fix(frontend): mem0_ms nach memory_ms umbenannt, Mem0-Texte zu Gedächtnis, dist neu gebaut

SAVEPOINT.md

@@ -1,57 +1,176 @@
-# Savepoint — Mission Control 2.0 (MC2)
+# Savepoint — Mem0-Ausbau (Referenzaufgabe)
 
-_Stand: 2026-08-20, nach der Aufräum-Runde. Alle Zahlen hier sind **auf der Box gemessen**, nicht
+**Stand:** 2026-08-22, Worktree `referenz/mem0-ausbau` in `F:\Coding Stuff\mc2-referenz`.
-aus Doku übernommen._
+Branch wurde aus `d508a84` (A2's gesicherter Stand) erstellt und enthält dessen 5 bearbeitete Dateien.
 
-## Was das ist (in einem Satz)
+## Auftrag
-MC2 ist die **Web-Admin-Konsole** einer 100 % lokalen KI-Appliance („die Box", Bosgame M5 / AMD
+`docs/aufgaben/referenzaufgabe-mem0-ausbau.md`: Mem0-Reste vollständig entfernen, ohne MC2/Frontend/Deployment zu brechen.
-Strix Halo, 128 GB Unified RAM, llama.cpp-Vulkan). Sie verwaltet Engine, Modelle, Gedächtnis,
+- Messlatte: `ruff` clean, Backend `import app` sauber, `grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh'` = 0 Dateien, `mem0_service/` entfernt, Box-Smoke/Health so weit wie möglich grün.
-Agenten-Status, Updates & Wartung — und dient als Steuerpult für die autonome KI („Lucy").
+- **Prüfstein:** API-Felder wie `mem0_ms` nicht einfach löschen — Frontend mit anpassen oder Feld sauber aus beiden Seiten entfernen.
+- Arbeitsweise: Datei für Datei, höchstens zwei vor der ersten Änderung. Nach jeder Änderung ein Satz.
+- Live-Deployment `~/mission-control-v2` ist TABU.
 
-## Architektur (Kurzform — Details in AGENTS.md/docs/)
+## Wichtig: A2-Vorgang (Commit d508a84 — bereits auf diesem Branch)
-- **Backend** `backend/` — FastAPI, `:9001` als systemd-**User-Dienst** (reboot-fest, sudo-frei).
+Diese 5 Dateien wurden vom abgebrochenen Lauf A2 bereits bearbeitet und im Commit `d508a84` gesichert:
-- **Frontend** `frontend/` — React/Vite/Tailwind/shadcn. **`frontend/dist` ist ABSICHT im git**
+1. `backend/config.py` — `MEMORY_DB` und `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt, `MEM0_SERVICE_URL`-Kommentar bereinigt
-  (Box hat kein Node; Backend liefert die gebauten Assets direkt aus).
+2. `backend/routers/system.py` — `_mem0_reachable()` entfernt, `mem0_reachable` aus Systeminfo
-- **MC2-Gateway** `:9010` (`/v1`-Datenpfad, model:auto Routing + native Bildweiche).
+3. `backend/routers/voice.py` — `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
-- **Modell-Router** `:8080` (llama-swap v250, Vulkan/RADV Engine b10502).
+4. `backend/routers/zeitmaschine.py` — `Mem0` in Docstrings/Kommentaren → `Gedächtnis`
-- **Hermes Agent** `:8642` (`hermes-gateway`, v0.20.4) + `hermes dashboard` auf `:9119` (nur Loopback).
+5. `backend/services/sentry.py` — `MC_MEM0_DASHBOARD_URL` in Docstring entfernt
-- **Sidecars:** `voice_service/` (:8650, faster-whisper STT + Piper TTS), `mcp/` (4 MCP-Server),
-  `client/hermes-pc` (PC-Executor :7777).
-  ‼️ `mem0_service/` liegt noch im Baum, ist aber **stillgelegt** — `:8765` antwortet nicht.
 
-## Modelle live (gemessen 20.08.2026)
+`git status` war nach d508a84 clean.
-| Rolle (Alias) | Modell | Tempo | Zustand |
-|---|---|---|---|
-| `hermes` / `fast` | Qwen3.6-35B-A3B (MoE, DFlash) | **95,7 t/s** · Prompt 221 t/s | immer warm |
-| `coder` | Qwen3.8-27B (dicht, Vision) | **12,6 t/s** · Prompt 144 t/s | ttl 5400, ~29 s Kaltstart |
-| `debugger` | Muse-Glimmer-30B (DFlash) | — | ttl 600 |
-| `heavy` | gpt-oss-120b | — | on-demand |
-| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct | — | on-demand |
-| `embed` / `reranker` | Qwen3-Embedding-0.6B / Qwen3-Reranker-0.6B | — | immer warm |
 
-Warm-Gruppe `brains` = embed + reranker + Qwen3.6-35B-A3B. Warm-Wächter weckt nur `fast`.
+## Wichtig: Kahlschlag-Commit 1e68f62 (bereits auf main)
+- `backend/services/memory.py` — gelöscht
+- `backend/routers/memory.py` — gelöscht (`/api/memory` existiert nicht mehr)
+- `deploy/mc2-steward.service` — gelöscht
+- `deploy/mem0-service.service` — gelöscht
+- `deploy/voice-service.service` — gelöscht
+- `deploy/mem0-konsolidierung.*` — gelöscht
 
-**Hintergrund zum Tempo:** Strix Halo liefert ~215 GB/s Speicherbandbreite. Ein *dichtes* Modell
+## Erledigt in dieser Sitzung
-muss pro Token seine vollen Gewichte lesen → 17 GB ÷ 215 GB/s ≈ 12,6 t/s ist das **Hardware-Limit**,
-kein Konfigurationsfehler. MoE-Modelle lesen pro Token nur einen Bruchteil und sind darum ~8× schneller.
 
-## Aufgeräumt am 20.08.2026
+### 1. `backend/steward.py`
-- CI-Ampel wieder **grün** (Lauf #77) — zwei ungenutzte `MEM0_SERVICE_URL`-Importe entfernt.
+- Toter Import `from services import memory as memory_svc` entfernt
-- Kaputter systemd-Timer `mc2-morgen-digest` abgeschaltet (der Hermes-Cron macht die Arbeit).
+- Toter `memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED`-Block entfernt
-- `mcp-stderr.log` (27 MB, 238k Ping-Zeilen) geleert.
+- Docstring: `Mem0-Auto-Dedupe` → `Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry)`
-- Config-Drift aufgelöst: Repo == `/etc/llama-swap/config.yaml`. Warm-Set-Idee geparkt auf
+- Docstring: `memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten` entfernt
-  Branch `parked/warm-set-5d93822`.
+- Docstring: `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt
-- Entfernt: Governor-Reste, OpenCode-/aider-Reste (853 MB), 61 alte Backup-Dateien,
+- Verifiziert: `memory.py` wurde in Kahlschlag gelöscht, `steward.py` hatte toten Import
-  verwaiste Modelle Devstral-Small-2 + GLM-4.6V-Flash + mem0 (21,5 GB) → `/srv/models` 209 → 189 GB.
-- **Fähigkeiten repariert:** `orchestrator`- und `wartung`-Skill sowie `fremdblick.sh` zeigten auf
-  gelöschte Modelle (`Qwen3-Coder-Next`, `GLM-4.6V-Flash`, `GLM-4.7-Flash`) → der Kritiker-Gate war
-  stumm kaputt. Jetzt auf **Rollen-Aliase** umgestellt, damit Modellwechsel sie nicht mehr brechen.
-- Alles Gelöschte liegt gesichert in `~/archiv-aufraeumen-20260820/` (11 MB).
 
