# 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.