SIA 常见错误 Top 10API Key 未设置、数据集路径错误如何快速定位【免费下载链接】siaSIA is a Self Improving AI framework to autonomously improve the performance of any AI system (Model / Agent) on a benchmark task.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/siaSIA 是一个 Self Improving AI自我改进 AI框架能自主提升任意 AI 系统模型/Agent在基准任务上的表现。新手第一次运行sia run时最常踩的坑集中在API Key 未设置、数据集路径错误、运行目录冲突三类问题上。本文整理了 SIA 使用中最常见的 10 个报错逐个给出快速定位方法和一键修复思路帮你少走弯路。 官方错误排查文档docs/troubleshooting.md配置参考docs/configuration.md如果还没拿到代码先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/sia 定位思路先看日志再对号入座无论报什么错SIA 的运行产物都在runs/run_{id}/下排查三步走看启动阶段的警告API Key 缺失等配置问题编排器在启动时就会打⚠警告翻执行日志cat runs/run_1/gen_1/agent_execution.json目标 Agent 的运行细节都在这里对号入座下面 10 个错误覆盖了绝大多数场景。1️⃣ 启动警告ANTHROPIC_API_KEY is not setAPI Key 未设置表现启动时出现⚠ ANTHROPIC_API_KEY is not set; the ... agent may fail to authenticate.原因每个 provider 在 JSON 中声明了自己的api_key_env如 sia/defaults/providers/anthropic.json对应的环境变量没导出。快速定位对照你要用的 provider 补上对应变量即可export ANTHROPIC_API_KEY... # anthropic export GEMINI_API_KEY... # gemini或 GOOGLE_API_KEY export OPENROUTER_API_KEY... # openrouter一个 key 跑 400 模型 嫌每个供应商都要申请账号openrouter-metaopenrouter-target两个内置 profile 只需一个OPENROUTER_API_KEY。2️⃣ 运行报错No API key found for model ...表现openhands agent impl 日志提示No API key found for model xxx. Using LLM_API_KEY if available.见 sia/agent_impls/openhands.py原因模型名与 Key 的匹配规则是「名字里含 claude → 找ANTHROPIC_API_KEY含 gemini/google →GEMINI_API_KEY含 gpt/openai →OPENAI_API_KEY否则回退LLM_API_KEY」解析逻辑在 sia/api_keys.py。修复确认导出的 Key 与 profile 里的模型匹配自定义端点则设置它声明的api_key_env。3️⃣Run directory already exists: runs/run_1表现启动即退出提示运行目录已存在逻辑在 sia/run_setup.py。修复二选一 —— 换一个--run_id或删掉旧的runs/run_1目录sia run --task gpqa --run_id 2⚠️ SIA 不会覆盖已有运行目录这是保护历史结果的设计不是 bug。4️⃣Bundled task xxx not found任务名写错表现Bundled task gppa not found. Available: gpqa, lawbench, longcot-chess, spaceship-titanic快速定位--task只接受这 4 个内置任务名注意拼写。路径解析在 sia/layout.py。自定义任务请改用--task_dir ./my-task。5️⃣ 数据集路径错误目标 Agent 执行失败表现某一代generation的 target agent 直接跑挂日志里出现读不到文件的异常。快速定位cat runs/run_1/gen_1/agent_execution.json原因任务描述或数据里写的是相对路径而 Agent 执行时工作目录与预期不一致。修复在任务描述data/public/task.md中一律使用绝对路径引用数据集文件官方排查文档同样建议这一点见 docs/troubleshooting.md。6️⃣Task directory does not exist--task_dir 路径错误表现Task directory does not exist: ./my-tasks/gpqa快速定位--task_dir是相对当前 shell 目录解析的注意你站在哪个目录执行sia run建议直接传绝对路径。目录结构要求详见 docs/walkthrough.md。7️⃣ 任务目录结构不完整缺 task.md / 参考 Agent表现启动时报FileNotFoundError读取task.md或reference_target_agent.py失败。快速定位对照标准目录树逐项检查缺哪个补哪个参考模板在 sia/tasks/_shared/reference_target_agent.pymy-task/ ├── data/public/task.md # 任务描述必选 ├── data/public/... # Agent 可见的输入数据 ├── data/private/... # 隐藏评测数据 └── reference/reference_target_agent.py8️⃣ImportError: No module named anthropic表现venv 创建后运行 Agent 时报模块缺失。