Feat: Brain-Rolle (hermes) als erstklassige, dauer-warme Hirn-Rolle

- ROLE_IDS (llamaswap, sources) + UI-Rollenlisten (ModelBadges, Discover,
  ModelBrowse, Cockpit-Slot-Grid) um `hermes` erweitert: gemma erscheint als
  „Hirn", nicht mehr als scout.
- Neuer set_ttl-Helper; set_agent_brain erzwingt ttl:0 (neu + idempotent beim
  Re-Setzen) und liefert eine weiche Budget-Warnung (kein Hard-Block) bei OOM.
- brain_status/brain_model_name: zeigen das echte Hirn (Rolle hermes / Hermes
  model.default) statt hart `fast` (Bugfix Health-/Ready-Check).
- POST /api/models/{id}/role delegiert die Rolle `hermes` an den warm-bewussten
  Flow (Alias + brains-Gruppe + ttl 0 + Hermes-Config + Gateway-Restart).

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

backend/services/llamaswap.py

@@ -21,8 +21,9 @@ from config import (
 log = logging.getLogger(__name__)
 
 # Kanonische Serving-Rollen — EINE Quelle der Wahrheit (identisch zu sources.ROLE_IDS,
-# maintenance, frontend ModelBadges.ROLES). Kein agent/reasoning mehr.
-ROLE_IDS = {"fast", "heavy", "coder", "vision", "scout"}
+# maintenance, frontend ModelBadges.ROLES). `hermes` = Lucys Agent-Hirn (warm + ko-resident
+# in der `brains`-Gruppe); UI-Label „Hirn".
+ROLE_IDS = {"fast", "heavy", "coder", "vision", "scout", "hermes"}
 
 _CTX_RE = re.compile(r"-(?:c|-ctx-size)\s+(\d+)")
 _PATH_RE = re.compile(r"-(?:m|-model)\s+([^\s]+)")
@@ -371,6 +372,18 @@ def set_ctx(model_id: str, ctx: int) -> bool:
     return True
 
 
+def set_ttl(model_id: str, ttl: int) -> bool:
+    """Idle-TTL (Sekunden) eines bestehenden Modells setzen. ttl=0 → nie automatisch
+    entladen (für das Agent-Hirn, das dauerhaft warm bleiben muss)."""
+    cfg = read_config()
+    spec = (cfg.get("models") or {}).get(model_id)
+    if not isinstance(spec, dict):
+        return False
+    spec["ttl"] = int(ttl)
+    write_config(cfg)
+    return True
+
+
 def delete_model(model_id: str) -> bool:
     """Entfernt einen Modell-Eintrag aus der config.yaml, löscht die zugehörigen
     GGUF-Dateien (auch Splits) vom Datenträger und bereinigt leere Ordner.
@@ -433,23 +446,37 @@ def delete_model(model_id: str) -> bool:
 
 
 def brain_model_name() -> str | None:
-    """Modellname des Agent-Hirns = das Modell mit llama-swap-Alias/Rolle 'fast'."""
-    for m in list_models():
+    """Modellname von Lucys Agent-Hirn. Bevorzugt das Modell mit dem 'hermes'-Alias/-Rolle;
+    fällt auf Hermes' aktives `model.default` zurück (deckt den Fall ab, dass die Config direkt
+    auf einen Modellnamen statt den Alias zeigt)."""
+    models = list_models()
+    for m in models:
         names = {str(a).lower() for a in (m.get("aliases") or [])}
         if m.get("role"):
             names.add(str(m["role"]).lower())
-        if "fast" in names:
+        if "hermes" in names:
             return m["name"]
+    # Fallback: das real von Hermes genutzte Hirn (model.default), per Alias/Name auflösen.
+    try:
+        from services.agent import _active_brain_name
+        brain = (_active_brain_name() or "").lower()
+        if brain and brain != "auto":
+            cur = next((m for m in models if (m.get("role") or "").lower() == brain), None) \
+                or next((m for m in models if brain in (m["name"] or "").lower()), None)
+            if cur:
+                return cur["name"]
+    except Exception:
+        log.debug("brain_model_name: Hermes-Fallback fehlgeschlagen", exc_info=True)
     return None
 
 
 def brain_status() -> dict:
-    """Ist das Agent-Hirn ('fast') WIRKLICH geladen & bereit? Prüft /running — ein abgestürztes
-    Modell (z.B. OOM/Crash nach Engine-Update) erscheint dort NICHT als running. Fängt damit den
-    Fall 'Engine erreichbar, aber Hirn tot', den engine_reachable() nicht sieht (silent fail)."""
+    """Ist Lucys Agent-Hirn (Rolle 'hermes') WIRKLICH geladen & bereit? Prüft /running — ein
+    abgestürztes Modell (z.B. OOM/Crash nach Engine-Update) erscheint dort NICHT als running.
+    Fängt damit den Fall 'Engine erreichbar, aber Hirn tot', den engine_reachable() nicht sieht."""
     name = brain_model_name()
     running = get_running_models()
-    return {"role": "fast", "model": name, "ready": bool(name and name in running)}
+    return {"role": "hermes", "model": name, "ready": bool(name and name in running)}
 
 
 def get_running_models() -> list[str]: