refactor: LLM Typen und Traits nach nazarick-core verschoben, BaseAgent extrahiert

crates/api/src/llm.rs

@@ -1,7 +1,6 @@
 /// Abstraktionsschicht für alle LLM-Provider.
 /// Neue Provider (Ollama, Mistral) werden hier als weitere Submodule ergänzt.
-pub mod provider;
 pub mod lmstudio;
 
-// Re-export der wichtigsten Typen damit Nutzer nur `api::llm::X` schreiben müssen
-pub use provider::{LlmProvider, LlmRequest, LlmResponse, Message};
+// Re-export aus nazarick-core damit bestehende Importe `api::llm::X` weiter funktionieren
+pub use nazarick_core::llm::{LlmProvider, LlmRequest, LlmResponse, Message};

crates/api/src/llm/lmstudio.rs

@@ -3,7 +3,7 @@ use reqwest::Client;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 use nazarick_core::types::Result;
 use nazarick_core::error::NazarickError;
-use crate::llm::provider::{LlmProvider, LlmRequest, LlmResponse, Message};
+use nazarick_core::llm::{LlmProvider, LlmRequest, LlmResponse, Message};
 
 /// LM Studio Provider — für lokale Entwicklung auf dem Entwicklungsrechner.
 /// LM Studio emuliert die OpenAI Chat Completions API, daher nutzen

crates/api/src/llm/provider.rs

@@ -1,61 +0,0 @@
-use nazarick_core::types::Result;
-
-/// Repräsentiert eine einzelne Nachricht in einem Gespräch.
-/// Entspricht dem Message-Format das alle gängigen LLM APIs verwenden.
-#[derive(Debug, Clone)]
-pub struct Message {
-    /// Rolle des Absenders: "system", "user" oder "assistant"
-    pub role: String,
-    /// Inhalt der Nachricht
-    pub content: String,
-}
-
-impl Message {
-    /// Erstellt eine System-Nachricht (z.B. den Persönlichkeits-Prompt)
-    pub fn system(content: impl Into<String>) -> Self {
-        Self { role: "system".to_string(), content: content.into() }
-    }
-
-    /// Erstellt eine User-Nachricht
-    pub fn user(content: impl Into<String>) -> Self {
-        Self { role: "user".to_string(), content: content.into() }
-    }
-
-    /// Erstellt eine Assistant-Nachricht (vorherige Antworten für Kontext)
-    pub fn assistant(content: impl Into<String>) -> Self {
-        Self { role: "assistant".to_string(), content: content.into() }
-    }
-}
-
-/// Konfiguration für einen einzelnen LLM-Aufruf.
-#[derive(Debug, Clone)]
-pub struct LlmRequest {
-    /// Der vollständige Gesprächsverlauf inklusive System-Prompt
-    pub messages: Vec<Message>,
-    /// Maximale Anzahl Token in der Antwort
-    pub max_tokens: u32,
-    /// Kreativität der Antwort (0.0 = deterministisch, 1.0 = sehr kreativ)
-    pub temperature: f32,
-}
-
-/// Antwort eines LLM-Aufrufs.
-#[derive(Debug, Clone)]
-pub struct LlmResponse {
-    /// Der generierte Text
-    pub content: String,
-    /// Anzahl der Input-Token (für Usage-Tracking)
-    pub tokens_input: u64,
-    /// Anzahl der Output-Token (für Usage-Tracking)
-    pub tokens_output: u64,
-}
-
-/// Zentraler Trait für alle LLM-Provider.
-#[async_trait::async_trait]
-pub trait LlmProvider: Send + Sync {
-    /// Sendet eine Anfrage an das LLM und gibt die Antwort zurück.
-    async fn complete(&self, request: LlmRequest) -> Result<LlmResponse>;
-
-    /// Gibt den Namen des Providers zurück.
-    /// Wird für Logging und Usage-Tracking verwendet.
-    fn name(&self) -> &str;
-}