Pruebas y resolución de problemas
Esta guía cubre estrategias de prueba para agentes Goa-AI y soluciones a problemas comunes.
Pruebas de agentes
Pruebas con el motor en memoria
El motor en memoria es ideal para pruebas porque:
- No requiere dependencias externas (sin Temporal)
- Se ejecuta de forma síncrona para un comportamiento predecible en las pruebas
- Proporciona retroalimentación rápida durante el desarrollo
func TestChatAgent(t *testing.T) {
// Create runtime with in-memory engine (default)
store := storageinmem.New()
rt := runtime.New(store)
ctx := context.Background()
// Register agent with test planner
err := chat.RegisterChatAgent(ctx, rt, chat.ChatAgentConfig{
Planner: &TestPlanner{},
})
require.NoError(t, err)
_, err = store.CreateSession(ctx, "test-session", time.Now().UTC())
require.NoError(t, err)
// Run agent
client := chat.NewClient(rt)
out, err := client.Run(
ctx,
"test-session",
[]*model.Message{{
Role: model.ConversationRoleUser,
Parts: []model.Part{model.TextPart{Text: "Hello"}},
}},
)
require.NoError(t, err)
// Assert on output
assert.NotEmpty(t, out.RunID)
assert.NotNil(t, out.Final)
}
Pruebas de planificadores con proveedores simulados
model.Client pertenece al framework y las pruebas de la aplicación no pueden
implementarlo directamente. Implementa model.Provider y construye el mismo
cliente validado que se usa en producción:
type FakeProvider struct {
response *model.Response
}
func (p *FakeProvider) Complete(context.Context, *model.Request) (*model.Response, error) {
return p.response, nil
}
func (p *FakeProvider) Stream(context.Context, *model.Request) (model.Streamer, error) {
return nil, model.ErrStreamingUnsupported
}
func TestValidatedModelResponse(t *testing.T) {
provider := &FakeProvider{response: &model.Response{
Content: []model.Message{{
Role: model.ConversationRoleAssistant,
Parts: []model.Part{model.TextPart{Text: "Hello."}},
}},
StopReason: "stop",
}}
client, err := model.NewClient(provider)
require.NoError(t, err)
resp, err := client.Complete(context.Background(), &model.Request{
Messages: []*model.Message{{
Role: model.ConversationRoleUser,
Parts: []model.Part{model.TextPart{Text: "Hello"}},
}},
})
require.NoError(t, err)
assert.Len(t, resp.Content, 1)
}
En las pruebas unitarias del planificador que no necesiten validar la salida del modelo, inyecta entradas deterministas y solicitudes de herramienta tipadas. Usa un proveedor simulado cuando la prueba deba demostrar validación de peticiones, decodificación del payload, límites de salida o terminación del stream.
Los streams simulados deben emitir una secuencia completa y válida de chunks y
después devolver io.EOF; solo entonces ValidatedStream.Response() expone la
respuesta aceptada. Para probar el rechazo, devuelve una salida malformada y
comprueba el error de frontera. Las pruebas de completions generadas deben
comprobar planner.OutputContractError y una respuesta nil cuando la salida
viola el codec generado.
Las pruebas del limitador de velocidad y del historial basado en tokens
necesitan un proveedor simulado que también implemente un
model.TokenCounter exacto. Un proveedor sin conteo debe producir
model.ErrTokenCountingUnsupported, no una estimación.
