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

crates/nazarick-core/src/llm/mod.rs

@@ -0,0 +1,10 @@
+// nazarick-core/src/llm/mod.rs
+//
+// LLM-Modul — Typen und Traits für alle LLM-Provider.
+// Re-exportiert alles damit Nutzer nur `nazarick_core::llm::X` schreiben müssen.
+
+mod types;
+mod traits;
+
+pub use types::{Message, LlmRequest, LlmResponse};
+pub use traits::LlmProvider;

crates/nazarick-core/src/llm/traits.rs

@@ -0,0 +1,19 @@
+// nazarick-core/src/llm/traits.rs
+//
+// LlmProvider Trait — gemeinsame Schnittstelle für alle LLM-Backends.
+// Neue Provider (Ollama, Mistral) implementieren diesen Trait.
+
+use crate::types::Result;
+use crate::llm::types::{LlmRequest, LlmResponse};
+
+/// Zentraler Trait für alle LLM-Provider.
+/// Jeder Provider (LmStudio, Ollama, Mistral) implementiert diesen Trait.
+#[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;
+}

crates/nazarick-core/src/llm/types.rs

@@ -0,0 +1,53 @@
+// nazarick-core/src/llm/types.rs
+//
+// Gemeinsame Datentypen für alle LLM-Provider.
+// Jeder Provider (LmStudio, Ollama, Mistral) nutzt diese Typen.
+
+/// 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,
+}