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doc_type: concept
audience: architect, product_owner
scope: ai, router, personas
status: active
version: 2.8
context: "Fachkonzept der KI-Persönlichkeit, der Hybrid-Provider-Kaskade und der operationalen Resilienz."
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# Konzept: KI-Persönlichkeit & Router

**Quellen:** `mindnet_functional_architecture.md`, `llm_service.py`, `config.py`

Mindnet soll nicht wie eine Suchmaschine wirken, sondern wie ein **Digitaler Zwilling**. Dazu muss das System erkennen, **was** der Nutzer will, und seine „Persönlichkeit“ sowie seine technische Infrastruktur dynamisch anpassen.

## 1. Der Hybrid Router (Das Gehirn)

Jede Eingabe durchläuft den **Hybrid Router**. Er entscheidet über die fachliche Strategie und die technische Ausführung.

### Modus A: RAG (Retrieval Augmented Generation)
* **Intent:** Der Nutzer hat eine Frage oder ein Problem (`FACT`, `DECISION`, `EMPATHY`).
* **Aktion:** Das System sucht im Gedächtnis und generiert eine Antwort.

### Modus B: Interview (Knowledge Capture)
* **Intent:** Der Nutzer will Wissen speichern (`INTERVIEW`).
* **Aktion:** Das System sucht **nicht**, sondern fragt ab und erstellt einen Draft.

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## 2. Die Provider-Kaskade (Hybrid-Cloud Resilienz)

Ein intelligenter Zwilling muss jederzeit verfügbar sein. Mindnet v2.8 nutzt eine **dreistufige Kaskade**, um Intelligenz, Kosten und Verfügbarkeit zu optimieren:

1.  **Stufe 1: High-Performance Cloud (OpenRouter/Gemini):** Primäre Wahl für komplexe Schlussfolgerungen und semantische Extraktion (Mistral-7B / Gemini-2.5-Lite).
2.  **Stufe 2: Resilienz-Pause (Quota-Handling):** Bei Erreichen von Provider-Limits (HTTP 429) pausiert das System intelligent (konfigurierbar via `LLM_RATE_LIMIT_WAIT`), anstatt den Dienst abzubrechen.
3.  **Stufe 3: Local-Only Fallback (Ollama):** Schlagen alle Cloud-Retries fehl, übernimmt das lokale Modell (Phi-3), um die Betriebssicherheit ohne Datenabfluss zu garantieren.

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## 3. Die Personas (Strategien)

Mindnet wechselt den Hut, je nach Situation.

### 3.1 Der Berater (Strategy: DECISION)
* **Auslöser:** Fragen wie „Soll ich...?“, „Was ist besser?“.
* **Strategic Retrieval:** Lädt aktiv Notizen der Typen `value` (Werte), `goal` (Ziele) und `risk` (Risiken), auch wenn sie im Text nicht direkt vorkommen.
* **Reasoning:** *„Wäge die Fakten gegen meine Werte ab. Sei strikt bei Risiken.“*

### 3.2 Der Spiegel (Strategy: EMPATHY)
* **Auslöser:** Emotionale Aussagen („Ich bin frustriert“).
* **Strategic Retrieval:** Lädt `experience` (Erfahrungen) und `belief` (Glaubenssätze).
* **Reasoning:** *„Nutze meine eigenen Erfahrungen, um die Situation einzuordnen.“*

### 3.3 Der Bibliothekar (Strategy: FACT)
* **Auslöser:** Sachfragen („Was ist Qdrant?“).
* **Behavior:** Präzise, neutral, kurz.

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## 4. Future Concepts: The Empathic Digital Twin

### 4.1 Antizipation durch Erfahrung
* **Konzept:** Das System soll Konsequenzen vorhersagen („Was passiert, wenn...?“).
* **Logik:** *„In einer ähnlichen Situation (Projekt A) hat Entscheidung X zu Ergebnis Y geführt.“* (Analogie-Schluss).

### 4.2 Empathie & „Ich“-Modus
* **Konzept:** Das System antwortet im Tonfall des Nutzers.
* **Umsetzung:** Few-Shot Prompting mit eigenen E-Mails/Texten als Stilvorlage.

### 4.3 Resilienz als Charakterzug
Durch das **WP-76 Handling** zeigt das System „Geduld“: Bei Überlastung der Cloud-Dienste bricht es nicht panisch ab, sondern wartet auf die nächste freie Kapazität, um die Qualität der Antwort zu sichern.

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## 5. Erweiterbarkeit: Das „Teach-the-AI“ Paradigma

Mindnet lernt durch **Konfiguration** und **Vernetzung**.

**Beispiel: Du willst den Typ `risk` einführen.**

**1. Daten-Ebene (Physik)**
In `types.yaml`: Definiere Gewicht und Verhalten.
```yaml
risk:
  retriever_weight: 0.90    # Hohe Priorität
  edge_defaults: ["blocks"] # Automatische Kante zu Projekten
```

**2. Strategie-Ebene (Router)**
In `decision_engine.yaml`: Wann soll das geladen werden?
```yaml
DECISION:
  inject_types: ["value", "risk"] # Füge 'risk' hinzu
```

**3. Kognitive Ebene (Verständnis)**
In `prompts.yaml`: Erkläre dem LLM (provider-spezifisch), was ein Risiko ist.

**Fazit:** Nur wenn **Daten** (Vault), **Infrastruktur** (Resiliente Kaskade) und **Semantik** (Prompt) zusammenspielen, entsteht ein intelligenter Zwilling.