Pruebas de herramientas de forma aislada
Prueba los ejecutores de herramientas de forma independiente del agente:
func TestSearchToolExecutor(t *testing.T) {
// Create executor with mock dependencies
mockSearchService := &MockSearchService{
results: []string{"doc1", "doc2", "doc3"},
}
executor := &SearchExecutor{searchService: mockSearchService}
// Create test tool call
meta := &runtime.ToolCallMeta{
RunID: "test-run",
SessionID: "test-session",
TurnID: "test-turn",
ToolCallID: "call-1",
}
request, err := planner.NewToolRequest(specs.SearchTool(), &specs.SearchPayload{
Query: "test",
Limit: 5,
})
require.NoError(t, err)
// Executors run after validation and execution-ID assignment. Build the
// runtime call from the valid bytes produced by the generated descriptor.
call := &runtime.ToolCall{
Name: request.Name,
Payload: request.Payload,
RunID: meta.RunID,
SessionID: meta.SessionID,
TurnID: meta.TurnID,
ToolCallID: meta.ToolCallID,
}
// Execute tool
result, err := executor.Execute(context.Background(), meta, call)
require.NoError(t, err)
require.NotNil(t, result.ToolResult)
// Assert on result
assert.Nil(t, result.ToolResult.Failure)
assert.NotNil(t, result.ToolResult.Result)
// Unmarshal and verify typed result
searchResult, ok := result.ToolResult.Result.(*specs.SearchResult)
require.True(t, ok)
assert.Len(t, searchResult.Documents, 3)
}
Pruebas de validación y recuperación de herramientas
Prueba el JSON externo malformado en la frontera del codec generado. Las llamadas de herramienta inválidas emitidas por el modelo se rechazan antes de que las reciban el planificador o el ejecutor:
func TestSearchPayloadRequiresQuery(t *testing.T) {
_, err := specs.SearchTool().Payload.FromJSON(
rawjson.Message(`{"limit":5}`),
)
require.Error(t, err)
var validationErr *tools.ValidationError
require.ErrorAs(t, err, &validationErr)
assert.Equal(t, "query", validationErr.Issues()[0].Field)
}
Las pruebas directas del ejecutor deben crear un planner.ToolRequest válido
con el descriptor tipado generado, construir un runtime.ToolCall a partir del
nombre y los bytes canónicos, y asignar los identificadores de ejecución que
añadiría el runtime. Comprueba los fallos de dominio o proveedor mediante
ToolResult.Failure.Kind, Failure.Error y Failure.Recovery. Las pruebas del
planificador que reenvían una llamada validada del proveedor pueden usar
planner.ToolRequestFromModelCall para conservar su identificador de
correlación del proveedor.
Pruebas de composición de agentes
Prueba escenarios de agente-como-herramienta:
func TestAgentComposition(t *testing.T) {
store := storageinmem.New()
rt := runtime.New(store)
ctx := context.Background()
// Register provider agent
err := planner.RegisterPlannerAgent(ctx, rt, planner.PlannerAgentConfig{
Planner: &PlanningPlanner{},
})
require.NoError(t, err)
// Register consumer agent that uses provider's tools
err = orchestrator.RegisterOrchestratorAgent(ctx, rt, orchestrator.OrchestratorAgentConfig{
Planner: &OrchestratorPlanner{},
})
require.NoError(t, err)
_, err = store.CreateSession(ctx, "test-session", time.Now().UTC())
require.NoError(t, err)
// Run orchestrator - it should invoke planner agent as a tool
client := orchestrator.NewClient(rt)
out, err := client.Run(
ctx,
"test-session",
[]*model.Message{{
Role: model.ConversationRoleUser,
Parts: []model.Part{model.TextPart{Text: "Create a plan for X"}},
}},
)
require.NoError(t, err)
// Verify child run was created
assert.Greater(t, out.ChildrenCount, 0)
}
Pruebas del almacenamiento del runtime
Usa runtime/agent/storage/inmem para probar planificadores y workflows. Comprueba una implementación duradera de producción con el mismo contrato, incluidos estos casos:
- los inicios raíz, hijo y one-shot sin sesión guardan juntos sus metadatos y primeros registros;
- las llamadas nuevas a
