fix: Correct LangGraph event handling - events are tuples not dicts + add test scripts

TEST_STREAMING.md

@@ -0,0 +1,181 @@
+# Тестирование LangGraph Streaming
+
+Эти скрипты помогут проверить, как работает стриминг событий из LangGraph.
+
+## Скрипты
+
+### 1. `test_simple_graph.py` - Простой тест (БЕЗ БД)
+
+**Рекомендуется запустить ПЕРВЫМ** для понимания как работает стриминг.
+
+Тестирует простой граф с 3 нодами без реального review.
+
+```bash
+# Активировать venv
+cd backend
+source venv/Scripts/activate  # Windows Git Bash
+# или
+source venv/bin/activate       # Linux/Mac
+
+# Запустить
+python ../test_simple_graph.py
+```
+
+**Что тестирует:**
+- ✅ `stream_mode=['updates']` - обновления нод
+- ✅ `stream_mode=['messages']` - сообщения (LLM calls)
+- ✅ `stream_mode=['updates', 'messages']` - оба режима
+- ✅ `stream_mode=['values']` - значения состояния
+- ✅ `stream_mode=['debug']` - режим отладки
+- ✅ Callback обработка событий
+
+**Ожидаемый результат:**
+Должны появиться события для каждой ноды (node_1, node_2, node_3).
+
+---
+
+### 2. `test_langgraph_events.py` - Полный тест (С БД)
+
+Тестирует реальный ReviewerAgent с настоящими данными из БД.
+
+⚠️ **Требует:**
+- Работающую БД с данными
+- Существующий Review ID, PR Number, Repository ID
+- Настроенный `.env` файл
+
+```bash
+# Активировать venv
+cd backend
+source venv/Scripts/activate  # Windows
+# или
+source venv/bin/activate       # Linux/Mac
+
+# Запустить
+python ../test_langgraph_events.py
+```
+
+**Перед запуском:**
+Отредактируйте в файле `test_langgraph_events.py`:
+
+```python
+TEST_REVIEW_ID = 1        # ID существующего review
+TEST_PR_NUMBER = 5        # Номер PR
+TEST_REPOSITORY_ID = 1    # ID репозитория
+```
+
+**Что тестирует:**
+- ✅ Полный цикл review с callback
+- ✅ RAW стриминг напрямую из графа
+- ✅ Все режимы: `updates`, `messages`, `updates + messages`
+
+---
+
+## Запуск локально (быстрый старт)
+
+### Шаг 1: Простой тест
+```bash
+cd backend
+source venv/Scripts/activate
+python ../test_simple_graph.py
+```
+
+Смотрите вывод - должны быть события от каждой ноды.
+
+### Шаг 2: Проверка формата событий
+
+Обратите внимание на **тип** и **структуру** событий:
+
+```
+📨 Event #1
+   Type: <class 'dict'>
+   Keys: ['node_1']
+   Content: {'node_1': {...}}
+```
+
+или
+
+```
+📨 Event #1
+   Type: <class 'tuple'>
+   Tuple[0]: 'messages'
+   Tuple[1]: [AIMessage(...)]
+```
+
+### Шаг 3: Полный тест (если нужно)
+
+Отредактируйте параметры в `test_langgraph_events.py` и запустите:
+
+```bash
+python ../test_langgraph_events.py
+```
+
+---
+
+## Что искать в выводе
+
+### ✅ ХОРОШО:
+
+```
+📨 Event #1
+   Type: <class 'dict'>
+   Content: {'node_1': {...}}
+
+📨 Event #2
+   Type: <class 'dict'>
+   Content: {'node_2': {...}}
+```
+
+**События приходят!** Граф работает.
+
+### ❌ ПЛОХО:
+
+```
+✅ Получено событий: 0
+```
+
+**События НЕ приходят!** Проблема с графом или версией LangGraph.
+
+---
+
+## Отладка
+
+Если события не приходят:
+
+1. **Проверьте версию LangGraph:**
+   ```bash
+   pip show langgraph
+   ```
+   Должна быть >= 0.1.0
+
+2. **Проверьте, что граф компилируется:**
+   ```python
+   graph = workflow.compile()
+   print(graph)  # Должен вывести информацию о графе
+   ```
+
+3. **Попробуйте `ainvoke` вместо `astream`:**
+   ```python
+   result = await graph.ainvoke(initial_state)
+   print(result)  # Должен вернуть финальное состояние
+   ```
+
+4. **Проверьте логи:**
+   Включите DEBUG логирование:
+   ```python
+   import logging
+   logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
+   ```
+
+---
+
+## Результаты
+
+После запуска тестов вы узнаете:
+
+1. ✅ **Работает ли стриминг вообще?**
+2. ✅ **Какой формат у событий?**
+3. ✅ **Какие режимы стриминга поддерживаются?**
+4. ✅ **Как правильно обрабатывать события?**
+
+Это поможет понять, почему события не доходят до фронтенда.
+

backend/app/agents/reviewer.py

@@ -555,28 +555,44 @@ class ReviewerAgent:
                 stream_mode=["updates"]
             ):
                 event_count += 1
-                print(f"📨 Event #{event_count} received from graph: {type(event)}")
-                print(f"   Event content: {event if not isinstance(event, dict) or len(str(event)) < 200 else 'dict with keys: ' + str(list(event.keys()))}")
+                print(f"📨 Event #{event_count} received from graph")
+                print(f"   Type: {type(event)}")
                 
-                # Handle different event types
-                if isinstance(event, dict):
-                    # Node updates
-                    for node_name, node_data in event.items():
-                        print(f"   🔔 Node update: {node_name}")
+                # LangGraph returns events as tuples: (event_type, data)
+                if isinstance(event, tuple) and len(event) >= 2:
+                    event_type, event_data = event[0], event[1]
+                    print(f"   Event type: {event_type}")
+                    print(f"   Event data type: {type(event_data)}")
                     
-                        if on_event:
-                            print(f"   📤 Sending event to callback for node: {node_name}")
-                            await on_event({
-                                "type": "agent_step",
-                                "step": node_name,
-                                "data": node_data if not isinstance(node_data, dict) else {"status": "processing"}
-                            })
+                    # Handle 'updates' events (node updates)
+                    if event_type == 'updates' and isinstance(event_data, dict):
+                        for node_name, node_data in event_data.items():
+                            print(f"   🔔 Node update: {node_name}")
+                            
+                            if on_event:
+                                print(f"   📤 Sending event to callback for node: {node_name}")
+                                await on_event({
+                                    "type": "agent_step",
+                                    "step": node_name,
+                                    "message": f"Шаг: {node_name}"
+                                })
+                            
+                            # Store final state
+                            if isinstance(node_data, dict):
+                                final_state = node_data
+                    
+                    # Handle 'values' events (state snapshots)
+                    elif event_type == 'values':
+                        print(f"   📊 State snapshot received")
+                        if isinstance(event_data, dict):
+                            final_state = event_data
+                    
+                    # Handle 'debug' events
+                    elif event_type == 'debug':
+                        print(f"   🐛 Debug event: {event_data.get('type') if isinstance(event_data, dict) else 'unknown'}")
                 
-                        # Store final state
-                        if isinstance(node_data, dict):
-                            final_state = node_data
                 else:
-                    print(f"   ⚠️ Unexpected event type: {type(event)}")
+                    print(f"   ⚠️ Unexpected event format: {event}")
         
         except Exception as e:
             print(f"❌ Error in graph streaming: {e}")

test_langgraph_events.py

@@ -0,0 +1,229 @@
+"""
+Тестовый скрипт для проверки событий LangGraph
+Запустить: python test_langgraph_events.py
+"""
+
+import asyncio
+from backend.app.database import AsyncSessionLocal
+from backend.app.agents.reviewer import ReviewerAgent
+
+
+async def test_streaming():
+    """Тест стриминга событий от LangGraph"""
+    print("="*80)
+    print("ТЕСТ СТРИМИНГА СОБЫТИЙ LANGGRAPH")
+    print("="*80)
+    
+    # Параметры для теста (замените на реальные значения из вашей БД)
+    TEST_REVIEW_ID = 1
+    TEST_PR_NUMBER = 5
+    TEST_REPOSITORY_ID = 1
+    
+    print(f"\n📋 Параметры теста:")
+    print(f"   Review ID: {TEST_REVIEW_ID}")
+    print(f"   PR Number: {TEST_PR_NUMBER}")
+    print(f"   Repository ID: {TEST_REPOSITORY_ID}")
+    
+    # Создаем сессию БД
+    async with AsyncSessionLocal() as db:
+        print(f"\n✅ Подключение к БД установлено")
+        
+        # Создаем агента
+        agent = ReviewerAgent(db)
+        print(f"✅ ReviewerAgent создан")
+        
+        # Счетчик событий
+        event_counter = {
+            'total': 0,
+            'updates': 0,
+            'messages': 0,
+            'other': 0
+        }
+        
+        # Callback для событий
+        async def on_event(event: dict):
+            event_counter['total'] += 1
+            event_type = event.get('type', 'unknown')
+            
+            print(f"\n{'='*80}")
+            print(f"📨 СОБЫТИЕ #{event_counter['total']} - Тип: {event_type}")
+            print(f"{'='*80}")
+            print(f"Полное событие: {event}")
+            print(f"{'='*80}\n")
+        
+        print(f"\n🚀 Запуск review с стримингом...\n")
+        
+        try:
+            # Запускаем review
+            result = await agent.run_review_stream(
+                review_id=TEST_REVIEW_ID,
+                pr_number=TEST_PR_NUMBER,
+                repository_id=TEST_REPOSITORY_ID,
+                on_event=on_event
+            )
+            
+            print(f"\n{'='*80}")
+            print(f"✅ REVIEW ЗАВЕРШЕН")
+            print(f"{'='*80}")
+            print(f"\n📊 Статистика событий:")
+            print(f"   Всего событий: {event_counter['total']}")
+            print(f"   Updates: {event_counter['updates']}")
+            print(f"   Messages: {event_counter['messages']}")
+            print(f"   Other: {event_counter['other']}")
+            
+            print(f"\n📝 Финальное состояние:")
+            print(f"   Status: {result.get('status')}")
+            print(f"   Files: {len(result.get('files', []))}")
+            print(f"   Comments: {len(result.get('comments', []))}")
+            print(f"   Error: {result.get('error')}")
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"\n❌ ОШИБКА при выполнении review:")
+            print(f"   {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+
+
+async def test_raw_graph_streaming():
+    """Тест RAW стриминга напрямую из графа"""
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ RAW СТРИМИНГА НАПРЯМУЮ ИЗ ГРАФА")
+    print("="*80)
+    
+    # Параметры для теста
+    TEST_REVIEW_ID = 1
+    TEST_PR_NUMBER = 5
+    TEST_REPOSITORY_ID = 1
+    
+    async with AsyncSessionLocal() as db:
+        agent = ReviewerAgent(db)
+        
+        initial_state = {
+            "review_id": TEST_REVIEW_ID,
+            "pr_number": TEST_PR_NUMBER,
+            "repository_id": TEST_REPOSITORY_ID,
+            "status": "pending",
+            "files": [],
+            "analyzed_files": [],
+            "comments": [],
+            "error": None,
+            "git_service": None
+        }
+        
+        print(f"\n🔍 Тест 1: stream_mode=['updates']")
+        print("-" * 80)
+        
+        event_count = 0
+        try:
+            async for event in agent.graph.astream(initial_state, stream_mode=["updates"]):
+                event_count += 1
+                print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+                print(f"   Type: {type(event)}")
+                print(f"   Content: {event}")
+                
+                if event_count > 10:  # Ограничение для безопасности
+                    print("\n⚠️ Остановка после 10 событий")
+                    break
+        except Exception as e:
+            print(f"\n❌ Ошибка: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+        
+        print(f"\n✅ Всего событий 'updates': {event_count}")
+        
+        # Тест 2: messages
+        print(f"\n\n🔍 Тест 2: stream_mode=['messages']")
+        print("-" * 80)
+        
+        event_count = 0
+        try:
+            # Создаем новый агент для чистого теста
+            agent2 = ReviewerAgent(db)
+            
+            async for event in agent2.graph.astream(initial_state, stream_mode=["messages"]):
+                event_count += 1
+                print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+                print(f"   Type: {type(event)}")
+                print(f"   Content: {event}")
+                
+                if event_count > 10:
+                    print("\n⚠️ Остановка после 10 событий")
+                    break
+        except Exception as e:
+            print(f"\n❌ Ошибка: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+        
+        print(f"\n✅ Всего событий 'messages': {event_count}")
+        
+        # Тест 3: updates + messages
+        print(f"\n\n🔍 Тест 3: stream_mode=['updates', 'messages']")
+        print("-" * 80)
+        
+        event_count = 0
+        try:
+            agent3 = ReviewerAgent(db)
+            
+            async for event in agent3.graph.astream(initial_state, stream_mode=["updates", "messages"]):
+                event_count += 1
+                print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+                print(f"   Type: {type(event)}")
+                
+                # Детальный разбор события
+                if isinstance(event, dict):
+                    print(f"   Dict keys: {list(event.keys())}")
+                    for key, value in event.items():
+                        print(f"      {key}: {type(value).__name__}")
+                elif isinstance(event, tuple):
+                    print(f"   Tuple length: {len(event)}")
+                    for i, item in enumerate(event):
+                        print(f"      [{i}]: {type(item).__name__}")
+                else:
+                    print(f"   Content preview: {str(event)[:200]}")
+                
+                if event_count > 10:
+                    print("\n⚠️ Остановка после 10 событий")
+                    break
+        except Exception as e:
+            print(f"\n❌ Ошибка: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
+        
+        print(f"\n✅ Всего событий 'updates + messages': {event_count}")
+
+
+async def main():
+    """Главная функция"""
+    import sys
+    
+    print("\n" + "🔬"*40)
+    print("ТЕСТИРОВАНИЕ СОБЫТИЙ LANGGRAPH")
+    print("🔬"*40 + "\n")
+    
+    print("Выберите тест:")
+    print("1. Полный review с callback (test_streaming)")
+    print("2. RAW стриминг напрямую из графа (test_raw_graph_streaming)")
+    print("3. Оба теста")
+    
+    choice = input("\nВведите номер теста (1/2/3) [по умолчанию: 3]: ").strip() or "3"
+    
+    if choice in ["1", "3"]:
+        print("\n" + "▶️"*40)
+        print("ЗАПУСК ТЕСТА 1: Полный review")
+        print("▶️"*40 + "\n")
+        await test_streaming()
+    
+    if choice in ["2", "3"]:
+        print("\n" + "▶️"*40)
+        print("ЗАПУСК ТЕСТА 2: RAW стриминг")
+        print("▶️"*40 + "\n")
+        await test_raw_graph_streaming()
+    
+    print("\n" + "✅"*40)
+    print("ВСЕ ТЕСТЫ ЗАВЕРШЕНЫ")
+    print("✅"*40 + "\n")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())
+