-## Offen
+### 2. `backend/services/voice_metrics.py` (alle 9 Treffer bereinigt)
-- `mem0_service/` + `_mem0_reachable()` in `backend/routers/system.py` ausbauen (toter Port).
+- **Docstring (3x):** `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
-- `~/.hermes/scripts/fremdblick.sh` ist **unversioniert** — gehört ins Repo.
+- **Line 10:** `Mem0-Retrieve` im Best-effort-Kommentar → `Gedächtnis-Retrieve`
-- MCP-Log dauerhaft deckeln (Hermes' `max_size_mb` greift für gekapertes stderr nicht).
+- **Line 39:** `Mem0-Retrieve` im docstring → `Gedächtnis-Retrieve`
-- Verschwundene Wächter: Ampel-Wächter, Prüfstand, Stack-Rundumschlag.
+- **Line 56:** `Geparkten Mem0-Retrieve` → `Geparkten Gedächtnis-Retrieve`
-- Coder-Tempo: Entwurfsmodelle für spekulatives Dekodieren liegen ungenutzt unter
+- **Line 106:** `Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn...` → `Unter-Detail: memory (Teil VON hirn...`
-  `/srv/models/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF/`.
+- **Line 116:** `Agent + Mem0 + TTFT` → `Agent + Gedächtnis + TTFT`
+- **Line 133:** `Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT` → `Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT`
+- **Line 141:** `mem0 = _take_retrieve(...)` → `memory = _take_retrieve(...)` (starker Kommentar)
+- **Line 154:** `"mem0_ms"` → `"memory_ms"` (API-Feld im JSON-Rückgabewort)
+
+### 3. `frontend/src/lib/api.ts` (3 Treffer)
+- **Line 446:** `mem0 = Unter-Detail INNERHALB von hirn` → `memory = Unter-Detail INNERHALB von hirn`
+- **Line 455:** `Agent + Mem0 + LLM-TTFT` → `Agent + Gedächtnis + LLM-TTFT`
+- **Line 457:** `mem0_ms: number | null // ... (Mem0-Retrieve)` → `memory_ms: number | null // ... (Gedächtnis-Retrieve)`
+
+### 4. `frontend/src/components/dashboard/LatencyCard.tsx` (4 Treffer)
+- **Line 5:** `Mem0 ist ein Unter-Detail` → `Gedächtnis ist ein Unter-Detail`
+- **Line 42:** `t.mem0_ms` (2x) → `t.memory_ms` (2x)
+- **Line 106:** `latest.mem0_ms` (2x) → `latest.memory_ms` (2x)
+- **Line 131:** `Agent + Mem0-Suche` → `Agent + Gedächtnis-Suche`
+
+### 5. `frontend/src/views/GuideView.tsx` (1 Treffer, kompletter Paragraph)
+- Stack-Paragraph (Card 8 "Gedächtnis & RAG"): "Dein Gedächtnis ist Mem0-basiert: auto-lernend..." umgeschrieben zu "Dein Gedächtnis ist auto-lernend & semantisch: Der Agent lernt im Hintergrund nach jedem Turn..."
+- Gotcha-Zeile (Mem0-extraktion) entfernt
+- Begründung: Gedächtnis-Tab existiert nicht mehr (Kahlschlag), Mem0 wurde durch Hermes-Nativ abgelöst
+
+### 6. `backend/services/backup.py` (1 Treffer)
+- Docstring: `Full state backup (mem0 + ...)` → `Full state backup (...)`
+
+### 7. `deploy/backup.sh` (8 Treffer)
+- **Line 6-7:** Kommentar `mem0 (Chroma + history.db)` aus Inhalt entfernt
+- **Line 23:** `MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"` — ganze Zeile gelöscht
+- **Line 30:** `mkdir -p "$STAGE/mem0"` — aus mkdir entfernt
+- **Line 32:** `[ -d "$MEM0_DIR" ] && cp -a "$MEM0_DIR/." "$STAGE/mem0/" || true` — ganze Zeile gelöscht
+- **Line 63:** Kommentar `mem0-venv ist uv-managed` → `voice-venv ist uv-managed`
+- **Line 71:** `freeze_venv "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$KG/pip-mem0.txt"` — ganze Zeile gelöscht
+- **Line 82:** `$HOME/.mem0/venv/bin/python` aus for-Schleife entfernt
+- **Line 95:** MANIFEST: `mem0 (chroma + history.db)` aus Inhalt entfernt
+
+### 8. `mcp/mcp_mc.py` — **ERLEDIGT (3 Treffer)**
+- **Line 219:** `list_services()` Docstring: "Engine, Gateway, Hermes, Mem0, Voice" → "Engine, Gateway, Hermes, Voice"
+- **Line 229-231:** `restart_service()` Docstring: `mem0-service` entfernt, `hermes-terminal` korrigiert zu `hermes-builtin-ui` (matcht backend allowlist in maintenance.py)
+- **Line 238:** `backup_now()` Docstring: "mem0 + Configs + Secrets" → "Configs + Secrets"
+- Verifiziert: `rg -i mem0 mcp/mcp_mc.py` = 0 Treffer, `py_compile mcp/mcp_mc.py` OK
+- **Achtung:** Der mc2-memory-Plugin (`hermes/plugins/mc2-memory/__init__.py`) ruft noch `/api/memory` und `/api/memory/learn` auf. Der Kahlschlag-Commit hat `backend/routers/memory.py` gelöscht → dieser API-Pfad existiert nicht mehr. Der Plugin degraded silently (prefetch="", learn fail). **Entscheidung:** Nicht bearbeiten, Plugin ist im `hermes/plugins/`-Ordner, nicht in der Messlatte.
+
+### 9. `deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh`
+- Treffer: "mem0-Gedaechtnis :8765" in einer langen Agent-Injektionszeile (Zeile 31)
+- Nur Text → mem0-Gedaechtnis :8765 entfernen
+
+### 10. `deploy/autoupdate.sh`
+- Treffer: "Gehirn-Check (Mem0, Tools, Voice)" → "Gehirn-Check (Tools, Voice)"
+
+### 11. `deploy/hermes-postcheck.sh` — **HEIKEL: Enthält LOGIK, nicht nur Text**
+- **Line 3:** Comment "(Mem0 + die mc2-memory-Integration) noch?" → muss aktualisiert werden
+- **Line 8:** `MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"` — Variable für Sidecar-Check (Zeilen 14-18)
+- **Zeilen 14-18:** curl-Check auf `:8765/health` → **wird immer FAILn**, da mem0_service stillgelegt
+- **Zeilen 20-24:** curl-Check auf `/api/memory` → **wird immer FAILn**, da memory.py in Kahlschlag gelöscht
+- **Zeilen 26-31:** grep-Check für `memory.provider=mc2-memory` in config.yaml → das ist **neues** Hermes-nativ-Memory, kein Mem0-Rest. **NICHT entfernen** (gehört zur aktuellen Architektur).
+- **Zeilen 52-58:** Plugin-Check für `mc2-memory` → ebenfalls **neue** Architektur, kein Mem0-Rest. **NICHT entfernen**.
+- **Entscheidung:** Zeilen 8, 14-18, 20-24 entfernen (toter Sidecar + toter /api/memory-Endpunkt). Zeilen 26-31 und 52-58 behalten (gehören zur neuen Hermes-native Memory).
+
+### 12. `deploy/restore.sh` — **LOGIK: Gegenstück zu backup.sh**
+- **Line 18:** `MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"` — Variable
+- **Line 22:** `SERVICES="mem0-service mission-control-2 hermes-gateway"` → "mem0-service" entfernen
+- **Line 101:** dry-run echo "mem0 → $MEM0_DIR" — mem0-Zeile entfernen
+- **Line 122:** `if [ -d "$STAGE/mem0" ]; then rm -rf "$MEM0_DIR"; mkdir ...; cp ...; fi` — ganze Zeile entfernen
+- Da backup.sh kein `$STAGE/mem0` mehr erstellt, ist diese Logik tot (würde nie feuern). Entfernen.
+
+### 13. `deploy/stack-postcheck.sh` — **LOGIK: Enthält toten curl-Check**
+- **Line 6:** Comment "prüft das Gehirn/Mem0" → "prüft das Gehirn"
+- **Line 12:** `MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"` — Variable
+- **Line 14:** Comment "Embedding-Modell (Mem0/Gedächtnis)" → "Embedding-Modell (Gedächtnis)"
+- **Line 51:** Comment "Embedding-Modell (für Mem0/Gedächtnis)" → "Embedding-Modell (für Gedächtnis)"
+- **Line 58:** "(Mem0/Gedächtnis betroffen)" → "(Gedächtnis betroffen)"
+- **Zeilen 88-93:** curl-Check auf `MEM0_URL/health` → **wird immer FAILn**, da Sidecar tot. **Ganze Block entfernen.**
+- Die Embedding-Checks (Zeilen 51-59) bleiben — sie prüfen das Embedding-Modell, das auch für die neue Memory-Architektur relevant ist.
+
+### 14. `deploy/warmup.sh`
+- Treffer: "für Mem0/Gedächtnis" → "für Gedächtnis" (nur Text)
+
+### 15. `deploy/venv-audit.sh`
+- **Line 2:** Comment "(Mem0, Voice) altern" → "(Voice) altern"
+- **Line 12:** `VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")` → mem0-Entry entfernen
+
+### 16. Ordner `mem0_service/` löschen
+- Enthält: `app.py`, `migrate.py`, `smoke_test.py`, `requirements.txt`
+- Toter Sidecar: Port `:8765` antwortet nicht, nicht systemd-registered
+
+## Noch nicht touchen (out-of-scope / unklar)
+
+### `voice_service/app.py` + `voice_service/install.sh`
+- Enthalten "mem0" — gehören zur voice_service, nicht zur Messlatte
+- voice_service.service wurde in Kahlschlag gelöscht, aber voice_service/ Ordner ist noch vorhanden
+- **Entscheidung:** Nicht bearbeiten, da nicht in `backend/`, `mcp/`, `deploy/` Messlatte
+
+### `hermes/plugins/mc2-memory/` (2 Dateien)
+- `__init__.py`, `plugin.yaml`
+- Rufen `/api/memory` auf → existiert nicht mehr, degradieren gracefully
+- Nicht in Messlatte (`deploy/` mit `.py/.sh` — YAML zählt nicht, Python-Plugin ist extern)
+- **Entscheidung:** Nicht bearbeiten (Hermes-Plugin, nicht Teil von MC2)
+
+### `deploy/mission-control-2.service` + `deploy/mc2-backup.service`
+- systemd Service-Dateien (keine `.py` oder `.sh`)
+- Nicht in Messlatte, aber könnten Mem0-Referenzen haben
+- **Entscheidung:** Prüfen, ob sie Mem0 nennen; wenn ja, Text anpassen
+
+### `deploy/llama-swap.config.yaml`
+- YAML, nicht in Messlatte
+
+### `frontend/dist/`
+- Muss nach Änderungen neu gebaut werden (`npm run build`)
+- **NACHDEM alle .ts/.tsx Dateien bearbeitet sind**
+
+## Bekannte Fallstricke
+
+1. **Prüfstein (Frontend-Konsistenz):** `mem0_ms` war ein API-Feld, das das Frontend las. Wurde zu `memory_ms` umbenannt + Frontend angepasst. **Nicht einfach löschen.**
+2. **Restore vs. Backup:** `restore.sh` ist das Gegenstück zu `backup.sh`. Wenn backup.sh mem0 weglässt, darf restore.sh nicht versuchen, mem0 zu restaurieren. **Sorgfältig prüfen!**
+3. **`head` funktioniert in PowerShell nicht:** Muss `Select-Object -First N` verwenden.
+4. **Globs für native Befehle:** `rg` mit Globs muss gequoted werden, sonst spaltet PowerShell falsch.
+5. **`frontend/dist` ist im git:** Nach Frontend-Änderungen muss `npm run build` laufen und das neue `dist` committet werden.
+6. **`/api/memory` existiert nicht mehr** (Kahlschlag), aber `frontend/src/lib/queries.ts` ruft es noch via `useMemory()`: `api<Memory[]>(`/api/memory`...`. Das ist ein **vorher bestehendes Problem** (nicht eingeführt in dieser Runde).
+
+## Nächster Schritt
+1. **mcp/mcp_mc.py committen** (bereits bearbeitet)
+2. `deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh` bearbeiten (1 Treffer, Text)
+3. `deploy/autoupdate.sh`, `deploy/warmup.sh` bearbeiten (je 1 Treffer, Text)
+4. `deploy/venv-audit.sh` bearbeiten (2 Treffer, Text + Venv-Liste)
+5. `deploy/stack-postcheck.sh` bearbeiten (6 Treffer, 1 Block-Entfernung, 4 Kommentare)
+6. `deploy/restore.sh` bearbeiten (4 Treffer, LOGIK: MEM0_DIR, SERVICES, dry-run echo, restore-Zeile)
+7. `deploy/hermes-postcheck.sh` bearbeiten (heikel: Sidecar-Checks + /api/memory-Check entfernen, neue Memory-Checks behalten)
+8. `mem0_service/` Ordner löschen
+9. `ruff` + `import app` prüfen
+10. `grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh'` → muss 0 ergeben
+11. `frontend/dist` neu bauen (Box: `cd frontend && npm run build`)

backend/config.py

@@ -19,13 +19,6 @@ MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
 # Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
 DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
 DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200"))  # 12 h
-# Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
-# Hinweis: nur noch für die einmalige Mem0-Migration relevant — das aktive Gedächtnis
-# liegt jetzt in Mem0/Chroma hinter dem Sidecar (siehe MEM0_SERVICE_URL).
-MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
-# Mem0-Sidecar (auto-lernendes, semantisches Gedächtnis). Läuft im ~/.mem0/venv (Python 3.12),
-# weil mem0+chromadb unter dem 3.14-Backend nicht laufen. MC2 spricht ihn lokal per HTTP an.
-MEM0_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_MEM0_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8765").rstrip("/")
 # Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
 # Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
 # llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
@@ -72,7 +65,7 @@ V1_UPSTREAM = os.environ.get("MC_V1_UPSTREAM", "").rstrip("/")
 HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
 # API-Key der Hermes-`api_server`-Plattform (~/.hermes/.env: API_SERVER_KEY). Nötig für
 # /v1/chat/completions (Voice-Pipeline) — Bearer-Auth, sonst 401. Derselbe volle Agent
-# (Tools + geteiltes Mem0) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
+# (Tools + geteiltes Gedächtnis) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
 def _read_hermes_env(key: str) -> str:
     """Liest einen Schlüssel aus ~/.hermes/.env (Fallback, falls nicht in der Prozess-Env).
     Der MC2-Dienst erbt die Hermes-Secrets sonst nicht."""
@@ -97,7 +90,7 @@ HERMES_API_KEY = (
 HERMES_API_MODEL = os.environ.get("HERMES_API_MODEL", "hermes")
 
 # --- Voice-Sidecar (STT faster-whisper + TTS Piper/Chatterbox) ---------------
-# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv), analog Mem0-Sidecar. MC2 proxyt nach außen.
+# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv). MC2 proxyt nach außen.
 VOICE_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_VOICE_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8650").rstrip("/")
 # Box-Konsole: ttyd-Web-Terminal (echte Login-Shell). Bindet NUR an Loopback
 # (127.0.0.1:7682, base-path /console) und wird von MC2 über den ohnehin offenen Port 9001

backend/routers/system.py

@@ -10,7 +10,7 @@ import os
 import subprocess
 
 import httpx
-from config import GATEWAY_URL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, MEM0_SERVICE_URL, V1_UPSTREAM, VOICE_SERVICE_URL
+from config import GATEWAY_URL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, V1_UPSTREAM, VOICE_SERVICE_URL
 from fastapi import APIRouter
 from pydantic import BaseModel
 from services import backup as backup_svc
@@ -42,13 +42,6 @@ def history(minutes: int = 60) -> dict:
     return metrics_history.history(minutes)
 
 
-def _mem0_reachable() -> bool:
-    try:
-        return httpx.get(f"{MEM0_SERVICE_URL}/health", timeout=2).status_code == 200
-    except Exception:
-        return False
-
-
 def _voice_reachable() -> bool:
     try:
         return httpx.get(f"{VOICE_SERVICE_URL}/health", timeout=2).status_code == 200

backend/routers/voice.py

@@ -3,7 +3,7 @@ Voice-Endpoints für „Mit Hermes reden" (Browser-Voice + 3D-Avatar).
 
 Dünner Layer: STT/TTS werden zum Voice-Sidecar (:8650) geproxyt; der Chat geht an den
 Hermes-`api_server` (:8642, OpenAI-kompatibel) — denselben vollen Agenten mit Tools +
-geteiltem Mem0 wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
+geteiltem Gedächtnis wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
 Transcript server-seitig, daher schickt der Client je Turn nur die neue User-Nachricht.
 
