Agent稳定性难题：LLM工具调用后频繁返回空响应的根因排查

本文深入探讨了AI Agent开发中常见的“幽灵空响应”问题，即模型在成功执行工具调用后无法生成文本回复。分析指出，该故障往往源于上游API返回了结构合法但内容为空的Payload，或是中间件在组装多轮对话历史时出现状态拼装Bug。作者建议开发者不应仅依赖简单的重试机制，而应建立详细的可观测性日志以追踪Payload，并实施“空值拦截”与“上下文压缩”等鲁棒性策略，以确保Agent在复杂工具调用链路中的稳定性。