[Bug]:

[Bug]: Agent 界面报错 “undefined” — JSON 解析失败：NaN 值导致 ExeSQL 返回不可序列化

快速结论：当 RAGFlow Agent 中的 ExeSQL 工具处理 SQL 查询结果时，如果数据库字段值为 NULL，pandas 会将其转为 NaN（例如 EXAMINE_TIMES: NaN），而 JSON 标准不支持 NaN，导致后端序列化出错，前端 Agent 界面显示 “undefined” 错误。优先排查所有从数据库返回并在后端序列化为 JSON 的数值字段是否含有 NaN。

问题场景

用户运行 RAGFlow v0.23.1（Docker 环境，Windows 11），在 Agent 界面（智能体模块）使用 ExeSQL 工具执行 SQL 查询时，界面报错 “undefined”。通过 Chrome 开发者工具查看网络请求，发现所有请求返回 HTTP 200，但其中一个返回响应无法被解析为 JSON。进一步检查发现响应内容中 EXAMINE_TIMES 字段值为 NaN，导致 JSON 解析失败。

报错原文

Agent 界面显示：undefined
Chrome Console 提示：返回响应无法被解析为 JSON（Unexpected token N in JSON at position ...）
后端可能无显式错误日志，但接口返回的响应体中包含类似：
{
  "EXAMINE_TIMES": NaN,
  ...
}

原因分析

可能原因：在 RAGFlow 的 ExeSQL 工具或相关 Agent 工作流中，当 SQL 查询结果中的某个数值字段在数据库里为 NULL 时，pandas 或 numpy 会将其转换为 float('nan')（即 NaN）。标准的 Python json 模块无法序列化 NaN，因此在将 DataFrame 转为 dict 或 JSON 响应时会直接输出 NaN（非 JSON 标准值），导致前端 JSON.parse() 失败。目前 RAGFlow 后端在序列化 agent 输出（尤其是 ExeSQL 结果）时未内置对 NaN 的清理处理。

环境排查

RAGFlow 版本：v0.23.1
镜像版本：infiniflow/ragflow:v0.23.1
部署方式：Docker（Windows 11）
后端依赖确认：Python 环境中 pandas/numpy 的版本（通常随镜像内置）
数据库字段：检查与 ExeSQL 查询相关的表，确认是否有数值字段（如 EXAMINE_TIMES）存在 NULL 值

解决步骤

定位到 ExeSQL 或 Agent 输出序列化的代码段：在 RAGFlow 源码中，找到将 SQL 查询结果（DataFrame 或 rows）转换为 JSON 返回给前端的地方。相关文件参考 agent/canvas.py 中序列化输出的逻辑（agent/canvas.py#L85-L316）。
在序列化前替换 NaN 为 None：在涉及 ExeSQL 结果转换（如 df.to_dict() 或类似操作）之前，添加清理逻辑：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(rows)
df = df.where(pd.notnull(df), None)
# 然后进行后续的 dict/JSON 序列化

手动修补代码：由于 RAGFlow v0.23.1 没有内置此修复，需要用户自行修改后端代码。可优先尝试在 agent/canvas.py 或 ExeSQL 工具对应的处理函数中，对返回的 DataFrame 或字典中的 NaN 值进行替换（NaN→None 或 NaN→0，推荐使用 None 以保留 NULL 语义）。
重启容器：修改代码后重新构建 Docker 镜像或重启容器使改动生效。

验证方法

在 Chrome 开发者工具中打开 Network 标签，重新执行 Agent 中触发错误的操作（通常涉及 ExeSQL 查询）。检查对应请求的响应体，确保不再包含 NaN 字样，且 JSON 解析正常。同时确认 Agent 界面不再显示 “undefined” 错误并能正确展示 SQL 查询结果。