test_simple_graph.py

@@ -0,0 +1,228 @@
+"""
+Упрощенный тест LangGraph без реального review
+Проверяет только механизм стриминга событий
+"""
+
+import asyncio
+from langgraph.graph import StateGraph, END
+from typing import TypedDict, Annotated, Any
+import operator
+
+
+# Простое состояние для теста
+class SimpleState(TypedDict):
+    counter: Annotated[int, operator.add]
+    messages: list[str]
+    step: str
+
+
+# Простые ноды
+async def node_1(state: SimpleState) -> SimpleState:
+    """Первая нода"""
+    print("  [NODE 1] Выполняется...")
+    await asyncio.sleep(0.5)
+    return {
+        "counter": 1,
+        "messages": ["Node 1 completed"],
+        "step": "node_1"
+    }
+
+
+async def node_2(state: SimpleState) -> SimpleState:
+    """Вторая нода"""
+    print("  [NODE 2] Выполняется...")
+    await asyncio.sleep(0.5)
+    return {
+        "counter": 1,
+        "messages": ["Node 2 completed"],
+        "step": "node_2"
+    }
+
+
+async def node_3(state: SimpleState) -> SimpleState:
+    """Третья нода"""
+    print("  [NODE 3] Выполняется...")
+    await asyncio.sleep(0.5)
+    return {
+        "counter": 1,
+        "messages": ["Node 3 completed"],
+        "step": "node_3"
+    }
+
+
+def create_test_graph():
+    """Создает тестовый граф"""
+    workflow = StateGraph(SimpleState)
+    
+    # Добавляем ноды
+    workflow.add_node("node_1", node_1)
+    workflow.add_node("node_2", node_2)
+    workflow.add_node("node_3", node_3)
+    
+    # Определяем связи
+    workflow.set_entry_point("node_1")
+    workflow.add_edge("node_1", "node_2")
+    workflow.add_edge("node_2", "node_3")
+    workflow.add_edge("node_3", END)
+    
+    return workflow.compile()
+
+
+async def test_stream_modes():
+    """Тестирует разные режимы стриминга"""
+    graph = create_test_graph()
+    
+    initial_state: SimpleState = {
+        "counter": 0,
+        "messages": [],
+        "step": "start"
+    }
+    
+    # Тест 1: updates
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ 1: stream_mode=['updates']")
+    print("="*80)
+    
+    event_count = 0
+    async for event in graph.astream(initial_state, stream_mode=["updates"]):
+        event_count += 1
+        print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+        print(f"   Type: {type(event)}")
+        print(f"   Content: {event}")
+    
+    print(f"\n✅ Получено событий: {event_count}")
+    
+    # Тест 2: messages
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ 2: stream_mode=['messages']")
+    print("="*80)
+    
+    event_count = 0
+    async for event in graph.astream(initial_state, stream_mode=["messages"]):
+        event_count += 1
+        print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+        print(f"   Type: {type(event)}")
+        print(f"   Content: {event}")
+    
+    print(f"\n✅ Получено событий: {event_count}")
+    
+    # Тест 3: updates + messages
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ 3: stream_mode=['updates', 'messages']")
+    print("="*80)
+    
+    event_count = 0
+    async for event in graph.astream(initial_state, stream_mode=["updates", "messages"]):
+        event_count += 1
+        print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+        print(f"   Type: {type(event)}")
+        
+        if isinstance(event, dict):
+            print(f"   Keys: {list(event.keys())}")
+        elif isinstance(event, tuple):
+            print(f"   Tuple[0] type: {type(event[0])}")
+            print(f"   Tuple[1] type: {type(event[1])}")
+        
+        print(f"   Content: {event}")
+    
+    print(f"\n✅ Получено событий: {event_count}")
+    
+    # Тест 4: values
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ 4: stream_mode=['values']")
+    print("="*80)
+    
+    event_count = 0
+    async for event in graph.astream(initial_state, stream_mode=["values"]):
+        event_count += 1
+        print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+        print(f"   Type: {type(event)}")
+        print(f"   Content: {event}")
+    
+    print(f"\n✅ Получено событий: {event_count}")
+    
+    # Тест 5: debug (все режимы)
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ 5: stream_mode=['updates', 'messages', 'values', 'debug']")
+    print("="*80)
+    
+    event_count = 0
+    async for event in graph.astream(
+        initial_state, 
+        stream_mode=["updates", "messages", "values", "debug"]
+    ):
+        event_count += 1
+        print(f"\n📨 Event #{event_count}")
+        print(f"   Type: {type(event)}")
+        
+        if isinstance(event, tuple) and len(event) >= 2:
+            print(f"   Event type (tuple[0]): {event[0]}")
+            print(f"   Event data (tuple[1]): {event[1]}")
+        else:
+            print(f"   Content: {event}")
+    
+    print(f"\n✅ Получено событий: {event_count}")
+
+
+async def test_with_callback():
+    """Тест с использованием callback для обработки событий"""
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТ 6: Callback обработка событий")
+    print("="*80)
+    
+    graph = create_test_graph()
+    
+    initial_state: SimpleState = {
+        "counter": 0,
+        "messages": [],
+        "step": "start"
+    }
+    
+    collected_events = []
+    
+    async def event_callback(event_type: str, event_data: Any):
+        """Callback для обработки событий"""
+        collected_events.append({
+            "type": event_type,
+            "data": event_data
+        })
+        print(f"   🔔 Callback: {event_type}")
+    
+    # Симуляция обработки событий с callback
+    event_count = 0
+    async for event in graph.astream(initial_state, stream_mode=["updates", "messages"]):
+        event_count += 1
+        print(f"\n📨 Event #{event_count}: {type(event)}")
+        
+        # Обрабатываем событие
+        if isinstance(event, tuple) and len(event) >= 2:
+            await event_callback(str(event[0]), event[1])
+        elif isinstance(event, dict):
+            for node_name, node_data in event.items():
+                await event_callback(f"node_update_{node_name}", node_data)
+        else:
+            await event_callback("unknown", event)
+    
+    print(f"\n✅ Всего событий: {event_count}")
+    print(f"✅ Callback вызовов: {len(collected_events)}")
+    print(f"\n📋 Собранные события:")
+    for i, evt in enumerate(collected_events, 1):
+        print(f"   {i}. {evt['type']}")
+
+
+async def main():
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ПРОСТОЙ ТЕСТ LANGGRAPH STREAMING")
+    print("="*80 + "\n")
+    
+    await test_stream_modes()
+    await test_with_callback()
+    
+    print("\n" + "="*80)
+    print("ТЕСТИРОВАНИЕ ЗАВЕРШЕНО")
+    print("="*80 + "\n")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())
+