Phidata 调用 Groq 意外触发 GPT-4o 错误？解决方法

Phidata 调用 Groq 模型意外触发 OpenAI GPT-4o？帮你揪出幕后真凶

哥们儿，你是不是也碰到了怪事？明明在 Phidata 里指定用 Groq 跑本地 LLaMA 模型，结果程序一跑，咣当一下！报了个 OpenAI 的 gpt-4o model_not_found 错误。就像你跟着 Krish Naik 的教程做金融 Agent，代码里白纸黑字写着用 Groq(id="llama-3.2-1b-preview", backend="local")，结果偏偏要去调用一个你压根儿没权限，也不想用的 gpt-4o。这感觉，就像点了个麻辣烫，老板给你端上来一碗甜豆花，还问你要不要加糖？

别急，这问题不少人都遇到过。咱们来捋一捋，看看这“不请自来”的 GPT-4o 到底是何方神圣，怎么把它请走。

问题现象：直击痛点

你的 finance_agent.py 代码跑起来，期望是调用 Groq 提供的本地 LLaMA 3.1 模型处理请求。可现实骨感，程序尝试连接 OpenAI，寻找 gpt-4o 模型，最终因为找不到或者你没权限访问，直接抛出 openai.NotFoundError。

openai.NotFoundError: Error code: 404 - {'error': {'message': 'The model `gpt-4o` does not exist or you do not have access to it.', 'type': 'invalid_request_error', 'param': None, 'code': 'model_not_found'}}

日志（logging.DEBUG）明确显示了错误来源，证实了这一点。即使你已经在 Agent 定义中明确指定了 model=Groq(...)，似乎也无济于事。这到底是怎么回事？

剖析根源：为啥“张冠李戴”？

这问题往往不是 Groq 配置写错了，而是 Phidata 框架在某些情况下的默认行为或者隐藏逻辑在作祟。几个最可能的原因是：

1. multi_ai_agent 的“隐形大脑” ：你创建了一个 multi_ai_agent 来协调 web_search_agent 和 finance_agent。这种“团队”类型的 Agent（Agent(team=...)）本身也可能需要一个 LLM 来做决策、分发任务或整合结果。你在定义 multi_ai_agent 时，只传入了 team、instructions 等参数，没有显式指定它自己的 model 。在这种情况下，Phidata 可能会悄悄地启用一个默认模型，而这个默认模型很可能就是 OpenAI 的某个版本（比如 gpt-4o 或 gpt-3.5-turbo）。
2. 环境配置的“误导” ：你在代码开头小心翼翼地设置了 openai.api_key，虽然初衷可能是为了解决某个（或许不相关的）OpenAI key error，但这反而可能向 Phidata 发出了一个信号：“嘿，OpenAI 是可用的，而且可能是首选！” 即使你的主要 Agent 配置了 Groq，某些内部协调或回退逻辑可能优先检查并尝试使用已配置的 OpenAI。
3. Phidata 版本或默认设置变更 ：框架库总在更新。某个版本的 Phidata 可能更改了默认行为，或者引入了一个小 bug，导致在特定场景下（比如使用 Agent(team=...)）错误地调用了 OpenAI。
4. 工具的隐藏依赖（可能性较低） ：虽然不太常见，但理论上某个工具（如 YFinanceTools 或 DuckDuckGo）的内部实现可能在特定条件下尝试调用一个默认的 LLM 服务，如果这个默认指向 OpenAI，也可能导致问题。不过，对于标准工具来说，这种可能性较小。

综合来看，第一个原因（multi_ai_agent 缺少显式模型配置）是最可疑的 。协调型 Agent 也需要“思考”，你不给它指定“大脑”（模型），它就可能自己找一个默认的。

对症下药：解决方案来了

知道了问题可能出在哪，咱们就能对症下药了。试试下面几个方法，大概率能搞定！

方案一：给“团队领导”也配个大脑 (指定 multi_ai_agent 的模型)

这是最直接也最可能有效的办法。既然 multi_ai_agent 需要协调工作，那咱们就明确告诉它用哪个模型来完成协调任务。它可以跟子 Agent 使用相同的 Groq 模型。

原理与作用：

显式地为 multi_ai_agent 配置 model 参数，覆盖 Phidata 可能存在的默认 OpenAI 回退逻辑。这样，无论是子任务执行还是团队协调，都将使用你指定的 Groq 模型。

操作步骤：

修改 multi_ai_agent 的定义，添加 model 参数：

# ... (前面的代码保持不变)

## Web search agent
web_search_agent = Agent(
    name="Web Search Agent",
    role="Search the web for the information",
    model=Groq(id="llama-3.2-1b-preview", backend="local"),  # 使用 Groq
    tools=[DuckDuckGo()],
    instructions=["Always include sources"],
    show_tool_calls=True,
    markdown=True
)

## Financial Agent
finance_agent = Agent(
    name="Finance AI Agent",
    model=Groq(id="llama-3.2-1b-preview", backend="local"),  # 使用 Groq
    tools=[
        YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, stock_fundamentals=True, company_news=True)
    ],
    instructions=["Use tables to display the data"],
    show_tool_calls=True,
    markdown=True
)

## Combining both agents
multi_ai_agent = Agent(
    name="Multi AI Agent Coordinator", # 给个名字，好区分
    team=[web_search_agent, finance_agent],
    # !! 关键改动：为 multi_ai_agent 也指定模型 !!
    model=Groq(id="llama-3.2-1b-preview", backend="local"), 
    instructions=["Always include sources", "Use table to display the data"],
    show_tool_calls=True,
    markdown=True
)


