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

Cargo.lock

@@ -760,6 +760,7 @@ dependencies = [
 name = "nazarick-core"
 version = "0.1.0"
 dependencies = [
+ "async-trait",
  "thiserror",
  "uuid",
 ]

config.toml

@@ -15,5 +15,13 @@ bot_token            = "k1RMRh0NbcROtVlPbUg2GNgtGzb3AKmiHzgIt0E1VcmtWkZFAic7Sv6s
 incoming_webhook_url = "https://sithies-tb.de6.quickconnect.to/direct/webapi/entry.cgi?api=SYNO.Chat.External&method=chatbot&version=2&token=%22k1RMRh0NbcROtVlPbUg2GNgtGzb3AKmiHzgIt0E1VcmtWkZFAic7Sv6sS3ZPHO1D%22"
 allowed_user_ids     = [5]
 
+agent_id             = "lyra"
+bot_token            = "e8Hg50YgD1YcfmfaKCr1B3lgAE3c2s8QyJOTXyfkPJulKzcqgqq7EBrT4MNw1gUy"
+incoming_webhook_url = "https://sithies-tb.de6.quickconnect.to/direct/webapi/entry.cgi?api=SYNO.Chat.External&method=chatbot&version=2&token=%22e8Hg50YgD1YcfmfaKCr1B3lgAE3c2s8QyJOTXyfkPJulKzcqgqq7EBrT4MNw1gUy%22"
+allowed_user_ids     = [5]
+
 [agents.sebas_tian]
-# Sebas-spezifisches
+# Sebas-spezifisches
+
+[agents.lyra]
+# Lyra-spezifisches

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/nazarick-core/Cargo.toml

@@ -5,4 +5,5 @@ edition = "2024"
 
 [dependencies]
 thiserror = "2.0.18"
-uuid = { version = "1.22.0", features = ["v4"] }
+uuid = { version = "1.22.0", features = ["v4"] }
+async-trait = "0.1.89"

crates/nazarick-core/src/agent.rs

@@ -0,0 +1,65 @@
+// nazarick-core/src/agent.rs
+//
+// BaseAgent — gemeinsame Logik für alle Agenten.
+// Sebas, Lyra und zukünftige Agenten sind nur noch dünne Wrapper darum.
+
+use crate::prompt::PromptBuilder;
+use crate::types::{AgentId, Result};
+use crate::llm::{LlmProvider, LlmRequest, Message};
+
+pub struct BaseAgent {
+    /// Eindeutige ID dieser Agent-Instanz
+    pub id: AgentId,
+    /// Baut den System-Prompt aus soul_core + soul_personality
+    prompt_builder: PromptBuilder,
+    /// Das LLM-Backend (LmStudio, Ollama, Mistral)
+    llm: Box<dyn LlmProvider>,
+    /// Konversationsverlauf — damit der Agent den Kontext behält
+    history: Vec<Message>,
+}
+
+impl BaseAgent {
+    /// Erstellt eine neue BaseAgent-Instanz.
+    /// Wird von jedem Agenten in seinem new() aufgerufen.
+    pub fn new(
+        soul_core_path: impl Into<String>,
+        soul_personality_path: impl Into<String>,
+        llm: Box<dyn LlmProvider>,
+    ) -> Self {
+        Self {
+            id: AgentId::new_v4(),
+            prompt_builder: PromptBuilder::new(soul_core_path, soul_personality_path),
+            llm,
+            history: Vec::new(),
+        }
+    }
+
+    /// Sendet eine Nachricht und gibt die Antwort zurück.
+    /// Konversationsverlauf wird automatisch mitgeführt.
+    pub async fn chat(&mut self, user_message: &str) -> Result<String> {
+        let system_prompt = self.prompt_builder.build()?;
+
+        self.history.push(Message::user(user_message));
+
+        let mut messages = vec![Message::system(system_prompt)];
+        messages.extend(self.history.clone());
+
+        let request = LlmRequest {
+            messages,
+            max_tokens: 4096,
+            temperature: 0.7,
+        };
+
+        let response = self.llm.complete(request).await?;
+
+        self.history.push(Message::assistant(&response.content));
+
+        Ok(response.content)
+    }
+
+    /// Löscht den Konversationsverlauf.
+    /// Nützlich wenn ein neues Gespräch beginnen soll.
+    pub fn clear_history(&mut self) {
+        self.history.clear();
+    }
+}

crates/nazarick-core/src/lib.rs

@@ -9,4 +9,6 @@ pub mod usage;
 /// Persönlichkeit basiert auf zwei Dateien:
 /// - soul_core.md       → unveränderlicher Kern (Regeln, Sicherheit)
 /// - soul_personality.md → entwickelbarer Teil (Ton, Präferenzen)
-pub mod prompt;
+pub mod prompt;
+pub mod llm;
+pub mod agent;

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

@@ -1,4 +1,7 @@
-use nazarick_core::types::Result;
+// 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.
@@ -47,15 +50,4 @@ pub struct LlmResponse {
     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;
 }

crates/sebas-tian/src/lib.rs

@@ -1,74 +1,38 @@
-/// Sebas Tian — Haupt-Butler-Agent von Nazarick.
-/// Implementiert den Agent-Trait und orchestriert
-/// LLM-Kommunikation, Prompt-Aufbau und Konversationsverlauf.
+// crates/sebas-tian/src/lib.rs
+//
+// Sebas Tian — Haupt-Butler-Agent.
+// Dünner Wrapper um BaseAgent — nur name() ist Sebas-spezifisch.
 
+use nazarick_core::agent::BaseAgent;
 use nazarick_core::traits::Agent;
 use nazarick_core::types::AgentId;
-use nazarick_core::prompt::PromptBuilder;
-use api::llm::{LlmProvider, LlmRequest, Message};
+use nazarick_core::llm::LlmProvider;
 
 pub struct Sebas {
-    /// Eindeutige ID dieser Agent-Instanz
-    id: AgentId,
-    /// Baut den System-Prompt aus soul_core + soul_personality
-    prompt_builder: PromptBuilder,
-    /// Das LLM-Backend (LmStudio, Ollama, Mistral)
-    llm: Box<dyn LlmProvider>,
-    /// Konversationsverlauf — damit Sebas den Kontext behält
-    history: Vec<Message>,
+    base: BaseAgent,
 }
 
 impl Sebas {
     /// Erstellt eine neue Sebas-Instanz.
-    /// `soul_core_path`        → Pfad zu soul_core.md
-    /// `soul_personality_path` → Pfad zu soul_personality.md
-    /// `llm`                   → LLM-Provider (z.B. LmStudioProvider)
     pub fn new(
         soul_core_path: impl Into<String>,
         soul_personality_path: impl Into<String>,
         llm: Box<dyn LlmProvider>,
     ) -> Self {
         Self {
-            id: AgentId::new_v4(),
-            prompt_builder: PromptBuilder::new(soul_core_path, soul_personality_path),
-            llm,
-            history: Vec::new(),
+            base: BaseAgent::new(soul_core_path, soul_personality_path, llm),
         }
     }
 
-    /// Sendet eine Nachricht an Sebas und gibt seine Antwort zurück.
-    /// Der Konversationsverlauf wird automatisch mitgeführt.
+    /// Delegiert chat() an BaseAgent.
     pub async fn chat(&mut self, user_message: &str) -> nazarick_core::types::Result<String> {
-        // System-Prompt aus soul-Dateien aufbauen
-        let system_prompt = self.prompt_builder.build()?;
-
-        // User-Nachricht zum Verlauf hinzufügen
-        self.history.push(Message::user(user_message));
-
-        // Vollständige Nachrichtenliste aufbauen:
-        // System-Prompt + gesamter bisheriger Verlauf
-        let mut messages = vec![Message::system(system_prompt)];
-        messages.extend(self.history.clone());
-
-        // LLM anfragen
-        let request = LlmRequest {
-            messages,
-            max_tokens: 4096, // ← erhöht damit Thinking + Antwort reinpassen
-            temperature: 0.7,
-        };
-
-        let response = self.llm.complete(request).await?;
-
-        // Antwort zum Verlauf hinzufügen damit Sebas sich erinnert
-        self.history.push(Message::assistant(&response.content));
-
-        Ok(response.content)
+        self.base.chat(user_message).await
     }
 }
 
 impl Agent for Sebas {
     fn id(&self) -> AgentId {
-        self.id
+        self.base.id
     }
 
     fn name(&self) -> &str {