LangGraph返回简单字典时触发TypeError: Object of type NAType is not serializable的问题排查求助

大家好，我最近在使用LangGraph开发流程时遇到了一个非常奇怪的问题：即便我的节点函数返回一个完全静态的简单字典（比如{"final_return": "This works"}），依然会抛出TypeError: Object of type NAType is not serializable错误，而且这个错误是在节点执行完成、准备返回结果的阶段触发的。

我的场景说明 #

我有一个名为final_return_node的节点函数，核心逻辑是：

• 从LangGraph的state对象中提取pandas DataFrame数据
• 对DataFrame做缺失值处理后，用to_dict(orient="records")更新state字典
• 最后尝试返回一个极简响应来模拟成功流程
• 同时我启用了LangGraph的「Human-in-the-Loop」人工中断功能，允许流程执行中手动干预

我的节点函数代码 #

import pandas as pd
import numpy as np
import json
from collections.abc import Mapping

def sanitize_state(obj):
    """
    递归清理state对象，确保所有组件都可JSON序列化
    """
    if isinstance(obj, Mapping):
        return {sanitize_state(key): sanitize_state(value) for key, value in obj.items()}
    
    elif isinstance(obj, (list, tuple, set)):
        return [sanitize_state(item) for item in obj]
    
    elif isinstance(obj, pd.DataFrame):
        return sanitize_state(obj.to_dict(orient="records"))
    
    elif isinstance(obj, pd.Series):
        return sanitize_state(obj.tolist())
    
    elif obj is pd.NA or (isinstance(obj, float) and np.isnan(obj)) or obj is None:
        return None
    
    elif isinstance(obj, (int, float, str, bool)):
        return obj
    
    elif isinstance(obj, (pd.Timestamp, pd.Timedelta)):
        return obj.isoformat() if hasattr(obj, 'isoformat') else str(obj)
    
    elif isinstance(obj, (bytes, bytearray)):
        import base64
        return base64.b64encode(obj).decode('utf-8')
    
    else:
        return str(obj)

def is_json_serializable(obj):
    """
    检查对象是否可JSON序列化
    """
    try:
        json.dumps(obj)
        return True
    except (TypeError, OverflowError):
        return False

def sanitize_and_verify_state(state):
    """
    清理state对象并验证其可JSON序列化
    """
    sanitized = sanitize_state(state)
    
    if not is_json_serializable(sanitized):
        raise ValueError("Sanitized state is not JSON-serializable.")
    
    return sanitized

def final_return_node(self, state):
    print("---MAKING FINAL RETURN---")
    
    state_dict = state.get("keys", {})
    working_data = state_dict.get("working_data", [])
    cmm_input_8 = pd.DataFrame(working_data)
    sanitized_df = cmm_input_8.fillna("").replace({pd.NA: None, np.nan: None})
    
    state["keys"].update({
        "final_return": sanitized_df.to_dict(orient="records"),
    })
    
    print("Completed Final Return, Sanitizing State...")
    
    state = sanitize_and_verify_state(state)
    
    print("Sanitized State Successfully.")
    
    return {"final_return": "This works"}

观察到的现象 #

• 节点函数内部执行完全正常，所有数据处理、state清理步骤都没有报错
• 但只要走到return语句，哪怕返回的是完全静态的字典，就会触发以下错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
...
TypeError: Object of type NAType is not serializable

我已经尝试过的解决方案（均无效） #

• 返回静态字典：把函数返回值改成{"final_return": "This works"}，错误依旧
• 清理DataFrame缺失值：用fillna("")替换空值，手动把pd.NA/np.nan换成None，没用
• 验证state序列化：通过sanitize_and_verify_state确认处理后的state可以正常JSON序列化，但返回时还是报错
• 跳过state更新：完全不修改state，直接返回静态字典，错误仍然存在

环境信息 #

• Python版本：3.11
• LangGraph版本：0.2.60
• Pandas版本：1.5.3
• 操作系统：Windows 10

我的猜想 #

我怀疑问题和我返回的内容无关，反而可能是LangGraph的内部机制：节点返回后，LangGraph会自动序列化整个state对象，而原始state中可能还残留着未被彻底清理的pd.NA/np.nan值（比如state里的working_data字段原本就包含nan）。另外，会不会是「Human-in-the-Loop」功能在后台序列化state时，没有使用我自定义的清理逻辑？

想请教大家的问题 #

1. 为什么返回简单字典还会触发NAType序列化错误？这是LangGraph的内部序列化机制问题，还是我的配置有疏漏？
2. 我该如何确保整个state对象在LangGraph处理时完全可JSON序列化？有没有办法让LangGraph使用我自定义的sanitize逻辑来处理state？

非常感谢大家的帮助！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者S A