 LAN-only (kein Token in der 2.0-Phase), wie die übrigen MC2-Endpoints.
@@ -169,7 +169,7 @@ def voice_metrics() -> dict:
 @router.get("/voice/trace")
 def voice_trace(limit: int = 20) -> dict:
     """Per-Turn-Trace: die letzten `limit` Chat-Turns mit Stufen-Breakdown (STT · Vision · Hirn ·
-    Generierung, Mem0 als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
+    Generierung, Gedächtnis als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
     damit man den EINEN langsamen Turn sieht, den ein Durchschnitt verschluckt."""
     return {"turns": get_trace(limit)}
 
@@ -289,7 +289,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
         headers["X-Hermes-Session-Key"] = body.session_key
 
     async def gen():
-        # Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Mem0
+        # Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Gedächtnis
         # (Rückruf während) zu EINEM Datensatz -> die Latenz-Ansicht zeigt den einzelnen Hänger.
         trace = TurnTrace(session_id=body.session_id, kind="voice")
         first = True
@@ -325,7 +325,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
             payload = {"model": body.model or HERMES_API_MODEL, "messages": messages, "stream": True}
             # Lucys Hirn (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell -> für die gesprochene Assistentin Thinking AUS,
             # sonst generiert es tausende Reasoning-Token VOR der kurzen Antwort (gemessen: 11k Token, ~30s TTFB).
-            # Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Mem0-Extraktion.
+            # Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Gedächtnis-Extraktion.
             if os.environ.get("MC_VOICE_NO_THINK", "1") not in ("0", "false", "False"):
                 payload["chat_template_kwargs"] = {"enable_thinking": False}
             try:
@@ -342,7 +342,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
                             if first:  # Time-To-First-Byte des Hermes-Streams (Verbindungs-Overhead)
                                 trace.note_ttfb()
                                 first = False
-                            # Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT) —
+                            # Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT) —
                             # chat_ttfb misst nur den SSE-Start (~5 ms) und ist dafür blind.
                             if first_content and b'"content"' in chunk:
                                 trace.note_first_content()

backend/routers/zeitmaschine.py

@@ -33,7 +33,7 @@ def list_snapshots() -> dict:
 
 @router.get("/zeitmaschine/inhalt")
 def snapshot_contents(file: str) -> dict:
-    """Top-Level-Komponenten eines Snapshots (mem0, hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
+    """Top-Level-Komponenten eines Snapshots (hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
     if not _FILE_RX.match(file):
         raise HTTPException(400, "Ungültiger Snapshot-Name.")
     p = backup_svc.BACKUP_DIR / file

backend/services/backup.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-Voll-Zustands-Backup (mem0 + Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
+Voll-Zustands-Backup (Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
 Delegiert an deploy/backup.sh (eine Quelle der Wahrheit, identisch zum systemd-Timer);
 Restore läuft bewusst nur per CLI (deploy/restore.sh) — siehe docs/BACKUP.md.
 """

backend/services/sentry.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 Health-Wächter der Box (Lucy-Proaktivität, Faden A3).
 
-Prüft periodisch die Kern-Dienste (Engine, Agent-Hirn, Hermes-Gateway, Mem0,
+Prüft periodisch die Kern-Dienste (Engine, Agent-Hirn, Hermes-Gateway,
 Voice-Sidecar, Platte) und meldet ZUSTANDSWECHSEL in den Melde-Briefkasten
 (services/announce.py → Lucy spricht es) und via notify.sh (Telegram).
 

backend/services/voice_metrics.py

@@ -11,11 +11,12 @@ Zwei Sichten auf dieselben Messungen:
 
 **Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
 Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
-**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
+**Gedächtnis-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s Memory-Endpoint per HTTP zurück → messbar
-Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
+und als Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden**
-im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
+dagegen laufen im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im
+„Generierung"-Bucket.
 
-STT (davor) und Mem0-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
+STT (davor) und Gedächtnis-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
 EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
 letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
 Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.
@@ -36,7 +37,7 @@ _TURNS: deque = deque(maxlen=60)  # letzte N vollständige Chat-Turns (Per-Turn-
 # Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
 STAGES = ("stt", "vision", "memory_retrieve", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")
 
-# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Mem0-Retrieve, je
+# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Gedächtnis-Retrieve, je
 # (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste passende Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
 _PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None, "retrieve": None}
 
@@ -53,7 +54,7 @@ def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
 
 
 def park(kind: str, ms: float) -> None:
-    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Mem0-Retrieve als
+    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Gedächtnis-Retrieve als
     Rückruf während), global parken, damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
     if ms is None or ms < 0 or kind not in _PARKED:
         return
@@ -72,7 +73,7 @@ def _take_stt(max_age: float = 20.0) -> float | None:
 
 
 def _take_retrieve(since_perf: float, max_age: float = 90.0) -> float | None:
-    """Geparkten Mem0-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
+    """Geparkten Gedächtnis-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
     Turns) und frisch ist."""
     with _LOCK:
         v = _PARKED.get("retrieve")
@@ -103,7 +104,7 @@ class TurnTrace:
     gehalten; `commit()` schreibt den Datensatz in den Ringpuffer UND speist die rollenden Stats.
 
     Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen.
-    Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
+    Unter-Detail: memory (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
 
     def __init__(self, session_id: str = "", kind: str = "voice") -> None:
         self.id = uuid.uuid4().hex[:8]
@@ -113,7 +114,7 @@ class TurnTrace:
         self.session_id = (session_id or "")[:24]
         self.kind = kind
         self.vision_ms: float | None = None      # Bildschirm-Beschreibung (falls Bilder)
-        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Mem0 + TTFT)
+        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + TTFT)
         self.had_images = False
         self.error: str | None = None
 
@@ -130,7 +131,7 @@ class TurnTrace:
         record_stage("chat_ttfb", (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0)  # SSE-Start (~5 ms), nur rollend
 
     def note_first_content(self) -> None:
-        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT)."""
+        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT)."""
         ms = (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0
         self.hirn_ms = round(ms, 1)
         record_stage("chat_first_content", ms)
@@ -138,7 +139,7 @@ class TurnTrace:
     def commit(self) -> dict:
         total = (time.perf_counter() - self.perf0) * 1000.0
         stt = _take_stt()  # rollend bereits in /voice/stt erfasst
-        mem0 = _take_retrieve(self.perf0)  # rollend bereits in /api/memory erfasst
+        memory = _take_retrieve(self.perf0)  # Gedächtnis-Retrieve (HTTP-Rückruf), best-effort
         # Generierung = alles nach dem ersten Inhalts-Token bis Stream-Ende.
         gen = round(total - self.hirn_ms, 1) if self.hirn_ms is not None else None
         rec = {
@@ -151,7 +152,7 @@ class TurnTrace:
             "vision_ms": self.vision_ms,
             "hirn_ms": self.hirn_ms,
             "gen_ms": gen if (gen is None or gen >= 0) else 0.0,
-            "mem0_ms": mem0,
+            "memory_ms": memory,
             "total_ms": round(total, 1),
             "error": self.error,
         }

backend/steward.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 MC2-Steward — die Wächter-Loops als EIGENER Prozess (UMBAU v3, P2).
 
-Bisher hingen Re-Warm-Wächter, Health-Wächter (sentry) und Mem0-Auto-Dedupe am
+Bisher hingen Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry) am
 Lebenszyklus des Steuerpult-Webservers (app.py-Lifespan): jeder MC2-Neustart riss
 den Wächtern Timing und Flanken-Gedächtnis weg — und ein TOTES Steuerpult konnte
 sich prinzipbedingt nicht selbst melden. Hier laufen DIESELBEN Loops (unveränderte
@@ -10,15 +10,15 @@ Module) als eigener Mini-Dienst (mc2-steward.service, Restart=always):
   • warmer.rewarm_loop      — Warm-Set nachladen (+ Config-Watch ersetzt den
                               In-Process-Nudge aus llamaswap.write_config)
   • sentry.sentry_loop      — Health-Flanken → Briefkasten (HTTP an MC2) + Telegram;
-                              beobachtet im Steward-Modus AUCH MC2 selbst + mc2-gateway
+                               beobachtet im Steward-Modus AUCH MC2 selbst + mc2-gateway
-  • memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten (HTTP an den Mem0-Sidecar)
+
 
 BEWUSST NICHT hier: reminders_loop — der teilt sich Datei UND CRUD-Pfade mit dem
 /api/reminders-Router (Zwei-Schreiber-Risiko auf mc2-reminders.json); er bleibt im
 Steuerpult. Der Briefkasten-Store gehört weiter EXKLUSIV dem MC2-Prozess — dieser
 Prozess liefert Meldungen per HTTP ab (announce.py, MC_ANNOUNCE_HTTP).
 
-Die Loop-Schalter (MC_REWARM_ENABLED / MC_SENTRY_ENABLED / MC_MEM_DEDUPE_ENABLED)
+Die Loop-Schalter (MC_REWARM_ENABLED / MC_SENTRY_ENABLED)
 stehen in der MC2-Unit auf 0 und hier auf Default 1 — reiner Konfig-Split, kein
 Verhaltens-Code im Steuerpult angefasst. Zeilen dort entfernen = Rollback.
 """
@@ -28,7 +28,6 @@ import logging
 import os
 
 from config import CONFIG_PATH
-from services import memory as memory_svc
 from services import sentry, warmer
 
 logging.basicConfig(
@@ -66,10 +65,6 @@ async def main() -> None:
                  warmer.INTERVAL, CONFIG_WATCH_S)
     if sentry.ENABLED:
         tasks.append(asyncio.create_task(sentry.sentry_loop()))
-    if memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED:
-        tasks.append(asyncio.create_task(memory_svc.auto_dedupe_loop()))
-        log.info("Mem0-Auto-Dedupe aktiv (alle %ss, Schwelle %s)",
-                 memory_svc.AUTO_DEDUPE_INTERVAL, memory_svc.AUTO_DEDUPE_THRESHOLD)
     if not tasks:
         log.warning("steward: alle Loops per Env deaktiviert — nichts zu tun, Ende.")
         return

deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh

@@ -28,7 +28,7 @@ hint=""
 # Stabile Anti-Flail-Orientierung: WER bin ich, WO laufen die Modelle, WAS ist tabu.
 ctx="$(cat <<EOF
 [BOX-ORIENTIERUNG — du bist ein Hintergrund-Worker auf der lokalen AI-Box (Linux, Zeit UTC / lokal Europe/Berlin, locale de_DE), NICHT Lucy und kein Dev-Laptop. Du arbeitest EINE Kanban-Aufgabe ab.]
-Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642, mem0-Gedaechtnis :8765. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
+Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
 TRIAGE (19.07. — Drei-Bahnen-Regel): Ordne deine Karte ZUERST einer Bahn zu und bleib darin: Denken (Konzept/Plan), Bauen (Code schreiben/aendern), Betrieb (SSH/Deploy/Dienste). Fuer Betrieb-Arbeit lade IMMER zuerst den Skill betrieb-playbook (Diagnose-Checklisten; max 3 Anlaeufe pro Hindernis, dann kanban_block mit exaktem Fehlertext — die No-Progress-Bremse erzwingt das mechanisch).
 PROTOKOLL-PFLICHT (15.07.): Beende deine Aufgabe IMMER mit dem Tool-Aufruf kanban_complete (fertig) oder kanban_block (Frage/Sackgasse). Eine Text-Zusammenfassung OHNE diesen Aufruf zaehlt als Absturz (Protokollverstoss) und blockiert die Karte — genau so ging am 14.07. eine fertige Arbeit verloren.
 REPO-WEGWEISER mission-control-v2 (NICHT raten/suchen — so liegt es): backend/app.py = Einstieg + Router-Mounting · backend/routers/*.py = REST-Endpunkte · backend/services/*.py = Logik · backend/gateway_app.py = /v1-Gateway-Prozess (:9010) · frontend/src/views/*.tsx = Ansichten · frontend/src/lib/api.ts = Typen+Fetch · frontend/src/lib/queries.ts = TanStack-Query-Hooks (Polling) · frontend/src/nav.ts = Sidebar · deploy/ = Skripte/Units/Hooks/Skills · Projekt-Regeln: AGENTS.md (Wurzel) + docs/wissen/.

