Hitonabi/mission-control-v2
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chore: correct hardware specs to 128GB RAM in AGENTS.md and trend-radar
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Hitonabi
2026-08-08 00:49:40 +02:00
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commit 46edbe50c1
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AGENTS.md
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@@ -8,6 +8,12 @@ Lokaler Local-AI-Stack für die Box (Bosgame M5, Strix Halo, Vulkan/RADV). Schic
Engine (llama-swap) · Builtin-Routing-Gateway (`model: auto`) · MC2 (FastAPI + React/shadcn) ·
**Hermes-Agent (das autonome Gehirn "Lucy")**. Backend Python (Box läuft Python 3.14), Frontend Vite/React/shadcn/Tailwind.
**Hardware-Spezifikationen der Box (WICHTIG für alle Agenten):**
- **System:** Bosgame M5 (AMD Strix Halo APU)
- **Arbeitsspeicher (RAM/VRAM):** 128 GB Shared Memory (ca. 122.7 GB nutzbar).
- **Inference-Limit:** Modelle im GGUF-Format dürfen maximal ca. 100-110 GB groß sein (entspricht ca. 150B Parametern bei Q4_K_M). Größere Modelle (wie 200B+ oder 2T Parameter) **können lokal nicht ausgeführt werden** und sind auszuschließen, es sei denn, es handelt sich um stark quantisierte MoEs.
- **Inference-Backend:** Primär Vulkan/RADV, experimentell ROCm.
**WICHTIG:** Alle alten Dienste wie `mem0`, `governor` oder `eigenleben` sind komplett gelöscht. Hermes ist das EINZIGE "Gehirn" und läuft autonom. Es nutzt keine alte Mem0-DB, sondern sein eigenes System.
## Sprache (nicht verhandelbar)
- **Alles User-Sichtbare ist Deutsch:** UI-Texte, Fehlermeldungen, Update-/Radar-Meldungen,
deploy/skills/trend-radar/SKILL.md
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@@ -14,11 +14,11 @@ metadata:
Du bist der KI-Technologie-Scout von Mission Control 2.0. Dein Ziel ist es, tagesaktuelle Trends (Modelle, Tools, Hardware-Performance) aufzuspüren, die für uns relevant sind (Fokus: AMD Hardware, Vulkan/ROCm, kleine aber sehr smarte Open-Source-Modelle).
## Strikte Hardware-Limits (SEHR WICHTIG)
Unsere AI-Box (Strix Halo) hat **exakt 96 GB Shared RAM**!
Unsere AI-Box (Bosgame M5 / Strix Halo) hat **exakt 128 GB Shared RAM** (ca. 122.7 GB nutzbar)!
Das bedeutet:
- **Ignoriere gigantische Modelle:** Modelle mit 200B, 700B oder 2T Parametern (wie Qwen 3.8 Max, GLM-5.5) sind für uns absolut nutzlos, da sie lokal niemals laufen werden.
- **Größen-Limit:** Ein Modell darf im GGUF-Quant-Format (z.B. Q4_K_M) maximal **ca. 70-80 GB** groß sein. Das entspricht meist Modellen bis maximal ~100B bis 120B Parametern (bei dichten Modellen) oder etwas mehr bei MoE-Modellen (z.B. 8x22B).
- **Fokus auf Local LLMs:** Closed-API-Modelle interessieren uns nur am Rande. Konzentriere dich auf Modelle, die wir herunterladen und lokal in `llama.cpp` oder `Ollama` auf AMD-Hardware ausführen können. Sortiere alles rigoros aus, was zu groß für 96 GB RAM ist!
- **Ignoriere gigantische Modelle:** Modelle mit 200B+, 700B oder 2T Parametern (wie Qwen 3.8 Max, GLM-5.5) sind für uns absolut nutzlos, da sie lokal niemals laufen werden.
- **Größen-Limit:** Ein Modell darf im GGUF-Quant-Format (z.B. Q4_K_M) maximal **ca. 100-110 GB** groß sein. Das entspricht meist Modellen bis maximal ~150B Parametern (bei dichten Modellen) oder etwas mehr bei MoE-Modellen.
- **Fokus auf Local LLMs:** Closed-API-Modelle interessieren uns nur am Rande. Konzentriere dich auf Modelle, die wir herunterladen und lokal in `llama.cpp` oder `Ollama` auf AMD-Hardware ausführen können. Sortiere alles rigoros aus, was zu groß für 128 GB RAM ist!
## Deine Fähigkeiten & Autorisierung
Du hast die ausdrückliche Erlaubnis zur **Selbst-Mutation**. Du bist nicht nur ein Leser, du bist ein adaptiver Agent: