adk-debug

name: adk-debug description: Diagnose và fix các vấn đề liên quan đến Google ADK agents, tools, session state, multi-agent communication trong dự án MemRAG.

Khi được gọi với /adk-debug, thực hiện theo đúng quy trình sau:

Bước 1 — Xác định loại vấn đề

Hỏi user (hoặc đọc từ context) lỗi thuộc nhóm nào:

Bước 2 — Diagnose theo nhóm

Nhóm A: Tool không được gọi

Kiểm tra:

# 1. Tool có đúng signature không? (phải có ToolContext)
async def search_documents(query: str, tool_context: ToolContext) -> dict:

# 2. Tool có trong danh sách của agent không?
agent.tools  # DocsAgent chỉ có search_documents + list_user_documents

# 3. Tool description đủ rõ để LLM biết khi nào gọi không?
# Đọc: backend/app/core/llm_config.yaml → docs_agent_instruction

Đọc log để xem tool có được trigger:

docker compose logs backend -f | grep "qdrant_search_done\|meeting_search_done\|memories_retrieved"

Nhóm B: Sub-agent không nhận đúng request

Nguyên nhân phổ biến: Root Agent formulate request quá chung chung.

Kiểm tra system prompt của Root Agent:

backend/app/core/llm_config.yaml → prompts.system_instruction

Root phải ghi rõ trong request: thông tin cần gì + mục đích để trả lời câu hỏi gì.

Kiểm tra AgentTool được khai báo đúng:

# backend/app/agents/root_agent.py
AgentTool(agent=get_docs_agent(), skip_summarization=True)
#                                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
#                                  BẮT BUỘC = True, nếu False ADK sẽ
#                                  summarize mất chi tiết trước khi trả Root

Nhóm C: Session state bị mất

AgentTool copy state từ parent sang sub-agent (confirmed từ ADK source):

state_dict = {k: v for k, v in tool_context.state.to_dict().items()
              if not k.startswith('_adk')}

Kiểm tra user_id có trong session state khi session được tạo:

# backend/app/services/chat_service.py → _ensure_session()
state={"user_id": user_id, "max_context_messages": max_context_messages}

Nếu tool không đọc được user_id:

user_id = tool_context.state.get("user_id")  # có thể None nếu session cũ
user_id = tool_context.state.get("user_id", "default_user")  # safe fallback

Nhóm D: 429 RESOURCE_EXHAUSTED

Kiểm tra config:

# backend/app/core/config.py — không có query_expansion nữa (đã bỏ)
# Nếu vẫn 429, giảm concurrency hoặc kiểm tra model names

Model names hợp lệ (cập nhật 2026-04):

# backend/app/core/llm_config.yaml
llm:
  model: "gemini-2.5-flash"       # Root Agent
  retrieval_model: "gemini-2.0-flash"  # Sub-agents
  summary_model: "gemini-2.0-flash"    # Summarization
# ⚠️ gemini-2.0-flash-lite đã bị deprecated (404 NOT_FOUND)

Retry được implement tự động trong gemini_utils._with_retry():

• Max 3 attempts, exponential backoff 1s/2s/4s + jitter

Nhóm E: Context / summary sai

Kiểm tra các thresholds:

# backend/app/core/config.py
max_context_messages: int = 20   # n <= 20: pass through
summary_threshold: int = 22      # n > 20: luôn summarize (không truncate)
summary_keep_recent: int = 10    # giữ 10 messages gần nhất

Background summarization (lần re-summary):

• Lần đầu chưa có summary → blocking (phải chờ)
• Lần sau đã có summary → fire-and-forget (không block LLM)

Kiểm tra summary được lưu đúng:

# Trong session state (persist DynamoDB):
callback_context.state["conversation_summary"]   # nội dung summary
callback_context.state["summary_covered_count"]  # số messages đã cover

Nhóm F: AgentTool trả về rỗng

Từ source code ADK agent_tool.py:266-275:

if last_content is None or last_content.parts is None:
    return ''  # ← trả rỗng nếu sub-agent không emit content
merged_text = '\n'.join(p.text for p in last_content.parts
                        if p.text and not p.thought)

Nguyên nhân thường gặp:

1. Sub-agent chỉ gọi tool nhưng không generate text response cuối
2. Sub-agent raise exception → bị catch và trả ''
3. skip_summarization=False → ADK overwrite content với summary rỗng

Fix: đảm bảo sub-agent instruction yêu cầu nó luôn trả lời bằng text sau khi dùng tool.

Bước 3 — Kiểm tra nhanh toàn bộ agent stack

cd /home/minhdd/pet_proj/proj2/backend

# 1. Import check — phát hiện circular import, syntax error
uv run python -c "
from app.agents.root_agent import get_root_agent
agent = get_root_agent()
tools = [(t.__class__.__name__, getattr(t, 'agent', None) and t.agent.name or getattr(t, '__name__', '?')) for t in agent.tools]
print('Root tools:', tools)
print('Root model:', agent.model)
from app.agents.docs_agent import get_docs_agent
da = get_docs_agent()
print('DocsAgent model:', da.model)
print('DocsAgent tools:', [t.__name__ for t in da.tools])
from app.agents.meeting_agent import get_meeting_agent
ma = get_meeting_agent()
print('MeetingAgent model:', ma.model)
print('MeetingAgent tools:', [t.__name__ for t in ma.tools])
"

# 2. Test suite
uv run pytest tests/ -v --tb=short

# 3. Lint
uv run ruff check .

Bước 4 — Files quan trọng cần đọc khi debug

ADK Gotchas quan trọng (từ source code)

1. AgentTool tạo InMemorySessionService mới cho mỗi invocation — sub-agent sessions là ephemeral, KHÔNG lưu DynamoDB.

2. State sharing: Parent state được copy sang sub-agent. State delta từ sub-agent được propagate ngược về parent.

3. skip_summarization=True là bắt buộc — nếu False, ADK tự summarize output sub-agent trước khi trả Root, có thể mất chi tiết.

4. Một agent chỉ có thể là sub_agents của một parent — nhưng AgentTool là pattern khác, không có giới hạn này.

5. Model deprecated: gemini-2.0-flash-lite → 404. Dùng gemini-2.0-flash.