ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’

用户在使用 CrewAI 的 CodeInterpreterTool 执行机器学习预处理任务时,Agent 不实际执行代码,仅返回文本总结。进一步排查发现 Docker 镜像构建异常,容器运行时缺少必要的 Python 库(如 scikit-learn)。

用户在使用 CrewAI 的 CodeInterpreterTool 执行机器学习预处理任务时,Agent 不实际执行代码,仅返回文本总结。进一步排查发现 Docker 镜像构建异常,容器运行时缺少必要的 Python 库(如 scikit-learn)。
![[BUG] Memory Rag Storage Issue](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/1669-60999233-768x403.jpg)
用户在 CrewAI 的 Crew 类中启用 memory=True 以使用短期记忆和实体记忆功能时触发。问题可复现于:

用户在使用 AutoGen 框架运行 GroupChat 实例时,调用 OpenAI 新发布的 gpt-4o 模型,触发链式崩溃。此外,token 计数工具 token_count_utils.py 未包含 gpt-4o 的映射,导致 cost 计算失败。

用户在 vLLM 中加载 Qwen/Qwen3.5-27B-GPTQ-Int4 模型时触发错误。环境为 Ubuntu 24.04.3 LTS,Python 3.12.3,PyTorch 2.10.0+cu130,CUDA 13.0,搭载 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 显

用户在实验性框架中使用 Transformers 版本 5.12.1,加载 Qwen3.5 模型(如 Qwen3.5-9B),并在张量并行度 TP=4 下触发。Qwen3.5 是一种混合注意力模型,其中约 75% 的解码器层使用 linear_attention (由 Qwen3_5GatedDel
![[Bug]: KeyError: 'answer'](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/10212-17c7886c-768x403.jpg)
用户使用 RAGFlow SDK v0.20.5(Python 客户端),通过 session.ask() 方法流式请求 Agent 会话时触发。用户环境为 Windows,Python 3.10,SDK 版本 0.20.5,RAGFlow 后端镜像版本 0.20.5。
![[Question]: An error occurred when calling the agent through the API in version v0.22.1](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/11619-2da891d6-768x403.jpg)
用户在使用 RAGFlow v0.22.1 版本,通过 API 调用 Agent 功能时触发。该版本之前运行正常。
![[BUG] CrewAI 1.4.1 hangs after successful kickoff_for_each() crew execution and never terminates](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/3871-4af0404f-768x403.jpg)
用户在 Linux 环境中使用 CrewAI 1.4.1,通过 crew.kickoff_for_each() 运行 Crew。尽管日志显示 "Crew run completed",但进程一直挂起,必须手动 Ctrl+C 终止。使用 crew.kickoff() 代替则不会出现挂起现象。
![[Bug]: guardrail_information is null on successful requests with headroom-compression guardrail (default_on=true)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/32008-51ced23e-768x403.jpg)
用户运行 LiteLLM Proxy,配置了 headroom-compression guardrail(设置 default_on: true ),通过 /v1/messages 端点发送请求(例如使用 Claude Code 工具)。问题在路由层触发,与 LLM 响应本身无关——即使使用 mo
![[Bug]: ag-ui get_default_workflow_factory shares the initial_state dict across every AGUIChatWorkflow it produces](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/22069-f146a588-768x403.jpg)
用户在 LlamaIndex 的 AG-UI 协议模块中使用 get_default_workflow_factory 创建多个 AGUIChatWorkflow 实例时,不同的工作流实例本应拥有独立的初始状态。但实际由于 initial_state 参数在传入时是同一字典引用,导致泄漏。