mission-control-v2/backend/services/agent.py

"""
Hermes-Agent: Status und Hirn-Umstellung. MC betreibt Hermes NICHT — Werkzeuge und MCP werden in
Hermes' eigener Config verdrahtet (siehe docs/ARCHITEKTUR.md, „Wer schreibt was").
"""

import logging
import os

import httpx
from config import (
    HERMES_API_URL,
    HERMES_BUILTIN_UI_PATH,
    HERMES_BUILTIN_UI_UPSTREAM,
    HERMES_HOME,
)

log = logging.getLogger(__name__)


def _active_brain_name() -> str:
    """Aktives Agent-Hirn aus Hermes' Config: model.default (sonst model.model)."""
    try:
        from ruamel.yaml import YAML
        p = HERMES_HOME / "config.yaml"
        if p.exists():
            with p.open(encoding="utf-8") as f:
                cfg = YAML().load(f) or {}
            m = (cfg.get("model") or {}) if isinstance(cfg, dict) else {}
            return str(m.get("default") or m.get("model") or "auto")
    except Exception:
        log.debug("_active_brain_name: Lesefehler", exc_info=True)
    return "auto"


def hermes_brain_info() -> dict:
    """Aktuelles Agent-Hirn = Modell/Alias, das Hermes laut Config nutzt (model.default),
    plus Budget-Check. Zeigt das REAL genutzte Hirn — unabhängig von einer 'hermes'-Rolle."""
    from services import llamaswap

    models = llamaswap.list_models()
    brain = _active_brain_name()              # z.B. "fast" (Alias) oder ein Modellname
    bl = brain.lower()
    cur = next((m for m in models if (m.get("role") or "").lower() == bl), None) \
        or next((m for m in models if bl in (m["name"] or "").lower()), None)
    cur_params = (cur.get("capabilities") or {}).get("params_b") if cur else None
    current = None
    if cur:
        current = {"name": cur["name"], "alias": brain, "filename": cur.get("filename"),
                   "params_b": cur_params, "quant": cur.get("quant"),
                   "size_bytes": cur.get("size_bytes"),
                   "gguf_path": cur.get("gguf_path"), "incomplete": cur.get("incomplete")}

    # Fit-Check: passt das (immer warme) Hirn + das größte on-demand-Modell zusammen ins Budget?
    budget = None
    try:
        from services.budget import footprint_gb, gtt_budget_gb
        groups = llamaswap.list_groups()
        persist = set()
        for g in groups.values():
            if isinstance(g, dict) and (g.get("persist") or g.get("persistent")):
                persist.update(g.get("members") or [])

        cur_name = cur["name"] if cur else None
        brain_gb = footprint_gb(cur) if cur else 0.0
        # voller Always-Warm-Footprint (alle persist, Brain=Empfehlung) — nur Info
        warm = brain_gb + sum(footprint_gb(m) for m in models
                              if m["name"] in persist and m["name"] != cur_name)
        largest_od = max((footprint_gb(m) for m in models if m["name"] not in persist), default=0.0)
        gtt = gtt_budget_gb()
        # Seit dem `persistent`-Fix (03.07.) bleibt das GANZE Warmset (Hirn+embed+vision)
        # resident, wenn ein on-demand-Modell DANEBEN lädt → der reale Peak ist Warmset +
        # größtes on-demand, nicht nur Hirn + größtes. Genau daran wird `fits` gemessen.
        budget = {
            "gtt_gb": gtt,
            "brain_gb": round(brain_gb, 1),
            "warm_projected_gb": round(warm, 1),
            "largest_ondemand_gb": round(largest_od, 1),
            "fits": (warm + largest_od) <= gtt,
            "free_after_gb": round(gtt - warm - largest_od, 1),
        }
    except Exception:
        log.debug("hermes_brain_info: Budget-Berechnung fehlgeschlagen", exc_info=True)

    return {"current": current, "recommended": None, "update_available": False, "budget": budget}


def _reach(url: str, path: str = "") -> bool:
    try:
        with httpx.Client(timeout=3.0) as c:
            return c.get(f"{url}{path}").status_code < 500
    except httpx.HTTPError:
        return False


def agent_status() -> dict:
    """Erreichbarkeit des Hermes-Gateways (:8642) und des Hermes-Dashboards — für die Dienste-Liste.

    Bis 24.09.2026 fragte die Funktion bei jedem Aufruf auch die abgebaute Konsole und den
    PC-Ausführer ab (3 s Zeitlimit) und las die Hermes-Config, obwohl nur diese Felder gebraucht
    werden. Seit der PC-Ausführer schläft, hätte das jede Dienste-Abfrage um 3 s verzögert."""
    return {
        "gateway_url": HERMES_API_URL,
        # Eingebaute Hermes-Web-GUI (hermes serve): same-origin über MC2 geproxyt (/hermes-ui/).
        "hermes_ui_url": HERMES_BUILTIN_UI_PATH,
        "gateway_reachable": _reach(HERMES_API_URL, "/health"),
        "hermes_ui_reachable": _reach(HERMES_BUILTIN_UI_UPSTREAM, "/"),
    }


