Null之谜：当AI助手“沉默是金”，开发者如何破译无声的Bug？

原因是一个错误的认知导致了一个bug。

记忆中的“成见”影响了工作流的输出结果。

这个问题不大但比较典型，想借此梳理梳理解决问题的思路。

异常了：一直是null

一直返回null，持续调教失败：

返回值是null

这个Dify Agent是从已有的Copy过来的，之前上面是四个组件，两个LLM，第三个不需要，然后删除。就是现在截图中的样子。

这个null怎么解呢？

不应该是null，你看输入了那么多信息。就是不知道答案，按道理大模型也会一本正经地胡扯几句才对。

返回null就一定“异常”了吗？

也不一定。有时候大模型出现“复读机问题” ，导致卡死，此时就会输出null。

可以看到，没有报错。不是复读机问题。

那错哪了？是不是模型不对

“换个模型试试”

解决思路：换个模型试试

目前使用的是Doubao-1.5-pro。图片识别，之前用GPT-mini多一些。

心中有个“成见”：GPT好，这次null，就是doubao模型不好的缘故。

换成GPT。图片识别目前用GPT多一些。

仍然是null。

但之前的Agent用GPT是ok的。

没有什么是debug解决不了的

解决思路：逐个节点排查

• 在 Dify 中查看每个节点的中间执行结果：
  • 如果 LLM 节点有输出但输出组件为null→ 连接或键名错误。
  • 如果 LLM 节点直接输出 null → 提示词或模型问题。

可以看到大模型节点是有输出的，只是输出节点是null。

原来是工作流的节点没配好。冤枉doubao了

“把断了的大腿接上”

问题找到了，怎么改，我熟啊：

问题搞清了：

是由节点连接变更引发的

• 删除旧组件后，新节点之间的数据流可能未正确连接，导致输出节点无法获取上游数据。
• 检查点：在 Dify 工作流编辑器中，确保每个节点的输出端口（Output）都正确连接到下游节点的输入端口（Input），尤其是输出组件的前置节点。

复盘一下

来可视化查看下问题是怎么出现的。

“其实，错误很明显，只是你没看到而已。”

1、通过复制的办法来创建新Agent。

先在已有的Agent上点“复制”。

得到一个新Agent。

此时“结果”节点中引用的值是LLM2的变量text，是ok的

2、删除第三个节点。

此时“结果”节点中值变为String常量，断掉了。。。

3、建立节点2和节点4之间的连接：

4、这种情况，不管输入什么参数，“结果”节点的返回值都是null

简单地讲，这个异常是这样发生的：

在 Dify 1.4.1 版本中，若删除与「结果」节点关联的 LLM 节点，「结果」节点展示的内容会从 LLM2 节点的执行「结果」直接变为 String 类型的常量 null。此时，即使重新连接其他节点到「结果」节点，该节点的值也不会更新，始终保持为 null。

出现这种问题的核心原因是觉得两个节点之间建立了连接，后面的节点就会自动接收上一个节点的输出。

这是一个错误的认知。其实不是这样的。

只是这个工作流节点少，比较简单，所以你觉得完全直接把上游节点的输出结果自动放到连接的「结果」节点中，不就好了。

实际上，有的工作流节点大于100个，一个节点会与多个节点建立连接，这种情况，很难预判节点间的数据流向。

既然不好搞，那Dify就啥也没做。其实是做了，恢复了默认值null。

其实这种情况，可以不给「结果」节点赋值【null不行】，要报个错出来的。这个交互可以更容易识别错误。

小结

这个问题不大，只是排查问题花的时间长了点。

主要是一直是凭经验在解问题，没有使用系统化的排查思路。

但凡问题，皆有原因。 只是，有些原因你没有想到而已。 唐成，公众号：的数字化之路隐形的漏洞：一条被覆盖的Spring Security规则如何暴露Druid监控？

要想加速，就需要了解具体的过程，然后分析出可以优化的点。

按照数据流动的方向，逐个节点排查，表面看着有些笨，感觉很耗时，有时候，反而是最高效，也是最有效的。

“在任何一个系统中，存在第一性原理，是一个最基本的命题或假设，不能被省略，也不能被违反。” 第一性原理思维：从原理出发，一步步往前推演，直到找出适合该问题的解决方法。 唐成，公众号：的数字化之路有个Bug很明显，但当时没找到，分享一下排查过程

在排查问题时按经验初步判断后，如果一击不中。说明问题常常在意想不到的地方 按照数据流动的方向，逐个节点排查，反而是最高效，也是最有效的。 唐成，公众号：的数字化之路干货｜如何快速问题出在哪了？

什么是Dify?

Dify 是一个面向未来的开源 LLM 应用开发平台。其名称源于 “Define + Modify”，旨在通过融合后端即服务（Backend as Service）与 LLMOps 理念，为开发者和企业提供生产级的生成式 AI 应用构建能力。

https://docs.dify.ai/zh-hans/introduction

https://dify.ai/

Dify这个平台，只看文档是学不会的，一定要点一点，操作一下，或者去B站上看看相关的视频，一看就会了。

什么是智能体？

“智能体”（Agent）在计算机科学和人工智能领域指的是一个能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的实体或系统。 它可以是软件程序、机器人硬件，甚至是生物实体（如人类或动物），但在 AI 领域通常指软件智能体。 Agent 和 AIGC 最大的区别：AIGC 主要以生成式任务为主，而 Agent 是可以通过自主决策能力完成更多通用任务的智能系统。 常见的 AIGC 系统（文生文，文生图）的核心就是一个生成模型，而 Agent 是一个集Function Call 模型（下文会详细介绍）、软件工程于一体的复杂的系统，需要处理模型和外界的信息交互。 镇高红，公众号：三友的java日记彻底爆了！一文吃透AIGC、Agent、MCP的概念和关系

什么是大模型时代的Agent?

是能根据目标自主规划、调用工具并执行任务的智能程序体。

像人类员工一样拆解任务、调用工具、独立干活的大模型分身。

它像一位“智能员工”，在大模型（大脑）驱动下，能理解你的需求、拆解任务、使用工具（搜索/计算/写代码等），最终代你完成复杂目标。

Agent的本质：让大模型从“聊天助手”升级为“行动管家”，让AI真正替你干活。