常见问题
1. 安装
1.1 端口冲突
# 修改webserver端口映射
ports:
- "8080:8088" # 使用8080或其他端口
1.2 权限问题
# 确保数据目录具有读写权限
sudo chown -R $USER:$USER ./data
1.3 服务启动失败
# 查看详细日志
docker-compose logs webserver
docker-compose logs agent
1.4 停止服务
# 停止服务
docker-compose down
# 停止服务并删除数据卷（请谨慎使用）
docker-compose down -v
1.5 更新部署
升级到最新版本并清理过时资源：
# 停止原服务
docker-compose down
# 重新构建容器镜像并重启服务
docker-compose -f docker-compose.yml up -d --build
# 清理悬空的Docker镜像（可选）
docker image prune -f
2. 任务执行错误和故障排除
当遇到任务执行错误或agent服务问题时，请按照以下故障排除步骤操作：
# 登录到运行Docker容器的服务器
# 执行以下命令查看agent日志
docker compose logs agent
3. 离线安装
您可以在有外网的机器上准备所需的镜像和资源，再将其迁移到内网服务器进行部署。具体方法如下：
3.1 在有外网的服务器上准备镜像
在有外网的服务器上，拉取所需的镜像：
# 拉取所需的A.I.G镜像
docker pull zhuquelab/aig-server:latest
docker pull zhuquelab/aig-agent:latest
# 查看本地镜像
docker images
3.2 将镜像导出为Tar文件
使用docker save命令将A.I.G镜像保存为tar包：
# 将A.I.G镜像导出为tar文件
docker save -o aig-server.tar zhuquelab/aig-server:latest
docker save -o aig-agent.tar zhuquelab/aig-agent:latest
3.3 复制镜像包到内网服务器
使用您可用的方法（U盘、网络传输等）将tar文件传输到您的内网服务器。
3.4 在内网服务器上导入镜像
使用docker load命令将tar包导入到Docker中：
# 从tar文件导入A.I.G镜像
docker load -i aig-server.tar
docker load -i aig-agent.tar
3.5 启动容器
导入镜像后，您可以使用docker-compose.images.yml文件启动容器（从GitHub仓库根目录下载）：
# 使用镜像启动容器
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d
4. 推荐模型
4.1 MCP扫描推荐
- GLM4.6
- DeepSeek-V3.2
- Kimi-K2-Instruct
- Qwen3-Coder-480B
- Hunyuan-Turbos
4.2 越狱评估模型推荐
在使用自定义数据集时，选择合适的安全评估模型可以显著提高自动化评估的准确性。您可以从两个维度平衡模型选择：语言和场景。
语言
- 中文推荐：
qwen3-max（性能最佳）qwen3-235b-a22b-2507（性价比选择）
- 英文推荐：
claude-opus-4.1（性能最佳）claude-sonnet-4（性能良好）gemini-2.0-flash（性价比选择）
场景
- 政治敏感内容测试：
不要选择Gemini模型。相反，优先选择国产模型，如hunyuan-turbos或qwen3。云API调用效果更好。 - 国家、地区或种族偏见测试：
Gemini模型表现最佳。 - 危险武器或高风险行为测试：
Claude模型表现最佳。从成本效益考虑，Gemini模型也是不错的选择。
5. 使用自定义评估数据集时越狱评估不准确
您可以根据数据集的特点调整评估标准。如需修改评估标准，请修改该文件：https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/blob/main/AIG-PromptSecurity/deepteam/metrics/harm/template.py
6. 添加模型失败
A.I.G 支持标准 OpenAI 格式的模型接口。如果您的模型不是 OpenAI 格式，可以使用模型 API 网关进行格式转换，例如 https://github.com/BerriAI/litellm。