原因SIA每次运行都会新建一个独立 venvruns/run_1/venv系统里装好的包不会带进去。修复直接装进这个 venvruns/run_1/venv/bin/pip install anthropic也可以先检查编排器日志里 venv 创建这一步是否成功。9️⃣PermissionError: Kaggle authentication failed!表现用 MLE-Bench 竞赛任务python -m sia.prepare_mlebench_dataset -c spaceship-titanic下载数据集时认证失败。修复提供 Kaggle 凭据二选一环境变量export KAGGLE_USERNAME... KAGGLE_KEY...或把 Kaggle 的 API token 放到~/.kaggle/kaggle.json⚠️ 记得先在 Kaggle 网站上接受该竞赛的赛规否则即使凭据正确也下载不了。No GEMINI_API_KEY environment variable set表现只出现在 sia/prepare_mlebench_dataset.py 生成相似任务描述这一步。修复export GEMINI_API_KEY...或直接跳过该步骤加--skip-gemini参数生成类似任务描述是可选的不影响运行。 附赠两个高频隐性错误这两个不报 stack trace但会让运行悄悄跑偏现象定位Unknown profile xxx. Available: ...profile 名字拼错或未放到./profiles/名称/路径解析规则见 sia/config_files.py运行了但分数没提升打开sia web仪表板查看每代评分曲线检查gen_2/improvement.md中的改进依据是否合理✅ 一分钟自检清单运行前花 30 秒过一遍可避免 90% 的报错provider 对应的*_API_KEY已export启动日志无⚠警告--task在 4 个内置任务内或--task_dir是有效绝对路径runs/run_{id}目录不存在或换--run_id任务data/public/task.md中数据引用为绝对路径reference/reference_target_agent.py存在掌握以上 10 个错误的定位方法配合runs/目录下的日志和sia web仪表板绝大多数 SIA 常见问题都能在几分钟内定位并修复。更多架构细节可参考 docs/architecture.md 与 docs/evaluator_design.md。【免费下载链接】siaSIA is a Self Improving AI framework to autonomously improve the performance of any AI system (Model / Agent) on a benchmark task.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/sia创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 SIA 常见错误 Top 10：API Key 未设置、数据集路径错误如何快速定位
SIA 常见错误 Top 10API Key 未设置、数据集路径错误如何快速定位【免费下载链接】siaSIA is a Self Improving AI framework to autonomously improve the performance of any AI system (Model / Agent) on a benchmark task.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/siaSIA 是一个 Self Improving AI自我改进 AI框架能自主提升任意 AI 系统模型/Agent在基准任务上的表现。新手第一次运行sia run时最常踩的坑集中在API Key 未设置、数据集路径错误、运行目录冲突三类问题上。本文整理了 SIA 使用中最常见的 10 个报错逐个给出快速定位方法和一键修复思路帮你少走弯路。 官方错误排查文档docs/troubleshooting.md配置参考docs/configuration.md如果还没拿到代码先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/sia 定位思路先看日志再对号入座无论报什么错SIA 的运行产物都在runs/run_{id}/下排查三步走看启动阶段的警告API Key 缺失等配置问题编排器在启动时就会打⚠警告翻执行日志cat runs/run_1/gen_1/agent_execution.json目标 Agent 的运行细节都在这里对号入座下面 10 个错误覆盖了绝大多数场景。1️⃣ 启动警告ANTHROPIC_API_KEY is not setAPI Key 未设置表现启动时出现⚠ ANTHROPIC_API_KEY is not set; the ... agent may fail to authenticate.原因每个 provider 在 JSON 中声明了自己的api_key_env如 sia/defaults/providers/anthropic.json对应的环境变量没导出。快速定位对照你要用的 provider 补上对应变量即可export ANTHROPIC_API_KEY... # anthropic export GEMINI_API_KEY... # gemini或 GOOGLE_API_KEY export OPENROUTER_API_KEY... # openrouter一个 key 跑 400 模型 嫌每个供应商都要申请账号openrouter-metaopenrouter-target两个内置 profile 只需一个OPENROUTER_API_KEY。2️⃣ 运行报错No API key found for model ...表现openhands agent impl 日志提示No API key found for model xxx. Using LLM_API_KEY if available.