Add debug info display

app/api.py

@@ -232,7 +232,7 @@ def chat_stream():
     cache_folder = data.get("cache_folder")
     temperature = data.get("temperature", DEFAULT_TEMPERATURE)
     max_tokens = data.get("max_tokens")
-    agency_mode = data.get("agency_mode", False)  # НОВОЕ: Перехватываем режим тумблера "Агент"
+    agency_mode = data.get("agency_mode", False)
     # Необязательный параметр для существующего узла ассистента при регенерации
     existing_assistant_node_id = data.get("existing_assistant_node_id")
 

app/react_agent.py

@@ -19,7 +19,7 @@ from typing import Any, get_type_hints
 from langchain_core.tools import StructuredTool
 from pydantic import BaseModel, Field, create_model
 
-def build_react_agent(model_name: str, temperature: float, max_tokens: int, agency_mode: bool, obsidian_settings: dict):
+def build_react_agent(model_name: str, temperature: float, max_tokens: int, agency_mode: bool, obsidian_settings: dict, debug_callback=None):
     """Инициализация ядра на базе LangGraph."""
     m_cfg = MODELS.get(model_name)
     llm = ChatOpenAI(
@@ -30,7 +30,7 @@ def build_react_agent(model_name: str, temperature: float, max_tokens: int, agen
         max_tokens=max_tokens if max_tokens else None,
         streaming=True
     )
-    tools = get_dynamic_tools(obsidian_settings) if agency_mode else []
+    tools = get_dynamic_tools(obsidian_settings, debug_callback) if agency_mode else []
     return create_react_agent(llm, tools=tools)
 
 # Специфическая Pydantic-модель для инструментов без скрипта
@@ -41,7 +41,7 @@ class SystemHelpSchema(BaseModel):
     dummy: str = Field(default="", description="Необязательный параметр, оставь пустым.")
 
 def create_subprocess_tool(script_path: str, method_name: str,
-                           hidden_prompt: str):
+                           hidden_prompt: str, debug_callback=None):
     """Вид 2: Инструмент со скриптом + пост-процессинг."""
 
     script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(script_path))
@@ -69,6 +69,7 @@ def create_subprocess_tool(script_path: str, method_name: str,
 
     @functools.wraps(func)
     def wrapper(**kwargs: Any) -> str:
+        input_json = json.dumps(kwargs, indent=2, ensure_ascii=False)
         runner_code = f"""
 import json
 import sys
@@ -106,6 +107,10 @@ finally:
             )
             raw_output = process.stdout.strip()
 
+            # ВЫЗЫВАЕМ КОЛБЭК, если он передан
+            if debug_callback:
+                debug_callback(input_json, raw_output)
+
             raw_stripped = raw_output.strip() if raw_output else ""
             prompt_stripped = hidden_prompt.strip() if hidden_prompt else ""
 
@@ -158,7 +163,7 @@ finally:
         args_schema=args_schema,   # ← вместо infer_schema=True
     )
 
-def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict):
+def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict, debug_callback=None):
     """Собирает инструменты двух видов на основе настроек Obsidian."""
     tools = []
     custom_tools = obsidian_settings.get("customTools", [])
@@ -221,7 +226,7 @@ def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict):
             # ВИД 2: Скрипт + Прилизывание
             # ----------------------------------------------------
             try:
-                tool = create_subprocess_tool(script_path, method_name, hidden_prompt)
+                tool = create_subprocess_tool(script_path, method_name, hidden_prompt, debug_callback)
                 tool.name = name  # Приоритет имени из UI Obsidian
                 if desc:
                     tool.description = desc

app/workflows.py

@@ -87,13 +87,20 @@ def run_agent_streaming(graph_id: str,
             elif role == "assistant":
                 messages_for_llm.append(AIMessage(content=msg.get("content", "")))
 
+        # Локальное хранилище для отладки текущего запуска
+        current_run_debug = []
+        
+        def capture_debug(req, res):
+            current_run_debug.append({"req": req, "res": res})
+
         # 3. Создаем агента. Если agency_mode == False, он соберет 0 тулов и отработает как обычная LLM.
         agent_executor = build_react_agent(
             model_name=model, 
             temperature=temperature, 
             max_tokens=max_tokens, 
             agency_mode=agency_mode, 
-            obsidian_settings=obsidian_settings or {}
+            obsidian_settings=obsidian_settings or {},
+            debug_callback=capture_debug
         )
         
         # 4. Выполняем цикл с потоковой передачей событий
@@ -132,6 +139,18 @@ def run_agent_streaming(graph_id: str,
                     "node_id": assistant_node_id
                 }
 
+        # В САМОМ КОНЦЕ, после того как агент закончил работу (вышел из цикла)
+        if current_run_debug and obsidian_settings.get('showDebugInfo'):
+            debug_section = "\n\n---\n" + "\n\n---\n".join([
+                f"**JSON Request:**\n```json\n{d['req']}\n```\n**Result:**\n```text\n{d['res']}\n```"
+                for d in current_run_debug
+            ])
+            yield {
+                "type": "chunk", 
+                "content": debug_section, 
+                "node_id": assistant_node_id
+            }
+
     except Exception as e:
         print(f"Ошибка при стриминге: {e}")
         import traceback