Kompletter Frontend-Umbau auf das abgenommene v3-Konzept, dazu zwei neue Funktionen.
Frontend (Neuordnung bestehender IST-Views, kein Backend-Umbau):
- Cockpit ist die neue Startseite: ruhige Bereichs-Kacheln (je 1 Live-Zahl +
Status-Punkt), ehrliche Status-Zeile "Box gesund" + Speicher-Pille, "Braucht dich"
(kritische Probleme mit 1-Klick-Reparatur + bereitliegende Updates).
- Modelle-Werkbank: Maschinenraum-Speicherleiste als Hero (Arbeitsspeicher-Balken,
nach Rolle eingefaerbt + frei), darunter Master/Detail. Eingebettet als Haupt-Tab
im Modell-Manager ("Werkbank"), "Modelle finden" + JobsBar bleiben.
- Sidebar/Nav neu strukturiert; alle Aktionen ueber die bestehenden /api-Endpoints.
Neue Features:
- Box-Konsole: zweites ttyd-Web-Terminal mit echter Login-Shell auf :7682 (direkter,
SSH-artiger Box-Zugriff, kein Passwort — gleiches LAN-Trust-Modell wie hermes-terminal).
Neuer Dienst deploy/box-console.service + agent_status-Felder box_console_url/-reachable.
- Box-Zugang: das Host-Sudo-Passwort laesst sich jetzt direkt in der Konsole-Seite
setzen/aendern/loeschen (lokal im Browser), statt nur versteckt im System-Drawer.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
voice_metrics.py: neben den rollenden Stats jetzt ein echter Per-Turn-Trace
(TurnTrace + Ringpuffer der letzten 60 Turns). Balken-Stufen zeitlich disjunkt
(stt · vision · hirn · gen); hirn misst ab mark_brain_start() VOR dem Hermes-
Request, damit die Vision-Zeit nicht doppelt gezaehlt wird. STT (davor) und
Mem0-Retrieve (Rueckruf waehrend) werden per park()/_take_* best-effort dem Turn
zugeordnet (Ein-Nutzer-Geraet, kein Turn-ID noetig). Mem0 = Unter-Detail INNERHALB
hirn (nicht addieren) -> ehrlich, kein Doppelzaehlen.
voice.py: TurnTrace in voice_chat's gen() (commit garantiert 1x via finally, auch
bei Fehler/Abbruch). STT-Endpoint parkt seine Dauer. NEU: GET /api/voice/metrics
(schliesst die Luecke - selbstkritik-feed.sh curlte das, existierte nie -> 404) +
GET /api/voice/trace?limit=N.
memory.py: GET /api/memory?q=... (= Hermes' Mem0-Prefetch) misst + parkt die
Retrieve-Zeit.
Frontend: LatencyCard (gestapelte Balken je Turn, "Taeter" = groesste Stufe,
Fehler-Turns rot, Tooltip mit "davon Mem0 X s"), Query useVoiceTrace, in der
Zentrale unter "Stack & Telemetrie". Lokal gegen Seed-Server verifiziert: 30,3-s-
Haenger -> Hirn-Balken 94% + "davon Mem0 26,1 s".
Grenzen (ehrlich, als Fussnote in der Karte): Tool-Runden im Hermes-LLM-Loop haben
keinen Callback an MC2 -> stecken in "Antwort". Reine Telegram-Text-Turns laufen an
MC2 vorbei und erscheinen hier nicht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
f) Lucy/Voice-Reste aus dem MC2-Web-UI entfernt (kein "Sprechen"-Tab mehr):
VoiceLatencyCard + Sprach-Latenz-Plumbing (queries/api-Typen) und der
Backend-Leseendpoint /voice/metrics raus. Der Proaktivität-/Alarm-Kanal
(/voice/announce, /alarm) und die STT/TTS/chat-Proxys bleiben unberührt.
C15) README auf den Final-/Autonomie-Stand aktualisiert (Mem0 statt SQLite-MCP,
live+eingefroren, Lucy als eigenes Repo, Fangnetz-Updates/Werkstatt).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
a) Update-Meldungen: generischer Release-Summarizer in Lucys Stimme mit
strukturiertem Aktions-Verdikt ("Musst du etwas tun? NEIN/JA") für
Hermes, Engine (llama.cpp) und llama-swap; Fangnetz-Hinweis verheiratet
Breaking-Change-Sorge mit dem Postcheck.
b) OS ehrlich: zurückgestellte Pakete (Phasen-Rollout / kept back) werden
ausgewiesen statt scheinbar zu hängen.
