AI Agent (V3) replaces Gemini’s text before a tool call with synthetic “Calling tools: …” in history; model then copies it into user-facing

快速结论：使用 AI Agent (V3) + Google Vertex Chat Model (Gemini) 时，如果模型在同一轮里先输出一段文字再发起工具调用，这段文字在下一次请求的对话历史中会被替换或丢弃；模型可能模仿替换后的合成文本，把 “Calling tools: …” 写进给用户看的回复。优先排查 AI Agent 的步骤构建逻辑（buildSteps），而不是 Vertex 接口本身。

适用环境：n8n AI Agent v3.1（langchain nodes 包，复现提交 ca3e5129e58c 对应 2.47.0）、Google Vertex Chat Model（gemini-3.5-flash，location global，service account，streaming）、Node.js v24.22.0、Simple Memory 或 Postgres Chat Memory；问题与具体操作系统、显卡无关。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。Issue 中提出的修改思路（在 createEngineRequests 中保留前导文本、在 buildSteps 中回填并删除 “Calling tools” 字符串）尚未合入，只能作为修复方向参考。

注意事项：该问题不影响请求本身，Vertex 响应均为 HTTP 200，因此不能靠报错日志定位；前导文本的替换与丢失每次都会发生，但模型把它抄进用户回复是间歇性的，复测时需要多轮次观察。Issue 已关闭，但讨论内容没有给出已验证的最终修复版本。

问题场景

在 n8n 中搭建 AI Agent (V3/V3.1) 节点，接入 Google Vertex Chat Model（Gemini 3.x），并开启 Chat Trigger 的 streaming。系统提示要求模型“每次调用工具前先用一句话说明要做什么，再在同一轮里调用工具”。当模型按此要求输出“文字 + 工具调用”时，下一轮发给 LLM 的历史记录里，模型自己说过的那段文字被替换为合成的 Calling tools: code_tool, reverse_tool；如果同一轮只有一个工具调用，这段文字则直接丢失。配合 Simple Memory 或 Postgres Chat Memory 时，用户会看到模型在回复中写出 Calling tool: code_tool，或形如 Calling tools: kb_lookupAccording to our policy… 的内容，其中 AI Agent (V3) replaces Gemini’s text before a tool call with synthetic “Calling tools: …” in history; model then copies it into user-facing 是该问题的核心表现。

报错原文

Call 2, request (replayed model turn). The original text is gone and synthetic text is inserted:
model:    text("Calling tools: code_tool, reverse_tool") | functionCall(code_tool {"input":"alpha"})[sig:4f88ab57] | functionCall(reverse_tool {"input":"beta"})

Call 2, model response:
text("Calling tool: code_tool") | functionCall(code_tool {"input":"ateb"})[sig:6f2699aa] | text("")

Chat stream received by the client:
I am going to convert 'alpha' to uppercase and reverse the word 'beta' simultaneously.Calling tool: code_toolHere are the results of the operations: ...

原因分析

根据 Issue 复现者的定位，问题出在 packages/@n8n/nodes-langchain/utils/agent-execution/buildSteps.ts：buildSharedGeminiAIMessage() 对并行的 Gemini 工具调用把 content 设为 Calling tools: ${toolNames}；buildIndividualAIMessage() 对非 Anthropic 提供商的单工具调用路径返回空 content。同时，createEngineRequests 生成的 action 元数据只携带 thinking 和 signature 信息，buildSteps 没有原始前导文本可用于回放，尽管该文本仍在原始消息日志中。因此模型看到的历史与它实际说出、用户实际看到的并不一致，模型可能模仿合成格式，把 “Calling tools: …” 写入对外回复。

环境排查

确认 n8n 中 AI Agent 节点版本为 V3/V3.1，并记录 langchain nodes 包版本（复现环境为 2.47.0）。
确认 LLM 节点为 Google Vertex Chat Model，模型为 gemini-3.x 系列，并开启 streaming（复现为 gemini-3.5-flash、location global）。
记录 Node.js 版本（复现为 v24.22.0）。
确认是否启用了 Simple Memory 或 Postgres Chat Memory，以便判断合成文本是否被写入记忆并在后续轮次回放。
开启 HTTP 层请求/响应日志，逐轮检查 model turn 中 text part 与 functionCall 的构成；仅查看节点输出可能看不到被替换的历史内容。

解决步骤

先复现并确认：按 Issue 的 workflow 构造“文字 + 平行工具调用”的场景，抓取第二、三次 LLM 请求，确认历史中出现 Calling tools: … 或多工具调用时前导文本为空。
可优先尝试：若只是需要在记忆回放中避免合成文本污染，可在工作流中更换或关闭相关记忆节点做对照测试；Issue 未验证该办法能彻底解决问题，只能用于确认影响范围。
如果使用自部署 n8n，可在本地按 Issue 提出的方向修改：在 createEngineRequests 中从消息日志读取前导文本，存入 action 元数据的可选字段；在 buildSteps 中把它作为共享 Gemini 消息和单工具调用消息的 content，无前导文本时保持为空，并移除 Calling tools 合成字符串。
为并行工具调用和单工具调用两种情况分别补充测试，确认回放的 content 与原始响应一致。
修改属于本地补丁，Issue 讨论中未提供合并 PR 或发布版本，升级前需自行评估维护成本。

验证方法

再次执行复现步骤后抓取第二、三次 LLM 请求：model turn 中应保留模型原始前导文本（如 “I am going to convert ‘alpha’…”），不再出现 Calling tools: code_tool, reverse_tool，且单工具调用时该文本不再为空。同时多轮观察 Chat 流式输出，确认回复中不再出现 Calling tool: code_tool 这类被模型模仿的合成文本；使用 Postgres Chat Memory 时，还应确认记忆中没有存下合成文本。