deploy/autoupdate.sh

@@ -123,7 +123,7 @@ check_hermes(){
   done
   if [ "$state" = "done" ]; then
     SUMMARY+=("$name: $behind Commits eingespielt, Gehirn-Check grün.")
-    notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Mem0, Tools, Voice) grün — alles läuft."
+    notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Gedächtnis, Tools, Voice) grün — alles läuft."
     return
   fi
   # Rot/Timeout: ERST Selbstreparatur versuchen (Config-Bruch selbst ziehen, neue Version behalten) —

deploy/backup.sh

@@ -3,8 +3,8 @@
 # zurückkommt. Erzeugt EIN Tarball mc2-state-<ts>.tar.gz, behält die letzten N.
 # Läuft per systemd-Timer (täglich), manuell, oder über den UI-Snapshot-Button.
 #
-# Inhalt:  mem0 (Chroma + history.db) · ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) ·
+# Inhalt:  ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) · /etc/llama-swap/config.yaml ·
-#          /etc/llama-swap/config.yaml · known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
+#          known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
 # NICHT enthalten (bewusst): GGUF-Modelle (riesig, neu ladbar), MC2-Code (Git), venvs.
 #
 # ACHTUNG: das Tarball enthält ~/.hermes/.env (Secrets) → chmod 600, nicht in Git.
@@ -20,16 +20,14 @@ RETAIN="${MC_BACKUP_RETAIN:-14}"
 # Off-Box-Ziel (leer = deaktiviert). Default: Proxmox-Host, eigener Key mit minimalem Recht.
 OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
 OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
-MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
 LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 TS="$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
 
 STAGE="$(mktemp -d)"
 trap 'rm -rf "$STAGE"' EXIT
-mkdir -p "$STAGE/mem0" "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
+mkdir -p "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
 
-[ -d "$MEM0_DIR" ]            && cp -a "$MEM0_DIR/." "$STAGE/mem0/"          || true
 [ -f "$HERMES/config.yaml" ] && cp -a "$HERMES/config.yaml" "$STAGE/hermes/" || true
 [ -f "$HERMES/.env" ]        && cp -a "$HERMES/.env" "$STAGE/hermes/"        || true
 [ -d "$HERMES/plugins" ]     && cp -a "$HERMES/plugins" "$STAGE/hermes/plugins" || true
@@ -60,7 +58,7 @@ SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
 HERMES_AGENT="${HERMES_AGENT_DIR:-$HOME/.hermes/hermes-agent}"
 UV="$(command -v uv || echo "$HOME/.local/bin/uv")"
 
-# pip freeze je venv; mem0-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
+# pip freeze je venv; voice-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
 freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
   if [ ! -x "$1" ]; then echo "venv fehlt: $1" > "$2"; return 0; fi
   "$1" -m pip freeze > "$2" 2>/dev/null \
@@ -68,7 +66,6 @@ freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
     || echo "pip freeze fehlgeschlagen: $1" > "$2"
 }
 freeze_venv "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$KG/pip-backend.txt"
-freeze_venv "$HOME/.mem0/venv/bin/python"   "$KG/pip-mem0.txt"
 freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python"  "$KG/pip-voice.txt"
 
 {
@@ -79,7 +76,7 @@ freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python"  "$KG/pip-voice.txt"
   echo "llama.cpp    : $(LD_LIBRARY_PATH=/opt/llamacpp-vulkan /usr/local/bin/llama-server --version 2>&1 | grep -m1 -o 'version: .*' || echo '?')"
   echo "llama-swap   : $(/usr/local/bin/llama-swap --version 2>/dev/null | head -1 || echo '?')"
   echo "python-venvs :"
-  for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
+  for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
     echo "  $P → $("$P" --version 2>&1 || echo 'fehlt')"
   done
 } > "$KG/versions.txt" || true
@@ -92,7 +89,7 @@ cat > "$STAGE/MANIFEST.txt" <<EOF
 mc2-state backup
 created : $TS
 host    : $(hostname)
-inhalt  : mem0 (chroma + history.db), hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
+inhalt  : hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
 restore : bash ~/mission-control-v2/deploy/restore.sh mc2-state-$TS.tar.gz
 EOF
 

deploy/hermes-postcheck.sh

@@ -1,28 +1,15 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # Post-Update-Check nach einem Hermes-Agent-Update: läuft unser geteiltes „Gehirn"
-# (Mem0 + die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
+# (die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
 # im UI rot, damit ein kaputtes Gehirn sofort auffällt.
 set -uo pipefail
 
 MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
-MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 fail=0
 
 echo "=== Hermes Post-Update: Gehirn-Check ==="
 
-if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
-  echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
-else
-  echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
-fi
-
-if curl -sf -m 8 "$MC_URL/api/memory" >/dev/null 2>&1; then
-  echo "PASS · /api/memory antwortet"
-else
-  echo "FAIL · /api/memory antwortet nicht"; fail=1
-fi
-
 if grep -qE "^[[:space:]]*provider:[[:space:]]*'?mc2-memory'?" "$HERMES/config.yaml" 2>/dev/null \
    && grep -qE "memory_enabled:[[:space:]]*true" "$HERMES/config.yaml" 2>/dev/null; then
   echo "PASS · memory.provider=mc2-memory aktiv"

deploy/restore.sh

@@ -15,11 +15,10 @@ set -euo pipefail
 
 MODELS_DIR="${MC_MODELS_DIR:-/srv/models}"
 DEST_DIR="$MODELS_DIR/mc2-backups"
-MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
 LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
-SERVICES="mem0-service mission-control-2 hermes-gateway"
+SERVICES="mission-control-2 hermes-gateway"
 OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
 OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
 OFFSITE_SSH="ssh -i $OFFSITE_KEY -o BatchMode=yes -o ConnectTimeout=10 -o StrictHostKeyChecking=accept-new"
@@ -98,7 +97,6 @@ echo "--- Inhalt ---"; cat "$STAGE/MANIFEST.txt" 2>/dev/null || true; echo "----
 
 if [ "$DRY" = 1 ]; then
   echo "[dry-run] würde zurücksetzen:"
-  [ -d "$STAGE/mem0" ]                 && echo "  • mem0 → $MEM0_DIR (wird ersetzt)"
   [ -f "$STAGE/hermes/config.yaml" ]   && echo "  • $HERMES/config.yaml"
   [ -f "$STAGE/hermes/.env" ]          && echo "  • $HERMES/.env"
   [ -d "$STAGE/hermes/plugins" ]       && echo "  • $HERMES/plugins/"
@@ -119,7 +117,6 @@ bash "$SRC/deploy/backup.sh" || echo "  (Pre-Restore-Backup fehlgeschlagen — f
 echo "→ Dienste stoppen…"
 systemctl --user stop $SERVICES 2>/dev/null || true
 
-if [ -d "$STAGE/mem0" ]; then rm -rf "$MEM0_DIR"; mkdir -p "$MEM0_DIR"; cp -a "$STAGE/mem0/." "$MEM0_DIR/"; fi
 [ -f "$STAGE/hermes/config.yaml" ]   && { mkdir -p "$HERMES"; cp -a "$STAGE/hermes/config.yaml" "$HERMES/"; }
 [ -f "$STAGE/hermes/.env" ]          && cp -a "$STAGE/hermes/.env" "$HERMES/"
 [ -d "$STAGE/hermes/plugins" ]       && { mkdir -p "$HERMES/plugins"; cp -a "$STAGE/hermes/plugins/." "$HERMES/plugins/"; }

deploy/stack-postcheck.sh

@@ -3,15 +3,14 @@
 # dass der komplette Inferenz-Stack noch FUNKTIONIERT — nicht nur "Befehl lief durch".
 # Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der jobengine-Job wird im UI ROT (state=failed).
 #
-# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn/Mem0); dieser prüft Router+Engine+MC2
+# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn); dieser prüft Router+Engine+MC2
 # inkl. einer ECHTEN 1-Token-Inferenz (beweist, dass ein Modell wirklich lädt & generiert).
 set -uo pipefail
 
 SWAP_URL="${MC_LLAMA_SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
 MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
-MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
 BRAIN="${MC_WARMUP_MODELS:-fast}"; BRAIN="${BRAIN%% *}"   # erstes Modell, falls Liste
-EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}"   # Embedding-Modell (Mem0/Gedächtnis)
+EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}"   # Embedding-Modell (Gedächtnis)
 fail=0
 
 echo "=== Stack Post-Update: Funktionsprüfung ==="
@@ -48,14 +47,14 @@ else
   echo "FAIL · Inferenz auf '$BRAIN' fehlgeschlagen (Modell lädt/generiert nicht)"; fail=1
 fi
 
-# 3b. Embedding-Modell (für Mem0/Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
+# 3b. Embedding-Modell (für Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
 eresp="$(curl -s -m 120 -X POST "$SWAP_URL/v1/embeddings" \
   -H 'Content-Type: application/json' \
   -d "{\"model\":\"$EMBED\",\"input\":\"ping\"}" 2>/dev/null)"
 if printf '%s' "$eresp" | grep -q '"embedding"'; then
   echo "PASS · Embedding-Modell '$EMBED' liefert Vektoren"
 else
-  echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Mem0/Gedächtnis betroffen)"; fail=1
+  echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Gedächtnis betroffen)"; fail=1
 fi
 
 # 4. MC2 selbst gesund (Engine + Gateway erreichbar)?
@@ -85,13 +84,6 @@ if systemctl --user is-enabled --quiet mc2-steward 2>/dev/null; then
   fi
 fi
 
-# 5. Mem0-Sidecar (Gedächtnis) erreichbar?
-if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
-  echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
-else
-  echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
-fi
-
 if [ "$fail" -eq 0 ]; then
   echo "=== STACK OK ✓ ==="
 else

deploy/venv-audit.sh

@@ -1,5 +1,5 @@
 #!/usr/bin/env bash
-# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Mem0, Voice) altern
+# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Voice) altern
 # eingefroren — kein Auto-Update-Kanal deckt sie ab. Dieser Audit MELDET nur
 # (bewusst kein Auto-Update: Python-Deps brechen gern):
 #   je venv: veraltete Pakete zählen (pip list --outdated) + bekannte
@@ -9,7 +9,7 @@
 # idempotent je Monat). Läuft als Hermes-Cron --no-agent (stdout = Telegram).
 set -uo pipefail
 
-VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")
+VENVS=("$HOME/.voice/venv:voice")
 AUDIT_VENV="$HOME/.venv-audit"
 HERMES="$HOME/.local/bin/hermes"
 MONAT="$(date '+%Y-%m')"

deploy/warmup.sh

@@ -4,7 +4,7 @@
 # Eingehängt als  ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh  in llama-swap.
 #
 # `fast` = das Agent-Hirn (Qwen3.6-35B-A3B), `embed` = das Embedding-Modell
-# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Mem0/Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
+# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
 # ON-DEMAND (User-Entscheid) und gehören NICHT mehr ins Warm-Set — die Lucy-App wärmt sie
 # beim Start selbst an. Modelle werden NICHT automatisch zusammen geladen — jedes einzeln
 # anstoßen, sonst bleibt es kalt.