见 sia/agent_impls/openhands.py原因模型名与 Key 的匹配规则是「名字里含 claude → 找ANTHROPIC_API_KEY含 gemini/google →GEMINI_API_KEY含 gpt/openai →OPENAI_API_KEY否则回退LLM_API_KEY」解析逻辑在 sia/api_keys.py。修复确认导出的 Key 与 profile 里的模型匹配自定义端点则设置它声明的api_key_env。3️⃣Run directory already exists: runs/run_1表现启动即退出提示运行目录已存在逻辑在 sia/run_setup.py。修复二选一 —— 换一个--run_id或删掉旧的runs/run_1目录sia run --task gpqa --run_id 2⚠️ SIA 不会覆盖已有运行目录这是保护历史结果的设计不是 bug。4️⃣Bundled task xxx not found任务名写错表现Bundled task gppa not found. Available: gpqa, lawbench, longcot-chess, spaceship-titanic快速定位--task只接受这 4 个内置任务名注意拼写。路径解析在 sia/layout.py。自定义任务请改用--task_dir ./my-task。5️⃣ 数据集路径错误目标 Agent 执行失败表现某一代generation的 target agent 直接跑挂日志里出现读不到文件的异常。快速定位cat runs/run_1/gen_1/agent_execution.json原因任务描述或数据里写的是相对路径而 Agent 执行时工作目录与预期不一致。修复在任务描述data/public/task.md中一律使用绝对路径引用数据集文件官方排查文档同样建议这一点见 docs/troubleshooting.md。6️⃣Task directory does not exist--task_dir 路径错误表现Task directory does not exist: ./my-tasks/gpqa快速定位--task_dir是相对当前 shell 目录解析的注意你站在哪个目录执行sia run建议直接传绝对路径。目录结构要求详见 docs/walkthrough.md。7️⃣ 任务目录结构不完整缺 task.md / 参考 Agent表现启动时报FileNotFoundError读取task.md或reference_target_agent.py失败。快速定位对照标准目录树逐项检查缺哪个补哪个参考模板在 sia/tasks/_shared/reference_target_agent.pymy-task/ ├── data/public/task.md # 任务描述必选 ├── data/public/... # Agent 可见的输入数据 ├── data/private/... # 隐藏评测数据 └── reference/reference_target_agent.py8️⃣ImportError: No module named anthropic表现venv 创建后运行 Agent 时报模块缺失。原因SIA每次运行都会新建一个独立 venvruns/run_1/venv系统里装好的包不会带进去。修复直接装进这个 venvruns/run_1/venv/bin/pip install anthropic也可以先检查编排器日志里 venv 创建这一步是否成功。9️⃣PermissionError: Kaggle authentication failed!表现用 MLE-Bench 竞赛任务python -m sia.prepare_mlebench_dataset -c spaceship-titanic下载数据集时认证失败。修复提供 Kaggle 凭据二选一环境变量export KAGGLE_USERNAME... KAGGLE_KEY...或把 Kaggle 的 API token 放到~/.kaggle/kaggle.json⚠️ 记得先在 Kaggle 网站上接受该竞赛的赛规否则即使凭据正确也下载不了。No GEMINI_API_KEY environment variable set表现只出现在 sia/prepare_mlebench_dataset.py 生成相似任务描述这一步。修复export GEMINI_API_KEY...或直接跳过该步骤加--skip-gemini参数生成类似任务描述是可选的不影响运行。 附赠两个高频隐性错误这两个不报 stack trace但会让运行悄悄跑偏现象定位Unknown profile xxx. Available: ...profile 名字拼错或未放到./profiles/名称/路径解析规则见 sia/config_files.py运行了但分数没提升打开sia web仪表板查看每代评分曲线检查gen_2/improvement.md中的改进依据是否合理✅ 一分钟自检清单运行前花 30 秒过一遍可避免 90% 的报错provider 对应的*_API_KEY已export启动日志无⚠警告--task在 4 个内置任务内或--task_dir是有效绝对路径runs/run_{id}目录不存在或换--run_id任务data/public/task.md中数据引用为绝对路径reference/reference_target_agent.py存在掌握以上 10 个错误的定位方法配合runs/目录下的日志和sia web仪表板绝大多数 SIA 常见问题都能在几分钟内定位并修复。更多架构细节可参考 docs/architecture.md 与 docs/evaluator_design.md。【免费下载链接】siaSIA is a Self Improving AI framework to autonomously improve the performance of any AI system (Model / Agent) on a benchmark task.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sia4/sia创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考