/** * A TELEMETRIA TEM QUE DIZER O MODELO QUE REALMENTE ATENDEU. * * O painel de provedores fez `purpose` deixar de ser rótulo de custo e virar * decisão: quem escolhe, em "Responder o cliente", um llama pela OpenRouter, * passa a ter a requisição saindo para openrouter.ai. O `ai-response-worker` * obedeceu essa parte — `invokeBot` recebe o modelo resolvido —, mas os três * `logInvocation` e os três `computeCost` continuaram usando `ctx.agent.model`. * * Resultado: a chamada ia para um provedor e a linha em `llm_calls` dizia * outro. A tela nova de Execuções — a entrega do PR — atribuía o gasto ao * provedor e ao modelo errados, no ponto de IA mais frequente do produto. E o * número é o que alimenta o orçamento: custo atribuído ao modelo errado é * decisão de corte de gasto tomada sobre dado falso. * * O mesmo defeito já existia no `ai-sentiment-worker` e foi corrigido lá — a * cópia do padrão no worker vizinho ficou para trás. É a razão de este arquivo * guardar o CALL SITE, e não o resolvedor: `gateway-binding.test.ts` já prova * que o resolvedor devolve o `modelId` certo, e continuaria verde com os dois * workers logando o modelo errado. */ import { afterEach, beforeEach, describe, expect, it, vi } from "vitest"; const envMock: Record = { ANTHROPIC_API_KEY: "sk-ant-teste", AI_GATEWAY_API_KEY: "", AI_GATEWAY_BASE_URL: "", OPENROUTER_API_KEY: "", OPENROUTER_BASE_URL: "", OPENAI_API_KEY: "", }; vi.mock("@/lib/env", () => ({ get env() { return envMock; }, })); vi.mock("@/lib/supabase/admin", () => ({ createAdminClient: vi.fn() })); vi.mock("@/lib/logger", () => ({ logger: { info: vi.fn(), warn: vi.fn(), error: vi.fn(), debug: vi.fn() }, })); vi.mock("@/lib/ai/log-invocation", () => ({ logInvocation: vi.fn() })); vi.mock("@/lib/ai/cost", () => ({ computeCost: vi.fn(async () => 7) })); import { createAnthropic } from "@ai-sdk/anthropic"; import { processMessageReceived } from "@/workers/ai-response-worker"; import { createAdminClient } from "@/lib/supabase/admin"; import { logInvocation } from "@/lib/ai/log-invocation"; import { computeCost } from "@/lib/ai/cost"; import { resolverModeloDoPonto } from "@/lib/ai/gateway-binding"; import type { EventRow } from "@/lib/event-log/dispatcher"; vi.mock("@/lib/ai/gateway-binding", () => ({ resolverModeloDoPonto: vi.fn() })); const ORG_ID = "22222222-2222-4222-8222-222222222222"; const CONV_ID = "44444444-4444-4444-8444-444444444444"; const MSG_ID = "55555555-5555-4555-8555-555555555555"; const CONTACT_ID = "66666666-6666-4666-8666-666666666666"; const SERVICE = { organization_id: ORG_ID, contact_id: CONTACT_ID, conversation_id: CONV_ID, service_revision: 1, demanda_id: null, demanda_revision: null, status: "open", demanda_fechada_em: null }; const AGENT_ID = "88888888-8888-4888-8888-888888888888"; /** O que está gravado em `ai_agents.model` — o valor ANTIGO, do cadastro. */ const MODELO_DO_AGENTE = "anthropic/claude-sonnet-4-6"; /** O que o operador escolheu no painel para "Responder o cliente". */ const MODELO_DO_PAINEL = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"; const INBOUND_BODY = "bom dia, qual o prazo de entrega?"; function makeAdminStub() { const from = (table: string) => { const single: Record | null = table === "conversations" ? { id: CONV_ID, organization_id: ORG_ID, contact_id: CONTACT_ID, channel_session_id: "77777777-7777-4777-8777-777777777777", last_inbound_at: new Date().toISOString(), bot_silenced_until: null, last_handoff_at: null, assignee_kind: "ai", organizations: { status: "active" }, contacts: { id: CONTACT_ID, display_name: null, locale: "pt-BR", is_blocked: false, force_human: false, }, } : table === "messages" ? { ...SERVICE, id: MSG_ID, body: INBOUND_BODY, direction: "inbound", organization_id: ORG_ID } : table === "ai_agents" ? { id: AGENT_ID, organization_id: ORG_ID, model: MODELO_DO_AGENTE, system_prompt: "Você é um atendente.", config: {}, guardrails: {}, active_kb_version_id: "99999999-9999-4999-8999-999999999999", is_active: true, is_default: true, // O banco tem `kind` NOT NULL DEFAULT 'rag_bot' e os dois ponteiros: // sem eles o dublê descreveria uma linha que não existe, e a régua // de `lib/ai/agents/no-ar.ts` — que falha FECHADA quando o select // não trouxe `kind` — recusaria o agente pelo motivo errado. kind: "rag_bot", published_version_id: null, archived_at: null, } : null; let consultaDePublicado = false; // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-explicit-any const terminais: any = { maybeSingle: () => Promise.resolve({ data: consultaDePublicado ? null : single, error: null }), single: () => Promise.resolve({ data: single, error: null }), insert: () => ({ select: () => ({ single: () => Promise.resolve({ data: { id: "aaaaaaaa-aaaa-4aaa-8aaa-aaaaaaaaaaaa" }, error: null }), }), then: (resolve: (v: unknown) => unknown) => Promise.resolve({ data: null, error: null }).then(resolve), }), then: (resolve: (v: unknown) => unknown) => Promise.resolve({ data: table === "messages" ? [ { ...SERVICE, id: MSG_ID, body: INBOUND_BODY, direction: "inbound", created_at: new Date().toISOString(), }, ] // A seleção de agente do worker legado é uma LISTA (ele filtra os // candidatos pela régua de `lib/ai/agents/no-ar.ts` em vez de cortar // com `.limit(1)` antes de saber quem serve). O dublê acompanha. : table === "ai_agents" ? (single ? [single] : []) : [], error: null, }).then(resolve), }; // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-explicit-any const chain: any = new Proxy(terminais, { get: (alvo, prop) => prop in alvo ? alvo[prop as keyof typeof alvo] : (...args: unknown[]) => { if (prop === "not" && args[0] === "published_version_id") consultaDePublicado = true; return chain; }, }); return chain; }; return { from, rpc: (name: string) => Promise.resolve({ data: name === "fn_service_boundary" ? SERVICE : [], error: null }) }; } const eventRow = { organization_id: ORG_ID, entity_id: MSG_ID, payload: { message_id: MSG_ID, conversation_id: CONV_ID }, } as unknown as EventRow; let fetchOriginal: typeof globalThis.fetch; beforeEach(() => { vi.clearAllMocks(); fetchOriginal = globalThis.fetch; globalThis.fetch = (async () => new Response( JSON.stringify({ id: "msg_stub", type: "message", role: "assistant", model: "claude-sonnet-4-6", content: [{ type: "text", text: "Nosso prazo é de 3 dias úteis." }], stop_reason: "end_turn", usage: { input_tokens: 10, output_tokens: 8 }, }), { status: 200, headers: { "content-type": "application/json" } }, )) as typeof globalThis.fetch; vi.mocked(createAdminClient).mockReturnValue( makeAdminStub() as unknown as ReturnType, ); // O painel mandou: provider e modelo DIFERENTES do que está no cadastro do // agente. É essa diferença que torna o teste capaz de distinguir os dois. vi.mocked(resolverModeloDoPonto).mockResolvedValue({ model: createAnthropic({ apiKey: "sk-ant-teste" })("claude-sonnet-4-6"), modelId: MODELO_DO_PAINEL, } as unknown as Awaited>); }); afterEach(() => { globalThis.fetch = fetchOriginal; }); describe("ai-response-worker — o log diz o modelo que atendeu", () => { it("o cenário distingue os dois modelos (controle positivo)", () => { // Se um dia alguém igualar estas constantes, o teste passa a aprovar os // dois comportamentos — verde por não conseguir separar. expect(MODELO_DO_PAINEL).not.toBe(MODELO_DO_AGENTE); }); it("motor retirado não emite telemetria de uma chamada que não aconteceu",async()=>{ const result=await processMessageReceived(eventRow); expect(result).toMatchObject({status:'skipped',reason:'agent_inactive_or_missing'}); expect(logInvocation).not.toHaveBeenCalled(); expect(computeCost).not.toHaveBeenCalled(); }); });