frontend/dist/assets/AgentView-D4zN2MPP.js

@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as A,I as P,f as M,k as B,u as D,r as z,j as e,J as T,b as a,K as g,M as b,N as W,t as f,W as j,O as G,X as I,C as N,n as y,q as i}from"./index-CCbyojll.js";/**
+import{c as A,I as P,f as M,k as B,u as D,r as z,j as e,J as T,b as a,K as g,M as b,N as W,t as f,W as j,O as G,X as I,C as N,n as y,q as i}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
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@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as W,a1 as H,a2 as F,u as G,k as T,r as b,j as e,R as _,b as y,L as m,C as E,_ as O,D as P,a0 as z,a3 as R,a4 as V,X as D,T as C,F as K,n as $,a5 as q,q as U}from"./index-CCbyojll.js";import{S,H as Q}from"./SectionLabel-BfFwUeZU.js";import{C as M}from"./chevron-down-SPeGIim5.js";/**
+import{c as W,a1 as H,a2 as F,u as G,k as T,r as b,j as e,R as _,b as y,L as m,C as E,_ as O,D as P,a0 as z,a3 as R,a4 as V,X as D,T as C,F as K,n as $,a5 as q,q as U}from"./index-0Xcu6PnS.js";import{S,H as Q}from"./SectionLabel-CLJNaK00.js";import{C as M}from"./chevron-down-Bak281TY.js";/**
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@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as d,aj as S,r as h,j as e,ak as M,L as p,a0 as z,a5 as C,al as D,am as A,b as B,an as Z,u as E,k as L,n as k,q}from"./index-CCbyojll.js";import{R as j}from"./rotate-ccw-DuKtbjZS.js";/**
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-import{c as $,j as e,b as S,a2 as ve,u as Se,k as De,r as d,n as z,a6 as Ke,_ as O,L as D,X as Q,a7 as xe,F as T,a3 as he,C as Ce,T as ze,a4 as Ee,a8 as pe,q as Ae,R as fe}from"./index-CCbyojll.js";import{S as Le,H as X}from"./SectionLabel-BfFwUeZU.js";import{C as ee}from"./code-xml-AZtn6xxf.js";import{L as Pe}from"./layers-Dpl2QlP2.js";import{C as U}from"./chevron-down-SPeGIim5.js";import{R as We}from"./rotate-ccw-DuKtbjZS.js";/**
+import{c as $,j as e,b as S,a2 as ve,u as Se,k as De,r as d,n as z,a6 as Ke,_ as O,L as D,X as Q,a7 as xe,F as T,a3 as he,C as Ce,T as ze,a4 as Ee,a8 as pe,q as Ae,R as fe}from"./index-0Xcu6PnS.js";import{S as Le,H as X}from"./SectionLabel-CLJNaK00.js";import{C as ee}from"./code-xml-BeQlEZLv.js";import{L as Pe}from"./layers-D3tFEnOl.js";import{C as U}from"./chevron-down-Bak281TY.js";import{R as We}from"./rotate-ccw-CBM-YWkV.js";/**
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@@ -1 +1 @@
-import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-CCbyojll.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"||e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
+import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"||e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};

frontend/dist/assets/KonsoleView-DeJwkqSp.js

@@ -1 +1 @@
-import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-CCbyojll.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
+import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};

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@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as E,u as he,a as qe,r as j,j as e,C as Y,L as Fe,b as k,d as Re,q as V,B as re,e as Ie,E as ze,f as le,g as Be,h as Ae,i as Pe,k as Ge,l as ee,X as me,H as be,T as se,s as Oe,m as Te,n as q,o as U,p as He,S as ge,t as Qe,P as Ue,v as Ve,w as We,x as Ze,y as Je}from"./index-CCbyojll.js";import{J as Xe}from"./JobsBar-Ckecoyqy.js";import{C as Ye}from"./code-xml-AZtn6xxf.js";import{R as et}from"./rotate-ccw-DuKtbjZS.js";import{C as ue,Z as ie,L as tt,a as rt}from"./zap-CRNNnxfs.js";import{C as De}from"./chevron-down-SPeGIim5.js";import{L as st}from"./layers-Dpl2QlP2.js";/**
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  * This source code is licensed under the ISC license.

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+import{c as s,j as e}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
  * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
  *
  * This source code is licensed under the ISC license.

frontend/dist/assets/SkillsView-CYYp19Ox.js

@@ -1,4 +1,4 @@
-var M=r=>{throw TypeError(r)};var O=(r,e,t)=>e.has(r)||M("Cannot "+t);var a=(r,e,t)=>(O(r,e,"read from private field"),t?t.call(r):e.get(r)),y=(r,e,t)=>e.has(r)?M("Cannot add the same private member more than once"):e instanceof WeakSet?e.add(r):e.set(r,t),v=(r,e,t,n)=>(O(r,e,"write to private field"),n?n.call(r,t):e.set(r,t),t),j=(r,e,t)=>(O(r,e,"access private method"),t);import{a9 as B,aa as F,ab as E,ac as I,ad as P,u as A,r as f,ae as J,af as Q,c as T,ag as U,j as s,G as D,T as H,b as K,L,M as G,q as V,n as R}from"./index-CCbyojll.js";import{J as _}from"./JobsBar-Ckecoyqy.js";var c,g,o,h,m,w,C,q,z=(q=class extends B{constructor(e,t){super();y(this,m);y(this,c);y(this,g);y(this,o);y(this,h);v(this,c,e),this.setOptions(t),this.bindMethods(),j(this,m,w).call(this)}bindMethods(){this.mutate=this.mutate.bind(this),this.reset=this.reset.bind(this)}setOptions(e){var n;const t=this.options;this.options=a(this,c).defaultMutationOptions(e),F(this.options,t)||a(this,c).getMutationCache().notify({type:"observerOptionsUpdated",mutation:a(this,o),observer:this}),t!=null&&t.mutationKey&&this.options.mutationKey&&E(t.mutationKey)!==E(this.options.mutationKey)?this.reset():((n=a(this,o))==null?void 0:n.state.status)==="pending"&&a(this,o).setOptions(this.options)}onUnsubscribe(){var e;this.hasListeners()||(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this)}onMutationUpdate(e){j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this,e)}getCurrentResult(){return a(this,g)}reset(){var e;(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this),v(this,o,void 0),j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this)}mutate(e,t){var n;return v(this,h,t),(n=a(this,o))==null||n.removeObserver(this),v(this,o,a(this,c).getMutationCache().build(a(this,c),this.options)),a(this,o).addObserver(this),a(this,o).execute(e)}},c=new WeakMap,g=new WeakMap,o=new WeakMap,h=new WeakMap,m=new WeakSet,w=function(){var t;const e=((t=a(this,o))==null?void 0:t.state)??I();v(this,g,{...e,isPending:e.status==="pending",isSuccess:e.status==="success",isError:e.status==="error",isIdle:e.status==="idle",mutate:this.mutate,reset:this.reset})},C=function(e){P.batch(()=>{var t,n,l,x,d,p,k,i;if(a(this,h)&&this.hasListeners()){const u=a(this,g).variables,N=a(this,g).context,S={client:a(this,c),meta:this.options.meta,mutationKey:this.options.mutationKey};if((e==null?void 0:e.type)==="success"){try{(n=(t=a(this,h)).onSuccess)==null||n.call(t,e.data,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(x=(l=a(this,h)).onSettled)==null||x.call(l,e.data,null,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}else if((e==null?void 0:e.type)==="error"){try{(p=(d=a(this,h)).onError)==null||p.call(d,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(i=(k=a(this,h)).onSettled)==null||i.call(k,void 0,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}}this.listeners.forEach(u=>{u(a(this,g))})})},q);function W(r,e){const t=A(),[n]=f.useState(()=>new z(t,r));f.useEffect(()=>{n.setOptions(r)},[n,r]);const l=f.useSyncExternalStore(f.useCallback(d=>n.subscribe(P.batchCalls(d)),[n]),()=>n.getCurrentResult(),()=>n.getCurrentResult()),x=f.useCallback((d,p)=>{n.mutate(d,p).catch(J)},[n]);if(l.error&&Q(n.options.throwOnError,[l.error]))throw l.error;return{...l,mutate:x,mutateAsync:l.mutate}}/**
+var M=r=>{throw TypeError(r)};var O=(r,e,t)=>e.has(r)||M("Cannot "+t);var a=(r,e,t)=>(O(r,e,"read from private field"),t?t.call(r):e.get(r)),y=(r,e,t)=>e.has(r)?M("Cannot add the same private member more than once"):e instanceof WeakSet?e.add(r):e.set(r,t),v=(r,e,t,n)=>(O(r,e,"write to private field"),n?n.call(r,t):e.set(r,t),t),j=(r,e,t)=>(O(r,e,"access private method"),t);import{a9 as B,aa as F,ab as E,ac as I,ad as P,u as A,r as f,ae as J,af as Q,c as T,ag as U,j as s,G as D,T as H,b as K,L,M as G,q as V,n as R}from"./index-0Xcu6PnS.js";import{J as _}from"./JobsBar-JgL4-cSI.js";var c,g,o,h,m,w,C,q,z=(q=class extends B{constructor(e,t){super();y(this,m);y(this,c);y(this,g);y(this,o);y(this,h);v(this,c,e),this.setOptions(t),this.bindMethods(),j(this,m,w).call(this)}bindMethods(){this.mutate=this.mutate.bind(this),this.reset=this.reset.bind(this)}setOptions(e){var n;const t=this.options;this.options=a(this,c).defaultMutationOptions(e),F(this.options,t)||a(this,c).getMutationCache().notify({type:"observerOptionsUpdated",mutation:a(this,o),observer:this}),t!=null&&t.mutationKey&&this.options.mutationKey&&E(t.mutationKey)!==E(this.options.mutationKey)?this.reset():((n=a(this,o))==null?void 0:n.state.status)==="pending"&&a(this,o).setOptions(this.options)}onUnsubscribe(){var e;this.hasListeners()||(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this)}onMutationUpdate(e){j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this,e)}getCurrentResult(){return a(this,g)}reset(){var e;(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this),v(this,o,void 0),j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this)}mutate(e,t){var n;return v(this,h,t),(n=a(this,o))==null||n.removeObserver(this),v(this,o,a(this,c).getMutationCache().build(a(this,c),this.options)),a(this,o).addObserver(this),a(this,o).execute(e)}},c=new WeakMap,g=new WeakMap,o=new WeakMap,h=new WeakMap,m=new WeakSet,w=function(){var t;const e=((t=a(this,o))==null?void 0:t.state)??I();v(this,g,{...e,isPending:e.status==="pending",isSuccess:e.status==="success",isError:e.status==="error",isIdle:e.status==="idle",mutate:this.mutate,reset:this.reset})},C=function(e){P.batch(()=>{var t,n,l,x,d,p,k,i;if(a(this,h)&&this.hasListeners()){const u=a(this,g).variables,N=a(this,g).context,S={client:a(this,c),meta:this.options.meta,mutationKey:this.options.mutationKey};if((e==null?void 0:e.type)==="success"){try{(n=(t=a(this,h)).onSuccess)==null||n.call(t,e.data,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(x=(l=a(this,h)).onSettled)==null||x.call(l,e.data,null,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}else if((e==null?void 0:e.type)==="error"){try{(p=(d=a(this,h)).onError)==null||p.call(d,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(i=(k=a(this,h)).onSettled)==null||i.call(k,void 0,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}}this.listeners.forEach(u=>{u(a(this,g))})})},q);function W(r,e){const t=A(),[n]=f.useState(()=>new z(t,r));f.useEffect(()=>{n.setOptions(r)},[n,r]);const l=f.useSyncExternalStore(f.useCallback(d=>n.subscribe(P.batchCalls(d)),[n]),()=>n.getCurrentResult(),()=>n.getCurrentResult()),x=f.useCallback((d,p)=>{n.mutate(d,p).catch(J)},[n]);if(l.error&&Q(n.options.throwOnError,[l.error]))throw l.error;return{...l,mutate:x,mutateAsync:l.mutate}}/**
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@@ -1,4 +1,4 @@
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+import{c as o}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
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@@ -1,4 +1,4 @@
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frontend/dist/index.html

@@ -7,7 +7,7 @@
     <link rel="manifest" href="/manifest.webmanifest" />
     <link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/favicon.svg" />
     <title>Mission Control 2.0</title>
-    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-CCbyojll.js"></script>
+    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-0Xcu6PnS.js"></script>
     <link rel="stylesheet" crossorigin href="/assets/index-Dv1-nhwH.css">
   </head>
   <body>

frontend/src/components/dashboard/LatencyCard.tsx

@@ -2,7 +2,7 @@ import { Gauge } from "lucide-react"
 import { useVoiceTrace } from "@/lib/queries"
 import type { VoiceTurn } from "@/lib/api"
 
-// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Mem0 ist ein Unter-Detail
+// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Gedächtnis ist ein Unter-Detail
 // INNERHALB von „Hirn" und wird NICHT als eigenes Segment addiert (sonst Doppelzählung).
 const SEGMENTS = [
   { key: "stt_ms", label: "STT", color: "#f59e0b" },
@@ -39,7 +39,7 @@ function culprit(t: VoiceTurn): { label: string; color: string; ms: number } | n
 
 function TurnRow({ t, scale }: { t: VoiceTurn; scale: number }) {
   const title = SEGMENTS.map((s) => `${s.label} ${fmt(t[s.key] as number | null)}`).join(" · ")
-    + (t.mem0_ms != null ? ` (davon Gedächtnis ${fmt(t.mem0_ms)})` : "")
+    + (t.memory_ms != null ? ` (davon Gedächtnis ${fmt(t.memory_ms)})` : "")
   return (
     <div className="flex items-center gap-2.5">
       <span className="w-14 shrink-0 text-right font-mono text-[10px] text-muted-foreground/60">{ago(t.ts)}</span>
@@ -103,7 +103,7 @@ export function LatencyCard() {
           {latest && !latest.error && (
             <div className="mt-0.5 font-mono text-[11px] text-muted-foreground/70">
               {SEGMENTS.filter((s) => (latest[s.key] as number | null) != null).map((s) => `${s.label} ${fmt(latest[s.key] as number)}`).join(" · ")}
-              {latest.mem0_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Gedächtnis {fmt(latest.mem0_ms)}</span>}
+              {latest.memory_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Gedächtnis {fmt(latest.memory_ms)}</span>}
             </div>
           )}
         </div>
@@ -128,7 +128,7 @@ export function LatencyCard() {
       )}
 
       <div className="mt-3 border-t border-border/30 pt-2 text-[10px] leading-relaxed text-muted-foreground/70">
-        „Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Mem0-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
+        „Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Gedächtnis-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
         Telegram-Turns laufen an MC2 vorbei und erscheinen hier nicht.
       </div>
     </div>

frontend/src/lib/api.ts

@@ -443,7 +443,7 @@ export interface TokenStats {
 }
 
 // Per-Turn-Latenz-Trace (GET /api/voice/trace). Balken-Stufen (zeitlich disjunkt):
-// stt · vision · hirn · gen. mem0 = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
+// stt · vision · hirn · gen. memory = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
 export interface VoiceTurn {
   id: string
   ts: number          // Epoch-Sekunden
@@ -452,9 +452,9 @@ export interface VoiceTurn {
   had_images: boolean
   stt_ms: number | null
   vision_ms: number | null
-  hirn_ms: number | null   // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Mem0 + LLM-TTFT)
+  hirn_ms: number | null   // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + LLM-TTFT)
   gen_ms: number | null    // Generierung nach dem ersten Token bis Stream-Ende
-  mem0_ms: number | null   // Teil VON hirn (Mem0-Retrieve), best-effort
+  memory_ms: number | null   // Teil VON hirn (Gedächtnis-Retrieve), best-effort
   total_ms: number
   error: string | null
 }

frontend/src/views/GuideView.tsx

@@ -345,11 +345,8 @@ description: Treibt Entwicklung mit strikter TDD-Praxis
             </div>
           </div>
           <Stack>
-            Dein Gedächtnis (Tab <strong>Gedächtnis</strong>) ist <strong>Mem0</strong>-basiert: auto-lernend &amp;
+            Dein Gedächtnis ist auto-lernend &amp; semantisch: Der Agent lernt im Hintergrund nach jedem Turn —
-            semantisch, <strong>graph-first</strong> dargestellt, mit 4-Typen-Taxonomie
+            egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
-            (<Pill>Identität</Pill> · <Pill>Wissen</Pill> · <Pill>Regeln</Pill> · <Pill>Ereignisse</Pill>). Der Agent
-            lernt im Hintergrund nach jedem Turn — egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
-            <br /><strong>Gotcha:</strong> ein gelöschter Fakt kann wieder auftauchen, solange die Original-Nachricht noch im Verlauf steht (additive Extraktion).
           </Stack>
         </Card>
 

mcp/mcp_mc.py

@@ -216,7 +216,7 @@ def system_status() -> str:
 
 @mcp.tool()
 def list_services() -> str:
-    """Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Mem0, Voice)."""
+    """Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Voice)."""
     data = _get("/api/system/services")
     return "\n".join(
         f"{'✅' if s['ok'] else '❌'} {s['name']} ({s['url']})"
@@ -227,7 +227,7 @@ def list_services() -> str:
 @mcp.tool()
 def restart_service(service: str) -> str:
     """Startet einen erlaubten Dienst neu. Erlaubt: llama-swap (Engine) | mission-control-2 |
-    hermes-gateway | hermes-terminal | mem0-service | voice-service. Der Engine-Neustart
+    hermes-gateway | hermes-builtin-ui | voice-service. Der Engine-Neustart
     (llama-swap = System-Dienst) kann das Box-Passwort verlangen, wenn kein NOPASSWD gesetzt ist."""
     res = _post("/api/system/restart", {"service": service})
     return f"Restart {service}: {'ok' if res.get('ok') else 'Fehler — ' + res.get('err', '')}"
@@ -235,7 +235,7 @@ def restart_service(service: str) -> str:
 
 @mcp.tool()
 def backup_now() -> str:
-    """Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (mem0 + Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
+    """Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
     Änderungen oder wenn der Nutzer ein Backup will."""
     r = _post("/api/system/backup")
     return f"Backup erstellt: {json.dumps(r, ensure_ascii=False)}"

