Hitonabi
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Idee aus verwaistem (nie verdrahtetem) Patch in der Hermes-Quelle api_server.py - regelkonform in den MC2-Gateway umgezogen, Original als docs/archiv/hermes-api_server-vision-patch-verwaist.diff archiviert. Request mit Bild an coder: Bilder werden vorab von VL-30B beschrieben und als Text injiziert, die Code-Frage bleibt beim Spezialisten. Fallback bei Analyse-Fehler: bisherige Vision-Umleitung. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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5.3 KiB
Python
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Lane-Routing für den eingebauten MC2-Gateway (:9001/v1).
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Zwei virtuelle Lanes, die Clients/IDEs auswählen — der Router pickt das echte Modell:
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- **chat** (= altes `auto`): Alltag → `fast`, schwer/lang → `heavy`.
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- **coding**: Code-Arbeit → `coder` (Qwen3-Coder-Next); riesiger/architektonischer Kontext → `heavy`;
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triviale Kurzfrage ohne Code → `fast` (Tempo).
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Regelbasiert, sub-ms, ohne Cloud. Schwellen/Aliases liegen in einer UI-editierbaren Policy
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(routing_policy.py, hot-reload; Env = Defaults). Lucy läuft NICHT hierüber — die ist der
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Hermes-Agent (:8642), eigene Ebene.
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import re
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from services.routing_policy import load_policy
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# Modell-Aliases & Zeichen-Schwellen liegen jetzt in der UI-editierbaren Policy
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# (routing_policy.py) und kommen pro Request via load_policy() (hot-reload). Die Env-Vars
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# sind dort die Defaults. Die Regex-Keyword-Listen unten bleiben bewusst im Code.
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# Virtuelle Lanes, die im Gateway als „Modelle" sichtbar sind.
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LANES = ["coding", "chat"]
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LANE_ALIASES = {"auto": "chat"} # Rückwärtskompatibel: model:auto == chat
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_HEAVY_KW = re.compile(
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r"\b(beweis|prove|theorem|komplex|complex|schwierig|"
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r"think\s*hard|reason\s*carefully|tief\s*nachdenk|optimi[sz]e|"
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r"root\s*cause|analy[sz]e\s+deeply|step[-\s]?by[-\s]?step)\b",
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re.IGNORECASE,
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)
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# Coding-spezifische „das ist groß/architektonisch" Signale → heavy statt coder.
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_CODING_HEAVY_KW = re.compile(
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r"\b(architekt|architect|system[-\s]?design|refactor\s+the\s+(whole|entire)|"
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r"ganze[ns]?\s+(architektur|codebase|projekt)|migrat\w+\s+(the\s+)?(whole|entire|gesamte)|"
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r"entwirf\s+(eine\s+)?architektur|plane?\s+(die\s+)?architektur)\b",
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re.IGNORECASE,
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)
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# Code-Indikatoren — verhindert, dass echte Code-Anfragen als „trivial" auf fast abrutschen.
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# Bewusst breit (inkl. natürlichsprachiger Coding-Begriffe DE+EN): in der coding-Lane soll im Zweifel
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# `coder` gewinnen; nur echte Nicht-Code-Kürze ("hallo", "wie spät") rutscht auf fast.
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_CODE_HINT = re.compile(
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r"```|\bdef \b|\bclass \b|\bimport \b|\bfunction\b|=>|;\s*$|"
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r"\.(py|ts|tsx|js|jsx|go|rs|java|cpp|c|rb|php|sql)\b|/src/|traceback|stack\s*trace|"
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r"\b(funktion|function|bug|fix|fehler|error|exception|implementier\w*|schreib\w*|"
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r"code\w*|coden|test\w*|klasse|method\w*|methode|refactor\w*|kompil\w*|compile|"
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r"build|deploy|debug|script|skript|api|endpoint|query|regex|json|yaml|"
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r"npm|pip|git|docker|terminal|shell|command)\b",
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re.IGNORECASE | re.MULTILINE,
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)
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# Bild-Weiche (Faden 11): Aliase, die selbst Bilder koennen — die werden NIE umgeroutet.
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VISION_CAPABLE = {"vision", "scout"}
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IMAGE_PART_TYPES = {"image_url", "input_image", "image"}
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def has_image(body: dict) -> bool:
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"""True, wenn irgendeine Nachricht einen Bild-Part enthaelt (OpenAI-multimodaler
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content: eine Liste mit einem {"type": "image_url"|"input_image"|"image", ...}-Teil)."""
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for m in body.get("messages") or []:
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if not isinstance(m, dict):
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continue
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content = m.get("content")
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if isinstance(content, list):
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for part in content:
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if isinstance(part, dict) and part.get("type") in IMAGE_PART_TYPES:
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return True
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return False
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def _text_of(body: dict) -> str:
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msgs = body.get("messages") or []
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# Multimodaler content ist eine Liste — nur die Text-Parts fuers Komplexitaets-Routing
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# zusammenziehen (ein dict/Liste als str() wuerde die Zeichen-Schwelle verfaelschen).
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out = []
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for m in msgs:
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if not isinstance(m, dict):
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continue
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c = m.get("content")
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if isinstance(c, str):
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out.append(c)
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elif isinstance(c, list):
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for part in c:
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if isinstance(part, dict) and part.get("type") == "text":
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out.append(str(part.get("text") or ""))
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return "\n".join(out)
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def _route_chat(text: str, n: int) -> tuple[str, str]:
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p = load_policy()
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if n > p["heavy_chars"]:
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return p["heavy"], f"langer Kontext ({n} > {p['heavy_chars']} Zeichen)"
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if _HEAVY_KW.search(text):
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return p["heavy"], "Komplexitäts-Schlüsselwort erkannt"
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return p["fast"], "Standard"
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def _route_coding(text: str, n: int) -> tuple[str, str]:
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# Agentisches Coden (OpenCode/RooCode/…) bleibt IMMER beim dedizierten Coder — NIE heavy/fast
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# (das sind Allzweck-Modelle, schwächer bei Code). Die Qwen-Coder packen 256K–1M Kontext selbst,
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# langer Repo-Kontext ist bei Agenten der Normalfall und darf NICHT zu heavy umrouten.
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# (Phase 2b: warme schnelle Coder-Stufe coder_lite als Default + coder als Eskalation.)
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p = load_policy()
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if p["coder_lite"] and not _CODING_HEAVY_KW.search(text) and n <= p["coding_escalate_chars"]:
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return p["coder_lite"], "Coding (schneller Coder)"
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return p["coder"], "Coding -> starker Coder"
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def choose_for_lane(lane: str, body: dict) -> tuple[str, str]:
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"""Wählt das echte Modell-Alias für eine Lane. Gibt (alias, begründung) zurück."""
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lane = LANE_ALIASES.get((lane or "chat").lower(), (lane or "chat").lower())
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text = _text_of(body)
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n = len(text)
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if lane == "coding":
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return _route_coding(text, n)
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return _route_chat(text, n) # chat + alles Unbekannte
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def choose_model(body: dict) -> tuple[str, str]:
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"""Rückwärtskompatibel: altes `model:auto` == chat-Lane."""
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return choose_for_lane("chat", body)
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