def set_agent_brain(model_id: str, hermes_umstellen: bool = True) -> dict:
    """Setzt ein (bereits installiertes) Modell als Agent-Hirn — WARM-bewusst:
    1) vergibt den 'hermes'-Alias (das Agent-Hirn-Slot),
    2) tauscht es in die residente brains-Gruppe (altes Hirn raus, fast/vision bleiben),
    3) zeigt die Hermes-Config auf den 'hermes'-Alias + Gateway-Restart.
    So bleibt das neue Hirn warm und der Agent nutzt es sofort.
    hermes_umstellen=False: Schritt 3 macht der Aufrufer selbst — etwa das Radar, das erst nach dem
    einen gesammelten Schreibvorgang der llama-swap-Config Hermes neu startet."""
    from services import llamaswap
    models = {m["name"]: m for m in llamaswap.list_models()}
    if model_id not in models:
        return {"ok": False, "reason": "Modell nicht installiert — erst über Modelle-finden laden."}
    old = next((m["name"] for m in models.values() if m.get("role") == "hermes"), None)
    if model_id == old:
        # Idempotent härten: auch wenn schon Hirn, warm (brains) + ttl 0 sicherstellen.
        try:
            from services.llamaswap import set_ttl
            with llamaswap.sammeln():
                brains = (llamaswap.list_groups().get("brains") or {}).get("members") or []
                if model_id not in brains:
                    llamaswap.set_group("brains", brains + [model_id], swap=False, persist=True)
                set_ttl(model_id, 0)
        except PermissionError as exc:
            return {"ok": False, "reason": str(exc)}
        return {"ok": True, "old": old, "new": model_id, "note": "ist bereits das Agent-Hirn"}
    try:
        from services.llamaswap import DEFAULT_TTL, set_ttl
        # Alias, Gruppe und ttl als EIN Schreibvorgang (24.09.2026) — jeder einzelne entlud alle Modelle.
        with llamaswap.sammeln():
            llamaswap.set_role(model_id, "hermes")                       # 1) Alias
            brains = (llamaswap.list_groups().get("brains") or {}).get("members") or []
            new_members = [x for x in brains if x not in (old, model_id)] + [model_id]
            llamaswap.set_group("brains", new_members, swap=False, persist=True)   # 2) warm
            # 2b) TTL härten: neues Hirn nie auto-entladen; altes Hirn auf Default entspannen.
            set_ttl(model_id, 0)
            if old:
                set_ttl(old, DEFAULT_TTL)
    except PermissionError as exc:
        return {"ok": False, "reason": str(exc)}
    if hermes_umstellen:
        update_brain_model("hermes")                                 # 3) Config + Restart
    # Weiche Budget-Warnung (kein Hard-Block): passt Hirn + größtes on-demand zusammen ins GTT?
    warning = None
    try:
        b = hermes_brain_info().get("budget") or {}
        if b and not b.get("fits", True):
            warning = (f"Speicher-Warnung: Hirn (~{b.get('brain_gb')} GB) + größtes on-demand-"
                       f"Modell (~{b.get('largest_ondemand_gb')} GB) übersteigen das GTT-Budget "
                       f"(~{b.get('gtt_gb')} GB) — das Hirn ist persistent, heavy/coder laden "
                       f"DANEBEN: Überlauf droht (Lade-Crash/Swapping statt Verdrängung).")
    except Exception:
        log.debug("set_agent_brain: Budget-Check fehlgeschlagen", exc_info=True)
    return {"ok": True, "old": old, "new": model_id, "warning": warning}


def update_brain_model(new_model: str) -> bool:
    """Setzt Lucys Hirn in Hermes' config.yaml (model.default + model.model) und startet den
    Hermes-Gateway neu.

    Seit 24.09.2026 vorsichtig: Ist die Datei nicht lesbar (halb geschrieben, Syntaxfehler), wird
    NICHTS geschrieben — früher entstand dann eine neue Datei nur mit dem model-Block, und der Rest
    von Hermes' Konfiguration wäre weg gewesen. Geschrieben wird atomar (tmp + os.replace), vorher
    liegt eine Sicherung config.yaml.bak-hirn-<Zeitstempel> daneben."""
    import shutil
    import time as _time

    from config import HERMES_HOME
    from ruamel.yaml import YAML

    config_path = HERMES_HOME / "config.yaml"
    if not config_path.exists():
        log.warning("update_brain_model: %s fehlt — Hirn wird nicht umgestellt", config_path)
        return False
    r_yaml = YAML()
    r_yaml.preserve_quotes = True
    r_yaml.width = 100
    r_yaml.indent(mapping=2, sequence=4, offset=2)
    try:
        with config_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
            cfg = r_yaml.load(f)
    except Exception:
        log.warning("update_brain_model: config.yaml nicht lesbar — nichts geschrieben", exc_info=True)
        return False
    if not isinstance(cfg, dict):
        log.warning("update_brain_model: config.yaml hat unerwarteten Inhalt — nichts geschrieben")
        return False

    if "model" not in cfg or not isinstance(cfg["model"], dict):
        cfg["model"] = {}
    # Hermes liest model.default als aktives Modell; model.model ist der Provider-Param.
    # Beide setzen, sonst greift die Umschaltung nicht.
    cfg["model"]["default"] = new_model
    cfg["model"]["model"] = new_model

    tmp = config_path.with_suffix(".yaml.neu")
    try:
        shutil.copy2(config_path, config_path.with_name(f"config.yaml.bak-hirn-{_time.strftime('%Y%m%d-%H%M%S')}"))
        with tmp.open("w", encoding="utf-8") as f:
            r_yaml.dump(cfg, f)
        YAML(typ="safe").load(tmp.read_text(encoding="utf-8"))   # muss wieder lesbar sein
        os.replace(tmp, config_path)
    except Exception:
        log.warning("update_brain_model: Schreiben der config.yaml fehlgeschlagen", exc_info=True)
        tmp.unlink(missing_ok=True)
        return False

    try:
        from services import maintenance
        maintenance.restart_service("hermes-gateway")
    except Exception:
        log.warning("update_brain_model: hermes-gateway-Restart fehlgeschlagen", exc_info=True)
    return True