d) Ehrliche Speicher-Zahlen: KV-Cache aus echten GGUF-Architektur-Daten
(Layer × KV-Köpfe × head_dim) + KV-Quant aus dem cmd statt params-blinder
Schätzung — footprint_gb als eine Zahlensprache (Zentrale, Modell-Manager,
fits-Check auf warmset+largest). Auto-Rewarm-Nudge nach Config-Reload.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Nutzer-Fund: Die Faehigkeiten-Liste zeigte Hirn/Gedaechtnis/Gateway/Agent/
Stimme, aber nicht die Augen — obwohl das Vision-Modell seit heute zum
Immer-bereit-Set gehoert. Neuer Check (nicht kritisch): gruen wenn das
vision-Modell geladen ist, sonst Warnung mit 1-Klick-"Augen aufwecken".
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
tsc bestaetigte exakt die vom Werkstatt-Gate angekuendigte Luecke (4x TS2339 unit)
-> ServicesResp.services um unit ergaenzt, Build gruen.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- Update-Job: nach 'hermes update' laeuft 'hermes doctor' (Job rot bei Fehlern)
- hermes-postcheck.sh: Journal-Scan auf Unknown/deprecated/defaulting (Lehre aus v0.18:
approvals.mode 'auto' wurde still ungueltig -> alle Tools in pending_approval),
Tool-Smoke (echo via Agent, erkennt pending_approval), Voice-Smoke (/api/voice/chat)
- Update-Modal: die Box fasst anstehende Hermes-Commits selbst zusammen (fast-Modell,
no-think, gecacht auf neuesten Hash) — Breaking Changes zuerst
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- VoiceView + components/voice + lib/voice entfernt (lebt jetzt in client/lucy-desktop)
- mc3/: Basisstation-Prototyp hinter #mc3-Weiche (non-destruktiv)
- roleMeta/useLucyHealth/useExpertMode/ExpertToggle/LucyHealthCard/WarmSetManager (UI-Rework, auf main a341d25 committet, hier nachgezogen)
- dist frisch gebaut (Asset-Stand war inkonsistent: alte geloescht, neue untracked)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Backend:
- MTP-Drafter-Support (Multi-Token-Prediction): erkennt MTP-Köpfe neben dem Modell
(mtp-*.gguf / *-assistant, arch gemma4-assistant), schreibt
--model-draft … --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max statt draft-simple.
_parse_model erkennt --model-draft/-md; drafts_for/set_spec_draft/find_compatible_draft
MTP-bewusst. Backward-kompatibel (klassische Drafts unverändert). (config.SPEC_DRAFT_N_MAX)
- register_model: cache-reuse/-cram als Default (Drift-Fix — neue Installs wie der
hand-getunte Box-Stand), --parallel 2 nur noch für coder (kein ctx-Halbierungs-Footgun),
Spec-Auto-Attach für alle Rollen self-guarding.
- budget.reserved_gb auf die VERIFIZIERTE llama-swap-Gruppen-Swap-Semantik angeglichen:
on-demand-Modelle verdrängen die brains-Gruppe und laufen allein (reservieren 0, voller
GTT); brains-Member reservieren nur die übrigen Member. Tote _persist_members entfernt.
Frontend:
- SpecDraftModal zeigt MTP-Drafter mit MTP-Badge (DraftInfo.mtp).
Docs:
- docs/OPTIMIZATION_PLAN.md: vollständiges Audit + Umsetzungs-Log (W1/W2 Warm-Set,
gemma ctx/fa/cache-reuse/MTP 52→70,8 t/s, fast --parallel 1, scout=GLM-4.6V-Flash),
alles live gegen die Box verifiziert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Teil 1: VoiceLatencyCard auf dem Dashboard (GET /api/voice/metrics, C2) —
zeigt STT/Vision/Chat-TTFB/TTS mit p50/p95/last + count.
Teil 2: UI-editierbare Routing-Policy. Neuer routing_policy.py (hot-reload JSON
unter MODELS_DIR/mc2-routing.json, Env=Defaults, atomarer Write, Validierung).
router_logic, gateway_proxy und gateway.routing_summary lesen jetzt live via
load_policy(); routing_summary ist lane-bewusst (chat/coding statt altem auto).
Neue Endpoints GET/PUT /api/routing/policy.
Teil 3: LaneEditor.tsx als ZONE im Cockpit (chat/coding-Aliase + Schwellen +
fast_no_think, Speichern/Default-je-Feld); Gateway-Node zeigt die Lanes.
Verifiziert: npm run build (tsc strict) clean, FastAPI TestClient (GET/PUT,
Validierung, Persistenz, Hot-reload durch die API), venv-Smoke (Routing).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Verhindert versehentliches Verdraengen des warmen Hirns im Modell-Manager.
