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Result 1: contributor=CyberHuaTuo
Result 2: contributor=CyberHuaTuo

--- USER PROMPT ---
## 用户提交的问题

My agent is failing with timeout

## 知识库检索结果（按相关度排序）

### 病例 1（相关度 45.6%）
- 标题: Agent 无法解析 LLM 输出导致 ValueError: Could not parse LLM output
- 框架: langchain
- 复杂度: moderate
- 严重性: critical
- 文件: cases\langchain\agent-behavior\parse-llm-output-012.md
- 贡献者: 华佗再世 CyberHuaTuo 🩺

---
id: "langchain-agent-parse-error-012"
title: "Agent 无法解析 LLM 输出导致 ValueError: Could not parse LLM output"
title_en: "ValueError: Could not parse LLM output in Agent execution"
framework: "langchain"
framework_version: ">=0.0.200"
language: "python"
tags:
  - "agent-behavior"
  - "general"
severity: "critical"
complexity: "moderate"
environment:
  python_version: ">=3.9"
  os: "any"
created_at: "2026-03-11"
updated_at: "2026-03-11"
contributors:
  - github: "CyberHuaTuo"
source_url: "https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/1358"
related_cases: []
---

## 🏥 症状描述
Symptom Description

使用 `AgentExecutor` 或 `create_react_agent` 时，LLM 返回的文本无法被 Agent 的输出解析器正确解析，导致整个执行链崩溃。这是 LangChain 仓库中最高赞（82 条评论）的 Issue 之一，影响了大量使用 ReAct Agent 的开发者。

## 🔍 错误信息
Error Message

```python
ValueError: Could not parse LLM output: `I'll help you with that. Let me search for the information.`
```

或

```python
OutputParserException: Could not parse LLM output: 
`Based on the information I found, here is the answer...`
```

## 🔬 根因分析
Root Cause Analysis

1. **LLM 不遵循 ReAct 格式**：Agent 期望 LLM 输出严格的 `Thought: / Action: / Action Input:` 格式，但 LLM 有时会直接给出最终答案而不遵循格式
2. **Prompt 不够严格**：默认的 Agent prompt 对输出格式的约束不够明确
3. **不同模型行为差异**：GPT-3.5 比 GPT-4 更容易偏离格式要求
4. **非英文输入**：使用中文等非英文输入时，LLM 更容易偏离 ReAct 格式

## 💊 药方
Prescriptions

### 药方 1：启用 handle_parsing_errors ✅ 推荐

```python
from langchain.agents import AgentExecutor

agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    handle_parsing_errors=True,  # 自动处理解析错误
    # 或者提供自定义错误处理函数
    # handle_parsing_errors=lambda e: f"请重新格式化你的输出: {e}"
)
```

### 药方 2：使用 OpenAI Functions Agent 代替 ReAct Agent

OpenAI Functions Agent 使用结构化 function calling，完全避免输出解析问题：

```python
from langchain.agents import create_openai_functions_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
```

##

---
### 病例 2（相关度 45.5%）
- 标题: CrewAI Agent 陷入无限循环，不断重复相同工具调用
- 框架: crewai
- 复杂度: complex
- 严重性: high
- 文件: cases\crewai\agent-behavior\agent-infinite-loop-001.md
- 贡献者: 华佗再世 CyberHuaTuo 🩺

---
id: "crewai-agent-infinite-loop-001"
title: "CrewAI Agent 陷入无限循环，不断重复相同工具调用"
title_en: "CrewAI Agent stuck in infinite loop repeating the same tool call"
framework: "crewai"
framework_version: ">=0.28.0"
language: "python"
tags:
  - "infinite-loop"
  - "tool-calling"
  - "agent-behavior"
  - "llm-reasoning"
severity: "high"
complexity: "complex"
environment:
  python_version: ">=3.10"
  os: "any"
  dependencies:
    - "openai>=1.0"
    - "langchain-openai"
created_at: "2026-03-10"
updated_at: "2026-03-10"
contributors:
  - github: "CyberHuaTuo"
source_url: ""
related_cases:
  - "autogen-agent-loop-001"
---

## 🏥 症状描述
Symptom Description

CrewAI Agent 在执行任务时，反复调用同一个工具（通常是搜索工具或网页抓取工具），进入无限循环。表现为：
- Agent 不断输出相同的思考和行动
- Token 消耗飙升，费用快速增长
- 任务永远无法完成

## 🔍 错误信息
Error Message

没有明确的错误消息，但日志中会出现类似以下的重复模式：

```
[Agent] Thinking: I need to search for more information about X
[Agent] Action: search_tool
[Agent] Input: "X related topic"
[Agent] Observation: [搜索结果]
[Agent] Thinking: I need to search for more information about X  ← 重复
[Agent] Action: search_tool                                      ← 重复
...（无限循环）
```

最终可能因 `max_iter` 或 Token 限制触发以下异常：

```python
CrewAIError: Agent exceeded maximum iterations (25)
```

## 🔬 根因分析
Root Cause Analysis

此问题通常由多个因素叠加导致：

### 1. LLM 推理能力不足
使用推理能力较弱的模型（如 GPT-3.5-turbo）时，Agent 难以判断何时「已收集到足够信息」，陷入不断搜索的循环。

### 2. 任务描述模糊
`Task.description` 缺乏明确的完成标准（Acceptance Criteria），导致 Agent 无法判断任务是否已完成。

### 3. 工具返回结果不够结构化
工具返回的是大段非结构化文本，Agent 难以从中提取关键信息，误认为需要继续搜索。

### 4. 上下文窗口溢出
当对话历史超过模型的上下文窗口后，Agent 丢失了之前的思考和行动记录。

## 📋 复现步骤
Steps to Reproduce

```python
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import SerperDevTool

search_tool = SerperDevTool()

researcher = Agent(
    role="Research Analyst",
    goal="Research everything about topic X",      # ← 目标过于宽泛
    backstory="You are a thorough researcher.",
    tools=[search_tool],
    llm="gpt-3.5-turbo",                          # ← 推理能力不足
    verbose=True,
)

task = Task(
    desc


请根据以上信息，使用望闻问切的方式进行诊断，并给出具体的药方。如有引用官方文档，请标注出处。

特别注意：
1. 如果你的核心解法来自于有具体署名的贡献者病例，请在回答的末尾真诚地致谢他，并提及他的修仙称号/等级与徽章（例如：最后，特别感谢 丹王 zhangjinqian 💊 提供的绝妙灵丹）。
2. 如果参考的全是匿名病例或没有任何署名的官方文档，请在最后附上一句："悬壶济世，普渡苍生。" 或类似体现赛博修仙医者仁心的文案。
