langcode_agent/DEBUG_STATUS.md

Stato Debug LangCode Agent - 23 Marzo 2026

Situazione Attuale

L'agente funziona a livello di esecuzione tool, ma non mostra il risultato all'utente.

Cosa Funziona

1. Intent Detection: Rileva correttamente "che SO sto usando" come richiesta di system_info
2. Tool Execution: Il tool system_info viene eseguito e restituisce il risultato corretto
3. Response Generation: response_text contiene i dati corretti

Debug Output Osservato (CORRETTO):

OLLAMA_AGENT: user_content='che so sto usando'
OLLAMA_AGENT: detected_tool=ToolCall(id='intent', name='system_info', arguments={})
_execute_tool: name=system_info, args={}
_execute_tool: got result type=<class 'str'>, value=OS: Linux 6.17.4-2-pve...
OLLAMA_AGENT: result type=<class 'dict'>, value={'result': 'OS: Linux 6.17.4-2-pve...'}
OLLAMA_AGENT: response_text=OS: Linux 6.17.4-2-pve
Python: 3.12.3
Current dir: /root/tryout/langcode_agent
User: root

Problema

Nonostante response_text sia corretto, l'output mostra:

🤖 LangCode: che so sto usando

Invece di:

🤖 LangCode: OS: Linux 6.17.4-2-pve
Python: 3.12.3...

Ipotesi

1. L'agente viene chiamato due volte: Prima con SimpleAgent (fallback) e poi con OllamaToolAgent
2. L'eccezione viene mangiata: Il blocco try/except in main.py potrebbe nascondere l'errore
3. Bufferizzazione output: I print() non vengono visualizzati prima dell'eco

Codicemain.py (main loop)

while True:
    user_input = input("\n👤 You: ").strip()
    
    if not user_input:
        continue
    
    # Check if it's a command (starts with /)
    if process_command(user_input):
        continue
    
    # Otherwise, treat it as a chat message
    try:
        print("MAIN: before invoke", flush=True)
        result = agent.invoke({"messages": [HumanMessage(content=user_input)]})
        print(f"MAIN: after invoke, result type={type(result)}", flush=True)
        
        # Extract the AI's response
        if result and "response" in result:
            response_text = result["response"]
        else:
            ai_message = result["messages"][-1]
            response_text = ai_message.content if hasattr(ai_message, 'content') else str(ai_message)
        
        print(f"\n🤖 LangCode: {response_text}")
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ Errore: {str(e)}")

Osservazioni Critiche

1. MAIN: before invoke NON viene mai visualizzato

2. Questo significa che agent.invoke() potrebbe:

   • Essere chiamato ma stampare prima di return
   • Sollevare un'eccezione che viene catturata
   • Restituire qualcosa di inaspettato

3. L'eco 🤖 LangCode: che so sto usando è identico all'input 👤 You: che so sto usando

   • Questo suggerisce che l'agent sta restituendo l'input invece del risultato

Prossimi Passi Suggeriti

1. Verificare quale agente viene creato: Aggiungere print in create_langcode_agent()
2. Verificare il tipo di agent restituito: Stampare type(agent) dopo la creazione
3. Forzare output non bufferizzato: Usare sys.stdout.flush() dopo ogni print
4. Verificare se l'eccezione viene mangiata: Stampare SEMPRE l'eccezione, anche se vuota

File Principali

• main.py - Entry point, main loop
• ollama_agent.py - OllamaToolAgent con intent detection
• langcode.py - CLI entry point

Comandi di Test

# Sul server
cd ~/tryout/langcode_agent
source venv/bin/activate
python langcode.py

# Testare: "che SO sto usando"
# Osservare: Il debug output dell'agente MA NON l'output MAIN