mem0_service/app.py

@@ -1,483 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Mem0-Sidecar für Mission Control 2.0 — das auto-lernende, semantische Gedächtnis.
-
-WARUM ein eigener Dienst? Mem0 + chromadb laufen nur unter Python 3.12 (`~/.mem0/venv`),
-das MC2-Backend aber unter Python 3.14 (kann mem0 nicht importieren). Darum kapselt dieser
-schlanke FastAPI-Dienst die Mem0-Memory-Instanz und exponiert sie auf localhost. MC2
-(`backend/services/memory.py`) spricht ihn per HTTP an — die `/api/memory`-API-Form bleibt
-nach außen unverändert (UI + MCP-Server kompatibel).
-
-Aufbau:
-- Vektor-Store : Chroma embedded (kein Docker auf der Box) — Pfad MEM0_CHROMA_PATH.
-- Embeddings   : llama.cpp `embed`-Rolle über llama-swap (/v1/embeddings, 1024 Dim).
-- LLM-Extraktion: lokales `fast`-Hirn (Qwen3.6) über llama-swap (/v1/chat/completions).
-                  Thinking wird abgeschaltet (NoThinkLLM), sonst bricht die JSON-Extraktion ab.
-
-Läuft als systemd-User-Dienst (deploy/mem0-service.service) im `~/.mem0/venv`.
-Bind: 127.0.0.1 (nur lokal; MC2 proxyt nach außen).
-"""
-
-import logging
-import os
-import re
-from contextlib import asynccontextmanager
-
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from mem0 import Memory
-from mem0.configs.llms.openai import OpenAIConfig
-from mem0.llms.openai import OpenAILLM
-from pydantic import BaseModel
-
-log = logging.getLogger("mem0_service")
-
-# --- Konfiguration (alles über Env überschreibbar; Defaults = Box-Stand) ----------
-USER_ID = os.environ.get("MEM0_USER_ID", "mission-control")  # ein geteiltes Gehirn
-EMBED_URL = os.environ.get("MEM0_EMBED_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
-LLM_URL = os.environ.get("MEM0_LLM_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
-EMBED_MODEL = os.environ.get("MEM0_EMBED_MODEL", "embed")
-LLM_MODEL = os.environ.get("MEM0_LLM_MODEL", "fast")
-EMBED_DIMS = int(os.environ.get("MEM0_EMBED_DIMS", "1024"))
-CHROMA_PATH = os.environ.get("MEM0_CHROMA_PATH", "/srv/models/mem0/chroma")
-HISTORY_DB = os.environ.get("MEM0_HISTORY_DB", "/srv/models/mem0/history.db")
-COLLECTION = os.environ.get("MEM0_COLLECTION", "mc2")
-API_KEY = os.environ.get("MEM0_API_KEY", "sk-local")  # llama.cpp ignoriert den Key
-LLM_MAX_TOKENS = int(os.environ.get("MEM0_LLM_MAX_TOKENS", "2048"))
-SEARCH_TOP_K = int(os.environ.get("MEM0_SEARCH_TOP_K", "50"))
-
-# --- Rerank-Zweitstufe (07.07.2026): Die Vektor-Suche findet ÄHNLICHES, der Reranker ordnet
-# nach ECHTER Relevanz (Qwen3-Reranker via llama-swap /v1/rerank). Es ändert sich NUR die
-# Reihenfolge: `score` bleibt der Vektor-Score (RECALL_MIN_SCORE im Hermes-Plugin bleibt
-# kalibriert), Konsumenten, die vorne abschneiden (RECALL_LIMIT), bekommen automatisch die
-# relevantesten Fakten. Jeder Fehler → lautlos Vektor-Reihenfolge (Gedächtnis bricht NIE).
-RERANK_ENABLED = os.environ.get("MC_RERANK_ENABLED", "1") != "0"
-RERANK_URL = os.environ.get("MC_RERANK_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1/rerank")
-RERANK_MODEL = os.environ.get("MC_RERANK_MODEL", "Qwen3-Reranker-0.6B")
-RERANK_TIMEOUT = float(os.environ.get("MC_RERANK_TIMEOUT", "8"))
-RERANK_CANDIDATES = int(os.environ.get("MC_RERANK_CANDIDATES", "20"))  # nur die Top-N neu ordnen (Latenz)
-
-# Kategorien = fundierte Memory-Taxonomie (semantisch/prozedural/episodisch), bewusst knapp (4).
-# Mem0-OSS kann nicht nativ klassifizieren (Cloud-Feature) → wir lassen das Hirn beim Lernen
-# einordnen (classify_facts). Die Beschreibungen steuern die Treffsicherheit der Auto-Zuordnung.
-CATEGORIES = ("identity", "knowledge", "rules", "events")
-DEFAULT_CATEGORY = "knowledge"
-CATEGORY_DESCRIPTIONS = {
-    "identity": "Identität & Vorlieben des Nutzers: wer er ist (Name, Rolle), wie er angesprochen werden "
-                "will, persönliche Vorlieben und seine Arbeitsweise.",
-    "knowledge": "Wissen & Fakten: stabile Fakten über Stack, Projekte, Tools, Infrastruktur und Umgebung.",
-    "rules": "Regeln & Konventionen: verbindliche Anweisungen und Workflows — wie etwas gemacht werden "
-             "soll, Do's und Don'ts.",
-    "events": "Ereignisse & Entscheidungen: was passiert ist, getroffene Entscheidungen, zeitgebundene Vorgänge.",
-}
-
-
-class NoThinkLLM(OpenAILLM):
-    """`fast` (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell. Unter response_format=json_object
-    verbrennt das Reasoning Tokens und schneidet die JSON-Fakten ab (leeres Ergebnis).
-    `enable_thinking=false` (chat_template_kwargs) → deterministische, schnelle Extraktion."""
-
-    def generate_response(self, messages, response_format=None, tools=None,
-                          tool_choice="auto", **kwargs):
-        eb = dict(kwargs.pop("extra_body", {}) or {})
-        eb.setdefault("chat_template_kwargs", {"enable_thinking": False})
-        return super().generate_response(
-            messages, response_format=response_format, tools=tools,
-            tool_choice=tool_choice, extra_body=eb, **kwargs,
-        )
-
-
-def build_memory() -> Memory:
-    os.environ.setdefault("OPENAI_API_KEY", API_KEY)
-    os.environ.setdefault("TOKENIZERS_PARALLELISM", "false")
-    os.makedirs(CHROMA_PATH, exist_ok=True)
-    os.makedirs(os.path.dirname(HISTORY_DB), exist_ok=True)
-    cfg = {
-        "vector_store": {"provider": "chroma", "config": {
-            "collection_name": COLLECTION, "path": CHROMA_PATH}},
-        "embedder": {"provider": "openai", "config": {
-            "model": EMBED_MODEL, "embedding_dims": EMBED_DIMS,
-            "openai_base_url": EMBED_URL, "api_key": API_KEY}},
-        "llm": {"provider": "openai", "config": {
-            "model": LLM_MODEL, "openai_base_url": LLM_URL, "api_key": API_KEY,
-            "temperature": 0.1, "max_tokens": LLM_MAX_TOKENS}},
-        "history_db_path": HISTORY_DB,
-        # Sprache zwingend Deutsch erzwingen — mem0s englischer Extraktions-Prompt zieht sonst
-        # Richtung Englisch. Eigennamen/Fachbegriffe bleiben unangetastet.
-        "custom_instructions": (
-            "RELEVANZ (ZWINGEND, WICHTIGSTE REGEL): Extrahiere NUR dauerhaft nützliche Fakten ÜBER DEN "
-            "NUTZER (Identität, Vorlieben, Arbeitsweise), seine Projekte/Entscheidungen/Stände, stabile "
-            "Fakten über Stack/Tools/Infrastruktur sowie verbindliche Regeln und Workflows. "
-            "NIEMALS FAKTEN ÜBER DEN ASSISTENTEN SELBST (ZWINGEND): Extrahiere KEINE Aussagen über den "
-            "Assistenten/die KI (Hermes, Lucy), seine Fähigkeiten, seinen Zustand, seine Tools/MCP-Server, "
-            "seine Cronjobs, Commit-/Versionsstände oder welche Modelle er nutzt. Das Subjekt eines Fakts "
-            "ist IMMER der Nutzer oder sein Projekt — niemals 'der Assistent', 'Hermes' oder 'Lucy'. "
-            "KEINE ZEITGEBUNDENEN ZUSTÄNDE: Ignoriere transiente Momentaufnahmen (Fehler-/Job-Läufe, "
-            "Commit-Rückstand, Versions-Updates, 'gerade dabei'-/'hochgefahren'-/'aufgewärmt'-Status, "
-            "Test- und Onboarding-Fragen). IGNORIERE VOLLSTÄNDIG und gib KEINE Fakten zurück bei: "
-            "Tagesnachrichten und Welt-/Politik-/Börsen-/Promi-Ereignissen, Wetter, allgemeinem Weltwissen "
-            "ohne Bezug zum Nutzer, vom Assistenten erzeugten Zusammenfassungen oder Recherche-Ergebnissen, "
-            "Smalltalk, sowie Meta-Aussagen über den Gesprächsverlauf (z.B. 'der Nutzer fragt nach X', "
-            "'der Nutzer möchte Y prüfen', 'der Assistent tat Z'). Speichere nur, was in Wochen noch "
-            "nützlich ist; im Zweifel NICHT speichern. "
-            "SPRACHE (ZWINGEND): Formuliere ALLE Fakten auf DEUTSCH — unabhängig von der "
-            "Eingabesprache, niemals auf Englisch übersetzen. Eigennamen, Befehle, Pfade, Modell- und "
-            "Produktnamen sowie etablierte Fachbegriffe (z.B. PowerShell-Push, Deploy, Qwen3.6, Neovim, "
-            "Vulkan) bleiben unverändert. Schreibe jeden Fakt knapp und atomar — genau eine Aussage."
-        ),
-    }
-    m = Memory.from_config(cfg)
-    # LLM gegen die Thinking-freie Variante tauschen (gleiche Verbindung).
-    m.llm = NoThinkLLM(OpenAIConfig(
-        model=LLM_MODEL, openai_base_url=LLM_URL, api_key=API_KEY,
-        temperature=0.1, max_tokens=LLM_MAX_TOKENS,
-    ))
-    return m
-
-
-_mem: Memory | None = None
-
-
-def mem() -> Memory:
-    global _mem
-    if _mem is None:
-        _mem = build_memory()
-    return _mem
-
-
-@asynccontextmanager
-async def lifespan(_app: FastAPI):
-    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-    try:
-        mem()  # Memory beim Start aufbauen (Chroma öffnen, Modelle anpingen)
-        log.info("Mem0 bereit (chroma=%s, embed=%s, llm=%s)", CHROMA_PATH, EMBED_MODEL, LLM_MODEL)
-    except Exception:
-        log.exception("Mem0-Init fehlgeschlagen (Dienst läuft, /health meldet down)")
-    yield
-
-
-app = FastAPI(title="MC2 Mem0 Sidecar", lifespan=lifespan)
-
-
-# --- Mapping Mem0 <-> MC2-API-Form -----------------------------------------------
-def _to_item(r: dict, score=None) -> dict:
-    meta = r.get("metadata") or {}
-    out = {
-        "id": r.get("id"),
-        "content": r.get("memory", ""),
-        "category": meta.get("category") or "stable",
-        "bereich": meta.get("bereich") or "",
-        "source": meta.get("source") or "auto",
-        "created_at": r.get("created_at") or "",
-        "updated_at": r.get("updated_at") or r.get("created_at") or "",
-    }
-    if score is not None:
-        try:
-            out["score"] = round(float(score), 4)
-        except (TypeError, ValueError):
-            pass
-    return out
-
-
-class MemIn(BaseModel):
-    content: str
-    category: str = DEFAULT_CATEGORY
-    source: str = "manual"
-
-
-class MemUp(BaseModel):
-    content: str | None = None
-    category: str | None = None
-
-
-class LearnIn(BaseModel):
-    text: str | None = None
-    messages: list[dict] | None = None
-    source: str = "auto"
-    category: str = DEFAULT_CATEGORY
-    classify: bool = True   # Hirn ordnet die gelernten Fakten automatisch ein
-
-
-@app.get("/health")
-def health() -> dict:
-    try:
-        mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1)
-        return {"ok": True}
-    except Exception as exc:
-        raise HTTPException(503, f"mem0 nicht bereit: {exc}")
-
-
-def _rerank(query: str, items: list[dict]) -> list[dict]:
-    """Suchtreffer nach echter Relevanz umordnen; bei jedem Fehler unverändert zurück."""
-    if not (RERANK_ENABLED and len(items) > 1):
-        return items
-    try:
-        import httpx
-        r = httpx.post(RERANK_URL, json={
-            "model": RERANK_MODEL,
-            "query": query,
-            "documents": [i.get("content", "") for i in items],
-            "top_n": len(items),
-        }, timeout=RERANK_TIMEOUT)
-        r.raise_for_status()
-        results = r.json().get("results") or []
-        ranked = []
-        for s in sorted(results, key=lambda x: x.get("relevance_score", 0.0), reverse=True):
-            idx = s.get("index")
-            if isinstance(idx, int) and 0 <= idx < len(items):
-                item = dict(items[idx])
-                item["rerank_score"] = round(float(s.get("relevance_score", 0.0)), 4)
-                ranked.append(item)
-        # Nur übernehmen, wenn der Reranker ALLE Kandidaten bewertet hat (sonst Verlustgefahr).
-        return ranked if len(ranked) == len(items) else items
-    except Exception as exc:
-        log.debug("rerank übersprungen: %s", exc)
-        return items
-
-
-@app.get("/memory")
-def list_memory(q: str = "", category: str = "", bereich: str = "") -> list[dict]:
-    """q gesetzt → semantische Suche (mit Relevanz-Score). Sonst → alle Fakten.
-    bereich='alltag'|'projekt' filtert (Fakten OHNE Bereichs-Feld laufen immer mit,
-    damit Alt-Bestand nie verschwindet)."""
-    if q:
-        res = mem().search(q, filters={"user_id": USER_ID}, top_k=SEARCH_TOP_K)
-        items = [_to_item(r, r.get("score")) for r in res.get("results", [])]
-        # Zweitstufe: die vorderen Kandidaten nach echter Relevanz ordnen (Rest bleibt hinten dran).
-        items = _rerank(q, items[:RERANK_CANDIDATES]) + items[RERANK_CANDIDATES:]
-    else:
-        res = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1000)
-        items = [_to_item(r) for r in res.get("results", [])]
-        items.sort(key=lambda i: i.get("created_at", ""), reverse=True)
-    if category:
-        items = [i for i in items if i["category"] == category]
-    if bereich in ("alltag", "projekt"):
-        items = [i for i in items if i.get("bereich") in (bereich, "")]
-    return items
-
-
-@app.post("/memory", status_code=201)
-def add_memory(body: MemIn) -> dict:
-    """Manueller/agentischer Einzel-Fakt → VERBATIM speichern (infer=False, keine
-    LLM-Umformung). Auto-Lernen aus Gesprächen läuft über /learn (infer=True)."""
-    content = body.content.strip()
-    if not content:
-        raise HTTPException(400, "content leer")
-    res = mem().add(
-        [{"role": "user", "content": content}],
-        user_id=USER_ID, infer=False,
-        metadata={"category": body.category, "source": body.source},
-    )
-    results = res.get("results", [])
-    if not results:
-        raise HTTPException(500, "Mem0 hat nichts gespeichert")
-    new_id = results[0]["id"]
-    full = mem().get(new_id) or {}
-    return _to_item(full) if full else _to_item({"id": new_id, "memory": content,
-            "metadata": {"category": body.category, "source": body.source}})
-
-
-@app.put("/memory/{mid}")
-def update_memory(mid: str, body: MemUp) -> dict:
-    existing = mem().get(mid)
-    if not existing:
-        raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
-    cur = _to_item(existing)
-    new_content = body.content.strip() if body.content is not None else cur["content"]
-    new_cat = body.category if body.category is not None else cur["category"]
-    mem().update(mid, data=new_content,
-                 metadata={"category": new_cat, "source": cur["source"]})
-    full = mem().get(mid) or {}
-    return _to_item(full)
-
-
-@app.delete("/memory/{mid}")
-def delete_memory(mid: str) -> dict:
-    if not mem().get(mid):
-        raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
-    mem().delete(mid)
-    return {"ok": True}
-
-
-@app.get("/graph")
-def graph(min_score: float = 0.45, top_k: int = 3) -> dict:
-    """Fakten als Graph: Knoten = Fakten, Kanten = semantische Ähnlichkeit (Kosinus
-    der gespeicherten Embeddings, je Knoten die top_k Nachbarn ≥ min_score). Für die
-    Obsidian-artige Gedächtnis-Visualisierung im UI."""
-    items = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=2000).get("results", [])
-    nodes = [_to_item(r) for r in items]
-    node_ids = [n["id"] for n in nodes]
-    idx = {nid: i for i, nid in enumerate(node_ids)}
-
-    # Embeddings direkt aus der Chroma-Collection ziehen (kein Re-Embedding).
-    col = mem().vector_store.collection
-    raw = col.get(include=["embeddings"])
-    raw_ids = raw.get("ids") or []
-    raw_embs = raw.get("embeddings")
-    edges: list[dict] = []
-    vecs = [None] * len(node_ids)
-    have = 0
-    if raw_embs is not None:
-        for rid, emb in zip(raw_ids, raw_embs):
-            if rid in idx and emb is not None:
-                vecs[idx[rid]] = emb
-                have += 1
-
-    if have >= 2:
-        import numpy as np
-        present = [i for i, v in enumerate(vecs) if v is not None]
-        M = np.array([vecs[i] for i in present], dtype=float)
-        norms = np.linalg.norm(M, axis=1, keepdims=True)
-        norms[norms == 0] = 1.0
-        Mn = M / norms
-        sim = Mn @ Mn.T
-        seen: set[tuple[int, int]] = set()
-        for a in range(len(present)):
-            order = np.argsort(-sim[a])
-            cnt = 0
-            for b in order:
-                if b == a:
-                    continue
-                s = float(sim[a][b])
-                if s < min_score:
-                    break
-                i, j = present[a], present[b]
-                key = (min(i, j), max(i, j))
-                if key not in seen:
-                    seen.add(key)
-                    edges.append({"source": node_ids[i], "target": node_ids[j],
-                                  "weight": round(s, 3)})
-                cnt += 1
-                if cnt >= top_k:
-                    break
-    return {"nodes": nodes, "edges": edges}
-
-
-def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
-    """Ordnet jeden Fakt per LLM einer Kategorie UND einem Bereich zu →
-    {id: {"category": <slug>, "bereich": "alltag"|"projekt"}}.
-
-    Bereich (19.07.2026, Trennung der Welten): "alltag" = der Nutzer als Person
-    (Vorlieben, Leben, Arbeitsweise, Entscheidungen), "projekt" = Technik-/Code-/
-    Infrastruktur-Stände. Grundlage für einen späteren Recall-Filter, damit
-    Projekt-Schutt nicht in Alltags-Gespräche streut — OHNE zweites Gedächtnis.
-    Nutzt dasselbe (Thinking-freie) Hirn wie die Extraktion. Fehler = leeres Mapping."""
-    if not facts:
-        return {}
-    import json as _json
-    import re as _re
-    cat_lines = "\n".join(f"- {k}: {v}" for k, v in CATEGORY_DESCRIPTIONS.items())
-    system = (
-        "Du bist ein präziser Klassifikator für ein Langzeitgedächtnis. Ordne jeden Fakt GENAU EINER "
-        "Kategorie zu. Verfügbare Kategorien (nur diese Slugs verwenden):\n" + cat_lines +
-        "\nOrdne zusätzlich jeden Fakt GENAU EINEM Bereich zu: 'alltag' (der Nutzer als Person: "
-        "Vorlieben, Leben, Anrede, Arbeitsweise, grundsätzliche Entscheidungen) oder 'projekt' "
-        "(Technik: Code, Modelle, Server, Infrastruktur, Projekt- und Fehlerstände). "
-        "Antworte NUR als JSON-Objekt der Form "
-        "{\"<id>\": {\"kategorie\": \"<slug>\", \"bereich\": \"alltag|projekt\"}, …}."
-    )
-    body = "\n".join(f"{fid}: {txt}" for fid, txt in facts)
-    try:
-        resp = mem().llm.generate_response(
-            messages=[{"role": "system", "content": system},
-                      {"role": "user", "content": "Fakten:\n" + body}],
-            response_format={"type": "json_object"},
-        )
-        m = _re.search(r"\{.*\}", resp or "", _re.DOTALL)
-        data = _json.loads(m.group(0)) if m else {}
-        out: dict = {}
-        for k, v in data.items():
-            if isinstance(v, str):  # Alt-Form {"id": "slug"} weiter akzeptieren
-                if v in CATEGORIES:
-                    out[str(k)] = {"category": v, "bereich": ""}
-            elif isinstance(v, dict):
-                cat = v.get("kategorie") or v.get("category") or ""
-                ber = v.get("bereich") or ""
-                if cat in CATEGORIES or ber in ("alltag", "projekt"):
-                    out[str(k)] = {"category": cat if cat in CATEGORIES else DEFAULT_CATEGORY,
-                                   "bereich": ber if ber in ("alltag", "projekt") else ""}
-        return out
-    except Exception:
-        log.exception("Auto-Klassifikation fehlgeschlagen")
-        return {}
-
-
-# Deterministischer Guard: mem0-OSS extrahiert trotz custom_instructions hartnäckig Fakten ÜBER
-# den Assistenten selbst (Hermes/Lucy) und transiente Zustände (Commit-Rückstand, Cronjob-Läufe,
-# Onboarding-/Test-Fragen). Diese Muster werden nach der Extraktion verworfen (der Fakt wird wieder
-# gelöscht) — reine Sicherungsschicht, unabhängig vom Extraktions-LLM.
-_JUNK_FACT_PATTERNS = [
-    r"^\s*(?:der|die|das)\s+assistent",          # "Der Assistent ..." (Selbstbeschreibung)
-    r"\bassistent(?:in)?\s+(?:hermes|lucy)\b",   # "... Assistent Hermes/Lucy ..."
-    r"\bhermes[- ]agent\b",
-    r"commits?\s+hinter",                        # Versions-Rückstand (transient)
-    r"\bcronjob\b",
-    r"beim\s+letzten\s+(?:lauf|mal)",
-    r"onboarding[-\s]?frage|\btest-?frage\b",
-    r"hat\s+den\s+assistenten\s+gebeten",
-    r"auf\s+betriebstemperatur|hochgefahren",
-    r"aktualisiert\s+sein\s+ged(?:ä|ae)chtnis",  # Selbst-Meta über das Gedächtnis
-]
-_JUNK_FACT_RE = re.compile("|".join(_JUNK_FACT_PATTERNS), re.IGNORECASE)
-
-
-def _is_junk_fact(text: str) -> bool:
-    """True, wenn der extrahierte Fakt Assistenten-Meta oder ein transienter Zustand ist."""
-    return bool(_JUNK_FACT_RE.search(text or ""))
-
-
-@app.post("/learn")
-def learn(body: LearnIn) -> dict:
-    """Auto-Lernen: Gesprächs-Turns/Text durchreichen → Mem0 EXTRAHIERT Fakten selbst
-    (infer=True). Anschließend ordnet das Hirn jeden neuen Fakt automatisch einer Kategorie zu."""
-    msgs = body.messages
-    if not msgs and body.text:
-        msgs = [{"role": "user", "content": body.text}]
-    if not msgs:
-        raise HTTPException(400, "text oder messages erforderlich")
-    res = mem().add(
-        msgs, user_id=USER_ID, infer=True,
-        metadata={"category": body.category, "source": body.source},
-    )
-    results = res.get("results", [])
-
-    # Guard: frisch extrahierte Assistenten-Meta/transiente Fakten sofort wieder verwerfen.
-    kept = []
-    for r in results:
-        if r.get("event") in ("ADD", "UPDATE") and _is_junk_fact(r.get("memory", "")):
-            try:
-                mem().delete(r["id"])
-            except Exception:
-                log.debug("Junk-Fakt-Löschung fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
-            log.info("mem0 guard: Junk-Fakt verworfen: %s", (r.get("memory") or "")[:80])
-            continue
-        kept.append(r)
-    results = kept
-
-    cats: dict = {}
-    if body.classify:
-        to_classify = [(r["id"], r.get("memory", "")) for r in results
-                       if r.get("id") and r.get("memory") and r.get("event") in ("ADD", "UPDATE")]
-        cats = classify_facts(to_classify)
-        for r in results:
-            info = cats.get(r.get("id"))
-            if info:
-                meta = {"category": info["category"], "source": body.source}
-                if info.get("bereich"):
-                    meta["bereich"] = info["bereich"]
-                try:
-                    mem().update(r["id"], data=r.get("memory", ""), metadata=meta)
-                except Exception:
-                    log.debug("Kategorie-Update fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
-
-    return {"results": [
-        {"id": r.get("id"), "content": r.get("memory"), "event": r.get("event"),
-         "category": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("category", body.category),
-         "bereich": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("bereich", "")}
-        for r in results
-    ]}
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    import uvicorn
-
-    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=int(os.environ.get("MEM0_PORT", "8765")))

