Feat: Bildschirm-Sicht nutzt das dedizierte Vision-Modell (Qwen3-VL-8B)

Statt das Bild an die fast-MoE (schwaechere Vision) zu geben: das VL-Modell
beschreibt den Screenshot, die Beschreibung geht als Text-Kontext an Hermes.
-> bessere Bilderkennung UND Lucy behaelt ihr volles Hirn/Gedaechtnis.
MC_VISION_MODEL (default 'vision') steuerbar.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/routers/voice.py

@@ -10,17 +10,43 @@ LAN-only (kein Token in der 2.0-Phase), wie die übrigen MC2-Endpoints.
 """
 
 import logging
+import os
 
 import httpx
 from fastapi import APIRouter, File, Form, HTTPException, UploadFile
 from fastapi.responses import Response, StreamingResponse
 from pydantic import BaseModel
 
-from config import HERMES_API_KEY, HERMES_API_MODEL, HERMES_API_URL, VOICE_SERVICE_URL
+from config import HERMES_API_KEY, HERMES_API_MODEL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, VOICE_SERVICE_URL
 
 log = logging.getLogger(__name__)
 router = APIRouter(prefix="/api")
 
+# Bildschirm-Sicht: das DEDIZIERTE Vision-Modell (Qwen3-VL-8B) beschreibt das Bild; die Beschreibung
+# geht als TEXT an Hermes -> Lucy behält ihr volles Hirn/Gedächtnis UND nutzt das bessere VL-Modell
+# (statt der schwächeren Vision der fast-MoE). Per Env abschaltbar/umstellbar.
+VISION_MODEL = os.environ.get("MC_VISION_MODEL", "vision")
+
+
+async def _describe_image(image_url: str, hint: str) -> str:
+    """Lässt das Vision-Modell den Screenshot knapp beschreiben (Deutsch). Leerer String bei Fehler."""
+    prompt = ("Beschreibe knapp und präzise auf Deutsch, was auf diesem Screenshot zu sehen ist "
+              "(App/Fenster, wichtige Inhalte, sichtbarer Text/Code). Frage des Nutzers dazu: " + hint)
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(90.0, connect=5.0)) as client:
+            r = await client.post(f"{LLAMA_SWAP_URL}/v1/chat/completions", json={
+                "model": VISION_MODEL, "max_tokens": 450, "stream": False,
+                "messages": [{"role": "user", "content": [
+                    {"type": "text", "text": prompt},
+                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
+                ]}],
+            })
+            r.raise_for_status()
+            return (r.json().get("choices") or [{}])[0].get("message", {}).get("content", "").strip()
+    except Exception as exc:
+        log.warning("Vision-Beschreibung fehlgeschlagen: %s", exc)
+        return ""
+
 _TIMEOUT = httpx.Timeout(120.0, connect=5.0)   # Chatterbox-TTS auf CPU darf dauern
 
 
@@ -140,15 +166,14 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
     messages = []
     if body.system:
         messages.append({"role": "system", "content": body.system})
+    user_text = body.text
     if body.image:
-        # Bildschirm-Sicht: User-Message als multimodal (Text + Bild). Das Agent-Modell (fast/Qwen3.6
-        # mit mmproj) bzw. ein Vision-Modell verarbeitet das Bild via OpenAI-image_url.
-        messages.append({"role": "user", "content": [
-            {"type": "text", "text": body.text},
-            {"type": "image_url", "image_url": {"url": body.image}},
-        ]})
-    else:
-        messages.append({"role": "user", "content": body.text})
+        # Bildschirm-Sicht: erst das Vision-Modell beschreiben lassen, dann die Beschreibung als TEXT-
+        # Kontext an Hermes (Lucy antwortet mit vollem Hirn/Gedächtnis, sieht aber via besserem VL-Modell).
+        desc = await _describe_image(body.image, body.text)
+        if desc:
+            user_text = f"[Bildschirm-Sicht — das ist gerade auf dem Schirm zu sehen:\n{desc}\n]\n\n{body.text}"
+    messages.append({"role": "user", "content": user_text})
     payload = {"model": body.model or HERMES_API_MODEL, "messages": messages, "stream": True}
     headers = {
         "Authorization": f"Bearer {HERMES_API_KEY}",