 webhook_service.py 等)进行更新后,发现 updated_at 字段长时间未变化,可能影响依
![[Bug]: Streaming output segmentation (Qwen3-ASR)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/47421-9196bf15-768x403.jpg)
用户在 vLLM 中部署 Qwen3-ASR 模型,并开启流式推理(streaming output)。期望获得连续的 ASR 转录文本,但实际输出却被切割为多个 5 秒长度的分段片段,需要额外的后处理才能合并完整结果。