Chat UI Error: ‘type’ must be ‘output_text’ after second message in conversation

快速结论：这个报错通常出现在 n8n Chat UI 的第二轮对话：当上一轮 AI 回复中包含 artifact-create 等非纯文本内容块时，后台在组装历史记录时把它当成标准输出块交给前端校验，导致前端校验失败并提示 Chat UI Error: 'type' must be 'output_text' after second message in conversation。优先排查上一轮 AI 回复是否生成了 artifact（文档/产物）块，以及当前 n8n 版本是否仍存在该历史解析逻辑。

适用环境：n8n 自托管（Docker）；已在 Issue 中确认的版本包括 2.7.5、2.9.4、2.11.2；Node.js 22.22.0；数据库 SQLite；LLM 后端为 llama.cpp（Qwen3 VL 模型，经 AI Agent 节点以 OpenAI 兼容方式接入）；运行环境为 Debian LXC（Proxmox）中的 Docker。其他系统与依赖版本在 Issue 中未明确。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。Issue 已转为内部 Linear 工单（GHC-6869）跟踪，但公开讨论中未给出已验证的补丁或配置修改。

注意事项：Issue 原报告者仅通过抓取网络会话数据定位到 artifact-create 内容块，这属于基于现象的分析，官方尚未确认根因。升级 n8n 前请先备份数据库与工作流；在本地复现环境中验证通过后再升级生产实例。

问题场景

在 n8n 中使用新的 Chat UI 功能，并配置一个 Workflow Agent 接入自托管 LLM 后端（如 llama.cpp、Ollama），通过 AI Agent 节点调用。首轮对话正常；发送第二条消息时，Agent 尝试处理第二轮并加载历史对话，前端立即出现红色错误覆盖层和 “Unknown error: Execution failed” 提示。原报告者的首轮回复中，模型生成了 Markdown 教程类内容，被后端解析为 text、artifact-create、text 三个内容块。

报错原文

Chat UI Error: 'type' must be 'output_text' after second message in conversation
Unknown error: Execution failed

原因分析

可能原因是：Chat UI 在第二轮加载历史消息并重建请求时，遇到了上一轮 AI 消息中的 "type": "artifact-create" 内容块。历史解析逻辑可能只接受标准文本/输出块（期望 output_text 类型），无法处理 artifact 块，从而触发前端 schema 校验失败。Issue 中同时提到，该模型输出经 n8n 解析后产生 artifact 块，这提示问题与“模型返回内容被解析为多类型内容块”有关，而非单纯的模型后端兼容性问题。该分析来自报告者抓取会话数据的推断，官方未给出最终结论。

环境排查

确认 n8n 版本：已知受影响版本为 2.7.5、2.9.4、2.11.2；先确认当前实例版本并查看是否有修复版本可升级。
确认 Node.js 版本（Issue 中为 22.22.0）与部署方式（Docker 镜像、Docker in LXC）。
确认数据库类型（Issue 中为 SQLite）及是否可在升级前备份。
确认 Chat UI 所用 Agent 的 LLM 后端（llama.cpp / Ollama 等）及模型是否支持并会触发工具调用类输出。
确认 AI Agent 节点连接的模型/provider 配置是否走 OpenAI 兼容接口。
检查出错会话的上一轮 AI 回复是否包含 artifact 或非纯文本内容块。
确认是否同时挂载了工具（如 wikipedia tool）与 OpenAI 节点指向本地容器；有用户报告在这种组合下出现同样问题，但未证实与工具本身直接相关。

解决步骤

先确认触发条件：在 Chat UI 中开启新会话，首轮只让模型做纯文本回答（不触发文档/artifact 生成），再发第二条消息，观察是否仍报错。若仅在有 artifact 的第一轮后报错，说明与历史内容块解析相关。
如可操作，从浏览器开发者工具的网络请求中查看会话数据，定位上一轮 AI 消息的 content 数组是否包含 {"type": "artifact-create", ...} 块。
记录当前 n8n 版本，查询 n8n 发布说明或更新记录中是否有与 Chat UI 历史消息、artifact 内容块相关的修复。若有可升级版本，先在测试实例升级验证。
升级前备份 SQLite 数据库与工作流导出；升级后重试“首轮生成 artifact、第二轮追问”的流程。
若暂无修复版本，可优先尝试的临时规避方法是：在新会话中让模型以纯文本回复、不生成 artifact 类内容，避免历史中出现非标准内容块；每次出现 artifact 后新建会话。此方法未在 Issue 中被验证为官方修复。
若问题持续，按 Issue 要求向维护者提供第二轮消息对应的 Agent 原始响应或执行数据，便于确认是否为响应格式问题。

验证方法

在与原环境一致的 n8n 版本和 llama.cpp/Ollama 后端下，重新创建会话：第一轮发送会生成 artifact 的请求，确认首轮正常；随后发送第二条消息，观察 Chat UI 不再出现 'type' must be 'output_text' 错误覆盖层，且 Agent 能正常返回第二轮回复。同时检查会话数据中历史消息内容块能被正常解析。