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河蟹 AI 文档

常见问题

汇总河蟹 AI 桌面端在安装启动、模型配置、数据隐私、工作流和 MCP 连接上的常见问题与排查方法。

安装与启动

Q: 应用启动后白屏/无法加载?

Go Sidecar 引擎可能未正常启动。检查步骤:

  1. 查看 日志 页面是否有错误信息
  2. 确认端口 16060 未被占用
  3. 尝试重启应用,Sidecar 会自动在启动时拉起(最多等待 30 秒)

Q: macOS 提示 "无法打开,因为无法验证开发者"?

右键点击应用 → "打开",在弹出的对话框中再次点击 "打开"。或者执行:

xattr -cr /Applications/HexClaw.app

Q: 如何开机自启动?

进入 设置 → 通用 → 开机自启动,开启即可。macOS 使用 LaunchAgent 实现。

模型与对话

Q: API 请求返回 401 / 403 错误?

API Key 无效或过期。进入 设置 → 模型服务商,检查 Key 是否正确,确认账户余额充足。

Q: 如何使用本地模型(不联网)?

安装 Ollama 后,在河蟹 AI 中添加 Ollama 服务商:

Q: 流式输出卡住不动了?

可能是网络超时。按 Esc 停止生成,重新发送消息即可。

数据与隐私

Q: 我的数据存在哪里?

所有数据存储在本地:

Q: 数据会发送到第三方服务器吗?

不会。河蟹 AI 仅与你配置的 AI API 端点通信。如果使用 Ollama 本地模型,所有数据完全离线。

工作流与 Agent

Q: 工作流执行失败了怎么办?

查看失败节点的错误信息。常见原因:Agent 未配置模型、MCP 工具连接断开、Token 超限。

Q: 多 Agent 会议最多支持几个 Agent?

没有硬性限制,但建议 2~5 个 Agent 参与,过多会导致对话变长,Token 消耗增大。

MCP 与工具

Q: MCP 服务器连接失败?

  1. 确认服务器进程已启动
  2. 检查协议类型是否匹配(stdio / sse / streamable_http)
  3. 查看 日志 页面获取详细错误信息

深度研究

深度研究模式一直停在"搜索"阶段怎么办?

确认 Agent 可以访问网络搜索工具(Skill 中的 web_search 需要已启用)。如果后端没有配置搜索 Skill,研究模式会退化为普通 Agent 回复。

研究报告质量不高?

尝试:

IM 通道

配置了飞书/钉钉/企微,但收不到消息?

  1. 确认配置保存后已重启 Engine
  2. 检查 App Secret / Token 是否正确(注意区分测试环境和正式环境的凭证)
  3. 确认机器人已添加到目标群组或已启用消息接收权限
  4. 查看日志页是否有连接错误信息

技能市场

ClawHub 技能安装后不生效?

当前 ClawHub 处于 Mock 模式(本地预览),安装操作不会真正下载技能文件。正式版上线后将直接对接 ClawHub 社区 API。本地安装的 .md Skill 文件可以正常使用。

性能与优化

Q: 应用占用内存较高?

河蟹 AI 使用 WebView 渲染界面。正常内存占用约 200~400MB。如果超过 1GB,尝试:

Q: 如何查看引擎运行状态?

仪表盘页面显示 Sidecar 引擎健康状态,包括连接状态、API 端口等信息。引擎每 5 秒自动检测一次。

与其他产品的区别

Q: HexClaw 和 ChatGPT Desktop / Claude Desktop 有什么不同?

ChatGPT Desktop 和 Claude Desktop 是特定服务商的官方客户端,只能连接自家模型。HexClaw 是模型无关的 —— 你可以同时接入 OpenAI、Claude、DeepSeek、Gemini、Ollama 等多个服务商,并在同一个界面中切换。此外,HexClaw 内置了 Agent 引擎、MCP 工具协议、工作流画布和 RAG 知识库,是一个完整的 AI Agent 运行平台,而不仅仅是对话客户端。

Q: HexClaw 和 Cursor 有什么不同?

Cursor 是一款 AI 代码编辑器,专注于编程场景。HexClaw 定位是通用 AI Agent 桌面客户端,覆盖对话、Agent 编排、工作流自动化、知识库等多种场景,不限于代码生成。

数据管理

Q: 如何备份/迁移数据?

HexClaw 的所有数据存储在本地数据目录中(可在 设置 → 通用 → 数据目录 查看)。备份时只需复制该目录。迁移到新电脑时,将数据目录复制到对应位置即可。

Q: 知识库支持多大的文档?

单个文档建议不超过 50MB。知识库总容量取决于本地磁盘空间。文档上传后会自动分块(chunking)和向量嵌入,检索效率不受文档总量影响。


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