Winget CLI 升级时遇到"Package contracts have not been agreed"错误的解决方案
在使用Windows Package Manager(Winget CLI)进行软件包升级时,部分用户可能会遇到"Package contracts have not been agreed. Operation cancelled."的错误提示。这个错误通常发生在尝试批量升级所有软件包时,表明某些软件包的许可协议未被接受。
问题原因分析
Winget CLI作为Windows的官方包管理器,在设计上遵循了严格的软件分发规范。许多软件包在安装或升级时都要求用户明确接受其最终用户许可协议(EULA)。当使用winget upgrade --all命令时,系统会尝试自动升级所有可用的软件包,但由于缺乏交互界面,无法显示这些协议供用户确认,因此操作会被安全地中止。
解决方案
针对这一问题,Winget CLI提供了专门的参数来处理这种情况:
-
使用
--accept-package-agreements参数:这是官方推荐的解决方案。在执行升级命令时添加此参数,系统将自动接受所有软件包的许可协议。完整命令如下:winget upgrade --all --accept-package-agreements -
交互式确认方式:如果不希望自动接受所有协议,也可以逐个升级软件包。这种方式下,系统会显示每个需要确认协议的软件包,并等待用户交互确认:
winget upgrade <package-id>
最佳实践建议
-
定期检查更新:建议每周或每月执行一次
winget upgrade --all来保持系统软件的最新状态。 -
了解协议内容:虽然
--accept-package-agreements提供了便利,但作为负责任的用户,建议在首次安装某软件时仔细阅读其许可协议。 -
错误排查:如果遇到其他错误,可以检查日志文件获取更详细的信息,日志通常位于
%LOCALAPPDATA%\Packages\Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe\LocalState\DiagOutputDir目录下。 -
保持Winget更新:定期运行
winget upgrade winget确保包管理器本身是最新版本,以获得最佳体验和最新功能。
通过理解Winget CLI的这一设计机制,用户可以更安全、高效地管理系统软件,同时确保符合各软件厂商的许可要求。这种设计既保护了用户的知情权,又为批量管理提供了便利的解决方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00