# 运行测试
multi_ai_agent.print_response("Summarize analyst recommendation ad share the latest news for NVDA", stream=True)

# ... (确保你的 Groq 本地服务或相关配置是正确的)

注意：

• 确保你的 Groq 配置 (id, backend) 是正确且可用的。如果使用本地模型，请确认本地服务已启动并可访问。
• 协调 Agent 使用的模型不一定需要和子 Agent 完全一样，但在这个场景下，使用同一个模型通常是合理的。

方案二：清理 OpenAI 相关配置

如果你的目标是完全不使用 OpenAI，那么代码中任何关于 OpenAI 的配置都可能带来干扰。尝试移除它们。

原理与作用：

消除潜在的配置冲突。如果 Phidata 在选择模型时会检查环境变量或已设置的 API Key，移除这些配置可以阻止它误认为 OpenAI 是一个可用选项。

操作步骤：

1. 移除代码中的 OpenAI Key 设置：
   注释掉或删除以下代码行：

   # import os
   # from dotenv import load_dotenv
   # load_dotenv()
   # openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
   # import openai # 如果没有其他地方用到 openai 库，这行也可以去掉
   

2. 检查环境变量：
   确认你的运行环境中没有设置 OPENAI_API_KEY 或其他可能被 Phidata 识别的 OpenAI 相关环境变量。可以在终端执行（取决于你的操作系统）：

   • Linux/macOS: unset OPENAI_API_KEY
   • Windows (cmd): set OPENAI_API_KEY=
   • Windows (PowerShell): Remove-Item Env:\OPENAI_API_KEY
     或者干脆检查你的 .env 文件（如果你用了 python-dotenv）并移除相关行。

安全建议：

• 本身移除不必要的 Key 就是一种安全措施。
• 如果你在项目的其他地方确实需要 OpenAI Key，考虑使用更精细化的配置管理，而不是全局设置 openai.api_key。例如，只在需要 OpenAI 的特定 Agent 或 Client 中传入 Key。

方案三：检查库版本与依赖

软件库的小版本迭代有时会引入意想不到的行为。确认 Phidata 及其依赖项是最新稳定版，或者至少是你项目兼容的版本。

原理与作用：

排除因库版本过旧或存在已知 bug 导致的问题。

操作步骤：

1. 检查当前版本：

   pip show phidata
   

   查看输出中的 Version。

2. 查看依赖：

   pip list
   

   检查 phidata, openai, groq 等相关库的版本。

3. 尝试更新：

   pip install --upgrade phidata groq
   

   更新到最新版本，然后重新运行你的代码。

4. 查阅文档/社区：
   如果更新后问题依旧，可以去 Phidata 的 GitHub Issues 或官方文档/社区看看是否有其他用户报告类似问题和解决方案。

方案四：分而治之，简化测试

复杂性是 bug 的温床。尝试单独运行每个子 Agent，看看它们是否能正常使用 Groq 模型。

原理与作用：

隔离问题。如果单个 Agent 使用 Groq 工作正常，那问题几乎可以肯定是出在 multi_ai_agent 的协调逻辑或配置上。如果单个 Agent 也失败了，那么可能是 Groq 配置本身或其与 Phidata 的集成有问题。

操作步骤：

1. 测试 web_search_agent：

   # ... (只保留 web_search_agent 的定义和 Groq/DuckDuckGo 相关导入)
   web_search_agent = Agent(
       name="Web Search Agent",
       role="Search the web for the information",
       model=Groq(id="llama-3.2-1b-preview", backend="local"),
       tools=[DuckDuckGo()],
       instructions=["Always include sources"],
       show_tool_calls=True,
       markdown=True
   )
   
   web_search_agent.print_response("Latest news about NVIDIA", stream=True)
   

2. 测试 finance_agent：

   # ... (只保留 finance_agent 的定义和 Groq/YFinanceTools 相关导入)
   finance_agent = Agent(
       name="Finance AI Agent",
       model=Groq(id="llama-3.2-1b-preview", backend="local"),
       tools=[
           YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, stock_fundamentals=True, company_news=True)
       ],
       instructions=["Use tables to display the data"],
       show_tool_calls=True,
       markdown=True
   )
   
   finance_agent.print_response("Get stock price for NVDA", stream=True)
   

如果这些单独测试都成功（即使用了 Groq 模型，没有报 OpenAI 错误），那么方案一（给 multi_ai_agent 指定模型）应该是解决问题的关键。

进阶技巧与注意事项

• 调试模式 ：在定义 Agent 时可以尝试开启调试模式，可能会提供更详细的内部执行信息：

  agent = Agent(..., debug_mode=True) 
  

  (注意: Phidata 的具体调试参数可能随版本变化，请查阅对应版本的文档。)

• Groq 模型参数 ：如果 Groq 模型本身调用有问题（即使没跳到 OpenAI），记得检查 Groq() 初始化时的参数，比如 api_key（如果 Groq 需要的话，虽然本地后端通常不需要）、model (ID 是否正确) 等。

• 本地模型资源 ：如果你指定的是 backend="local" 运行 LLaMA 这类模型，确保你的本地机器有足够的 RAM 和计算资源来承载模型。资源不足可能导致模型加载失败，虽然这通常不会直接导致切换到 OpenAI，但排除总是好的。

• Phidata 文档是你的朋友 ：遇到奇怪的问题，翻翻 Phidata 的官方文档，特别是关于 Agent、Team 和 Model 配置的部分，往往能找到线索。

搞定了没？试试这些方法，应该能把那个“不请自来”的 GPT-4o 给请走，让你的 Phidata Agent 老老实实用上你指定的 Groq 模型。编码愉快！