- api.ts: GroupsResp-Typ + getGroups/setGroup (PUT /api/groups).
- queries.ts: useGroups-Hook (qk.groups).
- Cockpit: pro Modell ein "Brain"-Schalter (Ko-Residenz in der brains-Gruppe
an/aus) + "Ko-resident"-Badge. Beim Laden eines gruppenlosen Modells, das
ein warmes brains-Mitglied rauswerfen wuerde, erscheint eine Bestaetigung
mit Hinweis auf den Schalter (beide warm halten).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
/api/health liefert jetzt brain:{role,model,ready} (echter /running-Check —
ein abgestuerztes/nicht geladenes Agent-Hirn 'fast' erscheint dort nicht).
Frontend zeigt 'Hirn offline (model)' + Amber-Punkt, statt dass der Ausfall
nur als App-Fehler ('Provider returned an empty stream') auftaucht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Bisher kein Schutz: Doppelklick/zwei Tabs konnten zwei update-engine.sh parallel
starten → racende .bak-Sicherung + parallele llama-swap-Restarts + sich gegenseitig
als kaputt sehende Postchecks.
Backend: jobengine.start_job bekommt group-Tag + active_in_group(); os/engine/swap/
hermes-update sind group="maintenance" und lehnen einen Start ab, solange eines laeuft
({ok:false, status:"busy", running:<label>}). Schuetzt auch gegen parallele Sessions.
Frontend: laeuft ein Wartungs-Job, zeigt der Drawer ein Banner "Update laeuft: <label>"
und sperrt "Jetzt aktualisieren" + "Nach Updates suchen". Logs/Job-Fortschritt/Dienste
bleiben voll nutzbar (Dashboard nicht hart gesperrt). Busy-Antwort wird als Hinweis gezeigt.
Modell-Upgrades bleiben erlaubt (parallel unkritisch).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- engine_update_job leert jetzt _engine_cache nach Abschluss (on_done),
sonst zeigte das Dashboard bis zu 1h "Update verfuegbar" trotz erfolgter
Aktualisierung (1h-Cache wurde nie invalidiert wie bei den anderen Jobs).
- check_updates_job leert zusaetzlich _comp_cache, damit "Nach Updates suchen"
auch den Hermes-Status frisch prueft.
- Neu: GET /api/maintenance/update-details (os|engine|hermes) liefert, was
genau aktualisiert wird (apt-Paketliste, Engine Build X->Y + Release-Notes,
Hermes-Commits HEAD..origin/branch).
- Frontend: "Aktualisieren"-Buttons -> "Anzeigen"; oeffnen ein Detail-Fenster
mit den konkreten Aenderungen, erst "Jetzt aktualisieren" startet das Update.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Avatar fest auf /avatar.vrm (frontend/public/avatar.vrm → dist). Galerie/Upload/URL raus;
AvatarPicker → reine VoiceControls (nur Stimme). vrmStore.ts gelöscht. avatar.vrm ist gitignored
(23 MB, lizenz-/redistributionssensibel) — liegt auf der Box, nicht in git.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ursache des Dauerfehlers: "Standardstimme" = Rachel = Library-Voice → Free-Tier verbietet die per API
(402). Fix: /voices liefert bei ElevenLabs NUR eigene Stimmen (category!=premade); Picker wählt
automatisch die erste echte Stimme (nie leer/Standardstimme). UI auf 2 Engines reduziert (EL premium +
Edge gratis), Default-Engine = elevenlabs. Chatterbox/Piper aus /voices+/health entfernt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Frontend feuerte Satz-TTS parallel; 3 gleichzeitige Chatterbox-Generierungen zerschossen sich
(alignment-Bug -> 502, keine Stimme, Status blieb 'thinking'). Jetzt seriell (1 Call gleichzeitig,
Reihenfolge bleibt). Wenn nichts abgespielt wird -> Fehlermeldung statt Dauer-'denkt'.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Paket B des Plans. AnythingLLM war nur ein Fallback-Chat zu Hermes; ersetzt durch das
echte interaktive Agent-Terminal (`hermes chat`, mit Tools/PC) als eingebettetes
Web-Terminal.
Box: ttyd (apt) wrappt `hermes chat`; systemd-User-Unit deploy/hermes-terminal.service
(LAN-Bind eno1:7681, apt-Default-ttyd-Dienst deaktiviert). In deploy.sh verankert.
Backend: config HERMES_TERMINAL_URL statt ANYTHINGLLM_URL/_REPO; agent_status liefert
terminal_url/terminal_reachable; maintenance ohne _anythingllm_update; system.py Dienst-Liste
zeigt "Hermes-Terminal".
Frontend: neue Terminal-Seite (iframe auf ttyd) + Nav-Tab; AgentView/AgentStatusCard/nav/api
auf Terminal umgestellt; SystemDrawer toter hermes-dashboard raus, hermes-webui -> hermes-terminal;
Guide-Texte aktualisiert.
Cleanup: deploy/hermes-webui.service + deploy/lobechat/ entfernt (LobeChat-Migration hinfaellig),
HERMES_WEBUI_URL-Env raus.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Bisher lag der Verlauf in component-lokalem State (useSystemHistory / TokenPerformanceCard).
Beim Tab-Wechsel wurde die Zentrale unmountet -> Historie weg -> Graphen starteten leer
und mussten sich neu aufbauen.
Neu: lib/metricsStore.ts haelt den Verlauf modul-global (useSyncExternalStore) und wird
von useMetricsFeeder() gefuettert, das in App (immer gemountet) haengt. So sammelt der
Verlauf kontinuierlich weiter - unabhaengig vom aktiven Tab - und die Graphen zeigen beim
Zurueckwechseln sofort die volle Historie. Zentrale + Diagnose teilen denselben Store.
Verifiziert: Store waechst auch auf Modell-Manager weiter; Rueckkehr zeigt lueckenlosen
Verlauf statt Reset.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Gemeinsame LiveAreaChart-Komponente + useSystemHistory-Hook (EINE Quelle der Wahrheit
fuer den Live-Verlauf), genutzt von Zentrale & Diagnose.
- Diagnose: die 4 statischen Balken (CPU/RAM/GPU/Disk) sind jetzt farbcodierte
Einzel-Live-Charts (Spline, Gradient, Hover-Tooltip, dyn. Y-Achse).
- Neue TokenPerformanceCard (Zentrale): Live-Durchsatz tok/s, aus den kumulativen
Token-Zaehlern als Rate abgeleitet (Prompt/Prefill vs. Antwort/Generierung), KPI-
Headline (tok/s, Gesamt-Tokens, gespart EUR), dunkler Performance-Stil.
- SystemStatusCard auf die geteilte Komponente/Hook umgestellt (schlanker).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Analog zum Auto-ctx-Button: das Rollen-Zuweisungs-Modal empfiehlt jetzt, welches
INSTALLIERTE Modell am besten auf die Rolle passt - capability-getrieben (Vision/Coder/
Tools/MoE aus services.caps) + setup-bewusster Fit (services.budget, gleiche Mathematik
wie Install-Automatik & Auto-ctx).
- services/roles.py: recommend_for_role() rankt installierte Modelle (Eignung + Fit + Tempo
+ Wissen); harte Anforderungen (Vision braucht Vision, Hirn braucht Tools) schliessen aus.
- GET /api/roles/{role}/recommend
- Cockpit-Modal: »Auto: <Modell>«-Button im Header, »Empfohlen«-Badge, Sortierung nach Score,
pro Zeile Fit + Begruendung (~t/s); ungeeignete gedimmt mit Klartext-Grund.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Beim manuellen ctx-Eintrag (Modellkarte »Ctx«) gab es nur ein leeres Eingabefeld.
Jetzt:
- Backend: GET /api/models/{id}/ctx/auto liefert den setup-bewussten Optimal-ctx fuer
ein bestehendes Modell (Rolle/Params/Quant + aktuelles Setup) inkl. Budget-Herleitung.
budget.py: params_of_model() + setup_aware_ctx_for_model() (DRY mit footprint_gb).
- Dialog (CustomDialog/useDialog): optionaler Auto-Button im Prompt, der den Wert eintraegt.
- Cockpit: »Ctx« holt den Optimalwert, zeigt ihn + Budget (GTT/reserviert/frei) in der
Meldung und bietet »Auto (Nk)« zum direkten Uebernehmen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Bisher rechnete nur der Hirn-Wechsel setup-bewusst; die allgemeine ctx-Auto-Groesse
nahm den Gesamt-RAM in ISOLATION (ignorierte Hirn/warmes Set/Ko-Residenz) -> ctx
konnte zu gross gewaehlt werden.
Neu: services/budget.py buendelt GTT-Budget, Modell-Footprint und reservierten Speicher
gemaess VERIFIZIERTER Box-Residenz (Hirn immer resident; fast/vision duerfen weichen,
wenn grosses on-demand-Modell laedt). setup_aware_ctx() bemisst den groessten ctx, der
NEBEN dem bestehenden Setup passt - rollen-/gruppen-bewusst aus der echten Config.
