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Network error using LM Studio API

Offen
#11,895 1 Kommentar 0 Reaktionen 3 zugewiesene Personen Beansprucht von @lifeizhou-ap Auf GitHub ansehen
Vorherrschende Sprache
Rust
Sterne
54.2k
Forks
6.2k
Ø Merge
3 T. 4 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
240

Beschreibung

I am having troubles using Goose AI with LM Studio API, auto compact feature does not trigger

💡 Before filing, please check common issues:
https://goose-docs.ai/docs/troubleshooting

📦 To help us debug faster, attach your **diagnostics JSON report** if possible.
👉 How to capture it: https://goose-docs.ai/docs/troubleshooting/diagnostics-and-reporting/

A clear and concise description of what the bug is.

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**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Go to '...'
2. Click on '....'
3. Scroll down to '....'
4. See error

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**Expected behavior**
A clear and concise description of what you expected to happen.

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**Screenshots**
If applicable, add screenshots to help explain your problem.

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**Please provide the following information**
- **OS & Arch:** linux 7.2.3-200.nobara.fc44.x86_64 x86_64
- **Interface:** UI
- **Version:** 1.49.0
- **Extensions enabled:** computercontroller, developer, scheduler, code_execution, Extension Manager, summarize, chatrecall, apps, analyze, skills, summon, autovisualiser, memory, Fetch, Knowledge Graph Memory, Playwright, YouTube Transcript, Tavily Web Search
- **Provider & Model:** lmstudio - qwen/qwen3.8-27b

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**Additional context**
Add any other context about the problem here.

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Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Das Issue erwähnt einen Netzwerkfehler mit der LM Studio API und dass auto-compact nicht ausgelöst wird. Sieh dir den Integrationscode des LM Studio provider an, wahrscheinlich in einem providers- oder backends-Verzeichnis. Prüfe den API client und das Error handling für Netzwerkprobleme. Die Screenshots zeigen Fehlermeldungen; beginne damit, den Fehler mit derselben OS- und Modellkonfiguration zu reproduzieren. Bestimme, ob das Problem im API request, im response parsing oder in der Logik des auto-compact-Features liegt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
rust
Bereich
ai, backend-api-design
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Aktiv
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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