Probar

Construir un agente no debería costar dinero ni depender de tener acceso a un modelo. En CI, en una máquina sin GPU, o con un despliegue cuya única puerta está gobernada, la alternativa real no es «modelo local o modelo cloud»: es modelo simulado o nada.

Por eso los dobles son infraestructura de primera clase, no una utilidad de test.

`FakeGateway` — un guion

from synaptum.testing import FakeGateway, calls, says

gateway = FakeGateway(
    calls("leer", path="/x"),      # el modelo pide una herramienta
    says("el fichero tiene 12 líneas"),
    tools=[leer],
)

No es un mock. Las herramientas se ejecutan de verdad, el streaming es de verdad, el Usage se calcula. Lo único que no hace es inferir.

El guion se consume en orden y admite más que respuestas:

Elemento	Qué hace
`says("...")` / `calls(...)`	Respuesta guionizada
`str`	Atajo de `says`
`BaseException`	Se lanza — con `ProviderError` ejercitas los reintentos
`Decision`	Se lanza como `Denied`: las tres disposiciones sin montar un motor de políticas
`callable(request)`	Responde según lo que el bucle acaba de mandar

Lo último importa más de lo que parece. Un guion posicional responde lo mismo la segunda vez, así que al reanudar vuelve a pedir la herramienta que ya se ejecutó — y el ejemplo de durabilidad mediría lo contrario de lo que afirma:

def responder(peticion):
    ya_consultado = any(m.role is Role.TOOL for m in peticion.messages)
    return says("el saldo es 4.200 €") if ya_consultado else calls("consultar_saldo", cuenta="ES91")

Comprobar la cancelación

gateway.chunks_emitted   # cuántos fragmentos llegó a producir
gateway.cancelled        # si supo que lo cerraron

Y una advertencia que vale para cualquier medida de cancelación, no solo aquí: compruébalo dentro del bucle de eventos, justo después de cerrar. Al terminar, Python finaliza los generadores asíncronos vivos, así que comprobarlo después da verde aunque la señal llegue tarde — y en un proceso que no termina, tarde es igual que nunca.

`ReplayGateway` — respuestas grabadas

from synaptum.testing import ReplayGateway

gateway = ReplayGateway("fixtures/chat_completion.json", tools=[leer])

Los cuerpos grabados pasan por el adaptador real, no por un atajo: al bucle llega lo que llegaría en producción.

Un guion a mano dice lo que uno espera; una grabación dice lo que el proveedor hizo — y la diferencia aparece en los caminos que nadie escribe porque no se le ocurren. Una grabación real encontró que un stream que era solo razonamiento no emitía ni un evento, porque el cuerpo inventado que había antes solo llevaba deltas de texto.

Lo que un doble no puede enseñarte

Esto es lo importante de esta página. Los dobles cubren mucho y hay una clase de fallo que no pueden mostrar, porque su comportamiento es demasiado limpio:

Un proveedor que descarta un campo y sigue. La salida estructurada dejaba de llegar y el error culpaba al JSON.
Un error que tarda. Un doble devuelve sus errores al instante, así que un bucle que reintenta sin esperar parece correcto.
Un modelo que no sigue instrucciones. Dos ejemplos afirmaban conductas del modelo creyendo que afirmaban propiedades del framework; con el doble pasaban siempre.
Un servidor que sanea sus mensajes de error.

Un ejemplo que solo se ha ejecutado contra un guion no está ejecutado. Corre lo que escribas contra un modelo real al menos una vez antes de creerte lo que afirma.

Probar tus propios agentes

import pytest
from synaptum import Agent, Session
from synaptum.testing import FakeGateway, calls, says

@pytest.mark.asyncio
async def test_pide_el_saldo_antes_de_responder():
    gateway = FakeGateway(calls("saldo", cuenta="ES91"), says("4.200 €"), tools=[saldo])
    pasos = [p async for p in mi_agente.run("¿cuánto hay?", session=Session("t1", gateway))]

    herramientas = [p.call.name for p in pasos if p.kind == "tool" and p.call]
    assert herramientas == ["saldo"]
    assert pasos[-1].output == "4.200 €"

Probar es iterar una lista. No hace falta arrancar nada.