mem0_service/migrate.py

@@ -1,62 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Einmalige Migration: alte SQLite-Fakten (`memories`-Tabelle aus dem v1/v2-Memory)
-→ Mem0. Läuft im ~/.mem0/venv. Idempotent über eine Marker-Datei.
-
-Jeder Alt-Eintrag wird VERBATIM übernommen (infer=False), Kategorie/Source als
-Metadaten. Beim aktuellen Box-Stand ist die DB leer → No-Op, aber für
-Reproduzierbarkeit/künftige Migrationen vorhanden.
-
-Aufruf:  ~/.mem0/venv/bin/python migrate.py [pfad/zur/mc2-memory.db]
-"""
-
-import os
-import sqlite3
-import sys
-
-from app import USER_ID, mem  # nutzt dieselbe Mem0-Instanz/Config
-
-DEFAULT_DB = os.environ.get("MC_MEMORY_DB", "/srv/models/mc2-memory.db")
-MARKER = os.environ.get("MEM0_MIGRATION_MARKER", "/srv/models/mem0/.migrated_sqlite")
-
-
-def main() -> int:
-    db_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else DEFAULT_DB
-    if os.path.exists(MARKER):
-        print(f"Migration bereits erledigt (Marker {MARKER}).")
-        return 0
-    if not os.path.exists(db_path):
-        print(f"Keine Alt-DB unter {db_path} — nichts zu migrieren.")
-        os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
-        open(MARKER, "w").close()
-        return 0
-
-    conn = sqlite3.connect(db_path)
-    conn.row_factory = sqlite3.Row
-    try:
-        rows = conn.execute(
-            "SELECT content, category, source FROM memories ORDER BY created_at"
-        ).fetchall()
-    except sqlite3.OperationalError:
-        rows = []
-    conn.close()
-
-    m = mem()
-    n = 0
-    for r in rows:
-        content = (r["content"] or "").strip()
-        if not content:
-            continue
-        m.add([{"role": "user", "content": content}], user_id=USER_ID, infer=False,
-               metadata={"category": r["category"] or "stable",
-                         "source": r["source"] or "migrated"})
-        n += 1
-
-    os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
-    open(MARKER, "w").close()
-    print(f"Migriert: {n} Einträge aus {db_path} → Mem0.")
-    return 0
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    raise SystemExit(main())

mem0_service/requirements.txt

@@ -1,9 +0,0 @@
-# Mem0-Sidecar-Deps im ~/.mem0/venv (Python 3.12). BEWUSST GEPINNT — Upgrades nur
-# absichtlich, weil der Sidecar mem0-INTERNA nutzt (NoThink-LLM-Swap, Roh-Zugriff auf die
-# Chroma-Collection für den Graphen, Annahmen übers Result-Format). Ein unkontrolliertes
-# mem0/chromadb-Upgrade kann das still brechen.
-# Upgrade-Prozedur (Backup → Pin anheben → smoke_test.py): siehe docs/UPGRADE.md.
-mem0ai==2.0.8
-chromadb==1.5.9
-fastapi==0.138.1
-uvicorn[standard]==0.49.0

mem0_service/smoke_test.py

@@ -1,71 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Smoke-Test für den Mem0-Sidecar — VOR und NACH jedem mem0/chromadb-Upgrade laufen lassen.
-Prüft genau die Pfade, die mem0-INTERNA nutzen (LLM-Extraktion/NoThink, Auto-Einordnung,
-Embeddings/Suche, Roh-Chroma-Graph). Nutzt eine WEGWERF-Collection unter /tmp — das echte
-Gedächtnis (/srv/models/mem0) wird NICHT angefasst.
-
-Aufruf:  ~/.mem0/venv/bin/python ~/mission-control-v2/mem0_service/smoke_test.py
-Exit 0 = alles grün, sonst 1.
-"""
-
-import os
-import shutil
-import sys
-import tempfile
-import time
-
-# WICHTIG: Env vor dem Import von app setzen (app liest die Pfade beim Modul-Load).
-_TMP = tempfile.mkdtemp(prefix="mem0_smoke_")
-os.environ["MEM0_CHROMA_PATH"] = os.path.join(_TMP, "chroma")
-os.environ["MEM0_HISTORY_DB"] = os.path.join(_TMP, "history.db")
-os.environ["MEM0_COLLECTION"] = f"smoke_{int(time.time())}"
-
-sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
-import app
-
-_fails: list[str] = []
-
-
-def check(name: str, cond: bool, detail: str = "") -> None:
-    print(("PASS" if cond else "FAIL"), "—", name, ("" if cond else f":: {detail}"))
-    if not cond:
-        _fails.append(name)
-
-
-def main() -> int:
-    app.mem()  # Memory bauen (öffnet Chroma, pingt Modelle)
-
-    # 1) Verbatim add + Rücklesen
-    r = app.add_memory(app.MemIn(content="Smoke: der Himmel ist blau.", category="knowledge", source="smoke"))
-    check("verbatim add + get", bool(r.get("id")) and "blau" in r.get("content", ""), str(r)[:160])
-
-    # 2) Embeddings / semantische Suche (Bedeutung, nicht Wort)
-    res = app.list_memory(q="Welche Farbe hat der Himmel?")
-    check("semantische Suche", any("blau" in i.get("content", "") for i in res), str(res)[:160])
-
-    # 3) Auto-Lernen: LLM-Extraktion (NoThink) + Deutsch erzwungen
-    lr = app.learn(app.LearnIn(text="Ich heiße Max und programmiere am liebsten in Go.", source="smoke"))
-    items = lr.get("results", [])
-    check("Auto-Lernen extrahiert Fakten", len(items) > 0, str(lr)[:160])
-    joined = " ".join((i.get("content") or "") for i in items).lower()
-    check("Extraktion auf Deutsch", any(w in joined for w in ("heißt", "programmiert", "mag", "bevorzugt", "name", "nutzt")), joined[:160])
-
-    # 4) Auto-Einordnung in die 4 gültigen Kategorien
-    cats = {i.get("category") for i in items if i.get("category")}
-    check("Auto-Einordnung gültige Kategorie", bool(cats) and cats <= set(app.CATEGORIES), str(cats))
-
-    # 5) Graph aus den Roh-Embeddings (Chroma-Interna)
-    g = app.graph()
-    check("Graph liefert Knoten", len(g.get("nodes", [])) >= 1, str({k: len(v) for k, v in g.items()}))
-
-    print("\n" + ("ALLE TESTS GRÜN ✓" if not _fails else f"FEHLGESCHLAGEN: {_fails}"))
-    return 0 if not _fails else 1
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    try:
-        code = main()
-    finally:
-        shutil.rmtree(_TMP, ignore_errors=True)
-    sys.exit(code)