- fit.py: max_ctx_in_budget() als budget-basierter Kern; max_ctx_for() delegiert
- models.py: install nutzt setup_aware_ctx; /api/fit liefert assigned_ctx + Budget-Herleitung
- agent.py: nutzt die gemeinsamen Helfer (entfernt Duplikate _gtt_budget_gb/_foot)
- AddModel: Ampel zeigt den setup-bewussten ctx ('ctx -> Nk') inkl. Budget-Tooltip;
Rollen-Wechsel laedt die Vorschau neu (Rolle bestimmt das Budget)
Effekt: heavy-122B bekommt z.B. 16k statt 131072 (passt neben dem Hirn), waehrend
warme Kleinmodelle weiter grossen Kontext erhalten.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Manueller HF-Install hatte zwei scharfe Kanten:
- kein Fit/OOM-Schutz: zu grosses Modell stuerzte erst beim Laden ab
- stiller Rollen-Diebstahl: exklusiver Alias wanderte kommentarlos weg
Backend: /api/fit leitet params_b jetzt aus KATALOG (echte Metadaten, MoE-bewusst)
oder Namens-Schaetzung ab (params_b<=0) -> Fit-Vorschau fuer beliebige HF-Repos.
Frontend (AddModel): Hardware-Fit-Ampel (perfect/marginal/OOM) mit ~params/req_gb/tps
nach 'Quants laden'; OOM-Gate (zweiter, roter Klick noetig); Warnung welches Modell
die gewaehlte Rolle aktuell haelt und sie verliert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Brain-Kontexte gesenkt (live config): hermes 128K->64K, fast/vision 128K->32K
-> Always-Warm-Footprint 74GB->51GB, ~23GB frei; heavy/coder passen wieder daneben.
- /api/agent/brain liefert jetzt `budget`: projiziert den Always-On-Footprint mit dem
empfohlenen Brain gegen das GTT-Budget (aus amdgpu.gttsize) und prueft, ob das groesste
on-demand-Modell daneben passt (fit.estimate_memory_gb).
- Cockpit Agent-Hirn-Karte: Budget-Zeile (gruen/rot) + Warnung im Update-Confirm, wenn ein
zu grosses Always-On-Brain das groesste on-demand-Modell verdraengen wuerde. Button wird rot.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Engine-Cutover ROCm/HIP -> Vulkan/RADV (gfx1151): +12-22% tg auf MoE (llama-bench
verifiziert, fast 53->65 t/s). ROCm-Build bleibt als Rollback unter /opt/llamacpp.
- Backend: vocab-aware Speculative Decoding. services/gguf_meta.py liest den
Tokenizer-Fingerprint (model/pre/n_vocab) direkt aus dem GGUF-Header (ohne Modell-Load);
register_model + migrate_config haengen nur VOCAB-KOMPATIBLE Drafts an (inkl. --spec-type,
das in dieser llama.cpp-Generation noetig ist). Neue Endpoints /api/models/drafts + /{id}/draft.
- Frontend: idiotensichere Spec-Draft-UI (SpecDraftModal) - nur kompatible Drafts waehlbar,
inkompatible gesperrt mit Begruendung; SPEC/SPEC?-Badge nach echtem Aktiv-Status; Rolle in AddModel.
- maintenance.py: Engine-Update-Quelle -> ggml-org/llama.cpp (Build-Nummer-Vergleich),
ENGINE_PATH=/opt/llamacpp-vulkan.
- Startup-Warmup der brains (deploy/warmup.sh, self-detaching ExecStartPost) + deploy/provision-engine.sh.
- Cleanup: tote LiteLLM gateway/config.yaml + alle Referenzen (config.py/backup.py/backup.sh) entfernt;
README + docs/memory aktualisiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
LiteLLM baut auf Python 3.14 nicht (orjson-Pin ohne cp314-Wheel). Stattdessen
eingebauter Gateway in MC2: routers/gateway_proxy.py (/v1/chat/completions,
/completions, /models) + services/router_logic.py (Komplexitaets-Routing
fast<->heavy, Streaming-Passthrough). gateway.py/routing.py/connect.py auf
builtin umgestellt (Endpunkt = MC :PORT/v1). Gleicher OpenAI-Vertrag,
spaeter gegen LiteLLM austauschbar.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Real-Box-Befund: GPU ist card1 (nicht hardcoded card0), Connector-Dirs
uebersprungen. Zusaetzlich GTT (echter Unified-Memory-Pool) statt nur
VRAM-Carve-out. Frontend zeigt GTT bevorzugt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Hitonabi