StartChildRunyStartOneShotChildRunrequieren un padre activo y guardan el vínculo con el padre en la misma operación que el inicio del hijo; - un reintento exacto de cualquiera de estos inicios ya aceptados sigue siendo válido después de que el padre se detenga, mientras que se rechazan un reintento modificado y un hijo nuevo;
- un reintento idéntico devuelve el identificador del registro original e indica que no se insertó otro;
- repetir un cambio de ciclo de vida con otro registro produce un conflicto, aunque no cambien el estado solicitado ni los demás campos;
- cambiar cualquier valor fijado por la primera escritura devuelve un conflicto;
- una llamada explícita a
CancelRunaceptada por un workflow activo guarda juntos el primer motivo y el registrostorage.CancellationRecordTypecorrespondiente; su tipo serializado esruntime.cancellation_intent. Un reintento exacto tiene éxito y un motivo posterior diferente produce un conflicto; - un inicio con sesión contra una sesión ya terminada guarda
session_endedcon el registro terminal cancelado y sin ningún registrostorage.CancellationRecordType; - una cancelación iniciada por el motor deja vacío el motivo almacenado y no
tiene registro
storage.CancellationRecordType, mientras que su registro terminal contieneengine_canceled; - la suspensión guarda juntos el checkpoint, el estado suspendido y el registro correspondiente;
- la finalización guarda juntos el estado final y el registro correspondiente;
- el inicio de una continuación exige un predecesor suspendido existente con la misma sesión, el mismo agente y la misma ejecución padre;
- una continuación que no coincide no escribe el inicio del sucesor ni un
vínculo padre, y un sucesor aceptado guarda
PredecessorRunIDenRunStarted, no enRunMeta; - una sesión terminada impide el trabajo del planificador y las herramientas, pero registra como cancelado un workflow ya aceptado;
- la purga falla mientras haya una ejecución activa y, una vez terminadas todas, elimina los metadatos, checkpoints y registros de la sesión terminada.
Estas pruebas del almacén deben ejecutar las transacciones reales de la base de datos. Un mock que solo comprueba llamadas a métodos no demuestra que el estado y los registros se hagan visibles juntos.
Prueba por separado el adaptador de Temporal: cerrar un workflow padre debe terminar su workflow hijo.
Prueba por separado los comandos explícitos del runtime para entregar la finalización:
EnsureRunCompletionguarda el resultado ausente de una ejecución activa y valida y vuelve a entregar un resultado ya guardado sin cambiarlo;- el vínculo de un hijo se entrega antes de su evento final, mientras que
EnsureChildRunLinkentrega únicamente el vínculo exacto guardado; - una sesión activa sin
Runtime.WithStreamfalla, mientras que una sesión recién comprobada como terminada conserva el resultado guardado y suprime la entrega; LoadSessionStatusdevuelve el estado actual de la sesión, mientras queEnsureRunCompletionusa elSessionStatusdevuelto junto con la escritura del registro final o su reintento exacto y conserva ese estado durante los reintentos de entrega al stream;- un evento aceptado mientras su sesión está activa sigue pendiente si la sesión termina durante esa llamada de entrega;
- un workflow activo en el motor devuelve
ErrRunCompletionNotReady, y los datos mal formados o contradictorios del motor o del almacenamiento devuelvenErrRunCompletionCorrupt.
Prueba por separado el codec de hooks: los decodificadores de RunStarted,
RunSuspended, RunCompleted y ChildRunLinked deben rechazar null, campos
desconocidos y un segundo valor JSON al final.
Las pruebas de continuación deben aceptar goa-ai.run-suspension.v7 y rechazar
todas las versiones anteriores antes de restaurar payloads o llamar al
planificador.
Resolución de problemas
Errores comunes
Error “registration closed”
Síntoma:
error: registration closed: cannot register agent after runtime start
Causa: Intentar registrar un agente después de que el runtime haya comenzado a procesar ejecuciones.
Solución: Registra todos los agentes antes de iniciar cualquier ejecución:
store := storageinmem.New()
rt := runtime.New(store)
// ✓ Register all agents first
chat.RegisterChatAgent(ctx, rt, chatConfig)
planner.RegisterPlannerAgent(ctx, rt, plannerConfig)
// ✓ Then create a session and start runs
client := chat.NewClient(rt)
if _, err := store.CreateSession(ctx, "session-123", time.Now().UTC()); err != nil {
panic(err)
}
out, err := client.Run(ctx, "session-123", messages, opts...)
Error “missing session ID”
Síntoma:
error: missing session ID: session ID is required for run
Causa: Iniciar una ejecución sin proporcionar un ID de sesión.
Solución: Proporciona siempre un ID de sesión como argumento posicional requerido:
// ✗ Wrong - no session ID
out, err := client.Run(ctx, "", messages)
// ✓ Correct - session ID provided
if _, err := store.CreateSession(ctx, "session-123", time.Now().UTC()); err != nil {
panic(err)
}
out, err := client.Run(ctx, "session-123", messages)
Consejo: Para pruebas, utiliza un ID de sesión fijo. En producción, genera IDs de sesión únicos por conversación.
Errores de violación de políticas
Síntoma:
error: policy violation: max tool calls exceeded (10/10)
Causa: El agente superó el límite MaxToolCalls configurado para las herramientas con presupuesto. Las herramientas declaradas Bookkeeping() no consumen este límite.
Soluciones:
- Aumenta el límite si el caso de uso requiere legítimamente más llamadas a herramientas:
RunPolicy(func() {
DefaultCaps(MaxToolCalls(20)) // Increase from default
})
Mejora la eficiencia del planificador para usar menos llamadas a herramientas:
- Agrupa operaciones por lotes cuando sea posible
- Utiliza llamadas a herramientas más específicas
- Mejora la ingeniería de prompts
Comprueba si hay bucles infinitos en la lógica del planificador que llamen repetidamente a la misma herramienta.
Exime los registros de control estructurados de los presupuestos de recuperación y fallos declarándolos
Bookkeeping()en el DSL. Los marcadores de estado y declaraciones de transición pertenecen a esta categoría; los resultados de consulta cuyo éxito deba programar razonamiento posterior no. Un lote mixto creado por el modelo permanece atómico y se rechaza por completo si no caben sus llamadas presupuestadas. Usa soloTerminalRun()para un commit terminal; las herramientas terminales se convierten automáticamente en bookkeeping y pueden admitirse tras agotar el presupuesto de recuperación.
Síntoma:
error: bookkeeping-only tool batch requires a terminal tool or terminal planner payload
Causa: El planificador emitió únicamente herramientas de bookkeeping. Sus llamadas y resultados permanecen en la transcripción del proveedor, pero los resultados correctos no activan otro PlanResume ni entran en los ToolOutputs tipados futuros. Por tanto, el mismo turno debe resolverse de forma terminal o quedar a la espera de entrada.
Soluciones:
- Termina en el mismo turno con
TerminalRun(),FinalResponseoFinalToolResultcuando el lote de bookkeeping ya sea terminal. - Pausa explícitamente con un handshake de espera/pausa si la ejecución está aguardando entrada humana o externa.
- Mueve el estado del siguiente turno a una entrada explícita del planificador en lugar de depender de un resultado satisfactorio de bookkeeping para reanudar la planificación.
Síntoma:
error: policy violation: max consecutive failed tool calls exceeded (3/3)
Causa: Fallaron múltiples llamadas consecutivas a herramientas.
Soluciones:
- Corrige los errores subyacentes de la herramienta - revisa los logs del ejecutor de la herramienta
- Corrige el contrato de fallo estructurado para que
Failure.Recoveryindique al planificador la acción correcta y la evidencia exacta de corrección - Aumenta el límite si se esperan fallos transitorios:
RunPolicy(func() {
DefaultCaps(MaxRecoveryTurns(5))
})
Síntoma:
error: policy violation: time budget exceeded (2m0s)
Causa: La ejecución del agente superó el TimeBudget configurado.
Soluciones:
- Aumenta el presupuesto para operaciones de larga duración:
RunPolicy(func() {
TimeBudget("10m")
})
- Usa
Timingpara un control más preciso:
RunPolicy(func() {
Timing(func() {
Budget("10m") // Overall budget
Plan("1m") // Per-plan timeout
Tools("2m") // Per-tool timeout
})
})
- Optimiza la ejecución de herramientas para que finalicen más rápido.
Error “unknown tool”
Síntoma:
error: unknown tool: orchestrator.helpers.search
Causa: El planificador solicitó una herramienta que no está registrada.
Soluciones:
- Verifica el registro del toolset - asegúrate de que el toolset esté registrado en el agente:
Agent("chat", "Chat agent", func() {
Use(HelpersToolset) // Make sure this is included
})
Comprueba la ortografía del nombre de la herramienta - los nombres de herramientas distinguen mayúsculas/minúsculas y utilizan nombres cualificados.
Regenera el código tras cambios en el DSL:
goa gen example.com/project/design
Error “invalid payload”
Síntoma:
error: invalid payload: json: cannot unmarshal string into Go struct field SearchPayload.limit of type int
Causa: El LLM proporcionó una carga útil que no coincide con el esquema de la herramienta.
Soluciones:
- Prueba el codec generado para que la frontera informe de los campos exactos:
_, err := specs.SearchTool().Payload.FromJSON(
rawjson.Message(`{"query":"example","limit":"ten"}`),
)
var validationErr *tools.ValidationError
require.ErrorAs(t, err, &validationErr)
assert.Equal(t, "invalid_field_type", validationErr.Issues()[0].Constraint)
Cuando un proveedor emite este payload, el cliente de modelo validado devuelve
model.OutputValidationError. El planificador/runtime lo expone como
planner.OutputContractError antes de ejecutar código del ejecutor o del
servicio. Usa errors.As para comprobar el error estructurado en la frontera
que estés probando; no se registra ningún ToolFailure.
Prueba RecoveryCorrectCall por separado con una llamada creada por el modelo
que supere la validación del esquema y cuyo ejecutor o frontera de dominio
devuelva un ToolFailure recuperable.
Mejora las descripciones de las herramientas para aclarar los tipos esperados.
Añade ejemplos al DSL:
Args(func() {
Attribute("limit", Int, "Maximum results", func() {
Example(10)
Minimum(1)
Maximum(100)
})
})
Consejos de depuración
Habilitar el registro de depuración
import "goa.design/goa-ai/runtime/agent/runtime"
rt := runtime.New(
storageinmem.New(),
runtime.WithLogger(slog.New(slog.NewTextHandler(os.Stdout, &slog.HandlerOptions{
Level: slog.LevelDebug,
}))),
)
Suscribirse a eventos para depurar
type DebugSink struct{}
func (s *DebugSink) Send(ctx context.Context, event stream.Event) error {
fmt.Printf("[%s] %s run=%s session=%s payload=%v\n",
time.Now().Format(time.RFC3339),
event.Type(),
event.RunID(),
event.SessionID(),
event.Payload(),
)
return nil
}
func (s *DebugSink) Close(ctx context.Context) error { return nil }
// Wire the sink into the runtime to observe all stream events.
rt := runtime.New(storageinmem.New(), runtime.WithStream(&DebugSink{}))
Inspeccionar especificaciones de herramientas en tiempo de ejecución
// List all registered tools
for _, spec := range rt.ToolSpecsForAgent(chat.AgentID) {
fmt.Printf("Tool: %s\n", spec.Name)
fmt.Printf(" Description: %s\n", spec.Description)
fmt.Printf(" Payload Schema: %s\n", spec.Payload.Schema)
}
Próximos pasos
- Referencia del DSL - Referencia completa de las funciones del DSL
- Runtime - Comprende la arquitectura del runtime
- Producción - Despliega con Temporal y UI en streaming