Lars
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Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 4s
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doc_type: concept
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audience: architect, product_owner
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scope: ai, router, personas
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status: active
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version: 2.6
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context: "Fachkonzept der KI-Persönlichkeit, der Decision Engine und Erweiterungsstrategien."
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# Konzept: KI-Persönlichkeit & Router
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**Quellen:** `mindnet_functional_architecture.md`, `Programmplan_V2.2.md`
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Mindnet soll nicht wie eine Suchmaschine wirken, sondern wie ein **Digitaler Zwilling**. Dazu muss das System erkennen, **was** der Nutzer will, und seine "Persönlichkeit" anpassen.
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## 1. Der Hybrid Router (Das Gehirn)
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Jede Eingabe durchläuft den **Hybrid Router**. Er entscheidet über die Strategie.
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### Modus A: RAG (Retrieval Augmented Generation)
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* *Intent:* Der Nutzer hat eine Frage oder ein Problem (`FACT`, `DECISION`, `EMPATHY`).
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* *Aktion:* Das System sucht im Gedächtnis und generiert eine Antwort.
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### Modus B: Interview (Knowledge Capture)
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* *Intent:* Der Nutzer will Wissen speichern (`INTERVIEW`).
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* *Aktion:* Das System sucht **nicht**, sondern fragt ab und erstellt einen Draft.
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## 2. Die Personas (Strategien)
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Mindnet wechselt den Hut, je nach Situation.
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### 2.1 Der Berater (Strategy: DECISION)
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* **Auslöser:** Fragen wie "Soll ich...?", "Was ist besser?".
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* **Strategic Retrieval:** Lädt aktiv Notizen der Typen `value` (Werte), `goal` (Ziele) und `risk` (Risiken), auch wenn sie im Text nicht direkt vorkommen.
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* **Reasoning:** *"Wäge die Fakten gegen meine Werte ab. Sei strikt bei Risiken."*
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### 2.2 Der Spiegel (Strategy: EMPATHY)
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* **Auslöser:** Emotionale Aussagen ("Ich bin frustriert").
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* **Strategic Retrieval:** Lädt `experience` (Erfahrungen) und `belief` (Glaubenssätze).
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* **Reasoning:** *"Nutze meine eigenen Erfahrungen, um die Situation einzuordnen."*
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### 2.3 Der Bibliothekar (Strategy: FACT)
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* **Auslöser:** Sachfragen ("Was ist Qdrant?").
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* **Behavior:** Präzise, neutral, kurz.
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## 3. Future Concepts: The Empathic Digital Twin
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Um Mindnet von einer Maschine zu einem echten Spiegel der Persönlichkeit zu entwickeln, sind folgende Konzepte in der Architektur angelegt:
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### 3.1 Antizipation durch Erfahrung
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* **Konzept:** Das System soll Konsequenzen vorhersagen ("Was passiert, wenn...?").
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* **Logik:** *"In einer ähnlichen Situation (Projekt A) hat Entscheidung X zu Ergebnis Y geführt."* (Analogie-Schluss).
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### 3.2 Empathie & "Ich"-Modus
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* **Konzept:** Das System antwortet im Tonfall des Nutzers.
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* **Umsetzung:** Few-Shot Prompting mit eigenen E-Mails/Texten als Stilvorlage.
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### 3.3 Glaubenssätze & Rituale
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* **Konzept:** Berücksichtigung weicher Faktoren.
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* **Szenario:** Bei Terminplanungen werden Rituale ("Keine Meetings vor 10 Uhr") automatisch als harte Restriktion gegen Anfragen geprüft.
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## 4. Erweiterbarkeit: Das "Teach-the-AI" Paradigma
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Mindnet lernt nicht durch Training (Fine-Tuning), sondern durch **Konfiguration** und **Vernetzung**. Wenn du dem System ein neues Konzept beibringen willst, musst du an drei Stellen eingreifen.
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**Beispiel: Du willst den Typ `risk` einführen.**
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**1. Daten-Ebene (Physik)**
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In `types.yaml`: Definiere Gewicht und Verhalten.
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```yaml
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risk:
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retriever_weight: 0.90 # Hohe Priorität
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edge_defaults: ["blocks"] # Automatische Kante zu Projekten
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```
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**2. Strategie-Ebene (Router)**
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In `decision_engine.yaml`: Wann soll das geladen werden?
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```yaml
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DECISION:
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inject_types: ["value", "risk"] # Füge 'risk' hinzu
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```
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**3. Kognitive Ebene (Verständnis)**
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In `prompts.yaml`: Erkläre dem LLM, was ein Risiko ist.
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**Fazit:** Nur wenn **Daten** (Vault), **Physik** (Config) und **Semantik** (Prompt) zusammenspielen, entsteht ein intelligenter Zwilling. |