mindnet/docs/02_concepts/02_concept_ai_personality.md

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doc_type: concept
audience: architect, product_owner
scope: ai, router, personas, resilience, agentic_rag
status: active
version: 2.9.3
context: "Fachkonzept der hybriden KI-Persönlichkeit, Agentic Multi-Stream RAG, Provider-Kaskade und kognitiven Resilienz (Deep Fallback)."
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# Konzept: KI-Persönlichkeit & Router

**Quellen:** `mindnet_functional_architecture.md`, `llm_service.py`, `config.py`, `ingestion.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 & Agentic Multi-Stream RAG (Das Gehirn)

Jede Eingabe durchläuft den **Hybrid Router**. Seit WP-25 agiert das System als **Agentic Orchestrator**, der Nutzeranfragen analysiert, in parallele Wissens-Streams aufteilt und diese zu einer kontextreichen, wertebasierten Antwort synthetisiert.

### Intent-basiertes Routing (WP-25)

Der Router nutzt einen **Hybrid-Modus** mit Keyword Fast-Path und LLM Slow-Path:

**Keyword Fast-Path:**
* Sofortige Erkennung von Triggern wie "Soll ich", "Wann", "Was ist"
* Reduziert Latenz durch schnelle Keyword-Erkennung ohne LLM-Call

**LLM Slow-Path:**
* Komplexe semantische Analyse für unklare Anfragen
* Nutzt `intent_router_v1` Prompt zur Klassifizierung

**Strategien:**
* **FACT_WHAT/FACT_WHEN:** Wissensabfrage (Wissen/Listen, Zeitpunkte)
* **DECISION:** Beratung (Rat, Strategie, Abwägung)
* **EMPATHY:** Reflexion (Emotionale Resonanz)
* **CODING:** Technik (Programmierung, Syntax)
* **INTERVIEW:** Datenerfassung (Wissen speichern)

### Modus A: Agentic Multi-Stream RAG (WP-25)

Anstelle einer einzelnen Suche führt das System **parallele Abfragen** in spezialisierten Wissens-Streams aus:

**Stream-Library:**
* **Values Stream:** Identität, Ethik und Prinzipien (`value`, `principle`, `belief`, `trait`, `boundary`, `need`, `motivation`)
* **Facts Stream:** Operative Daten (`project`, `decision`, `task`, `goal`, `event`, `state`)
* **Biography Stream:** Persönliche Erfahrungen (`experience`, `journal`, `profile`, `person`)
* **Risk Stream:** Hindernisse und Gefahren (`risk`, `obstacle`, `bias`)
* **Tech Stream:** Technisches Wissen (`concept`, `source`, `glossary`, `idea`, `insight`, `skill`, `habit`)

**Wissens-Synthese:**
Die Zusammenführung erfolgt über spezialisierte Templates mit expliziten Stream-Variablen (z.B. `{values_stream}`, `{risk_stream}`). Dies ermöglicht dem LLM eine differenzierte Abwägung zwischen Fakten und persönlichen Werten.

**Stream-Tracing:**
Jeder Treffer wird mit `stream_origin` markiert, um Feedback-Optimierung pro Wissensbereich zu ermöglichen.

### 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 hybride LLM-Landschaft (Resilienz-Kaskade)

Ein intelligenter Zwilling muss jederzeit verfügbar sein. Mindnet v2.8.1 nutzt eine **dreistufige Kaskade**, um Intelligenz, Kosten und Verfügbarkeit zu optimieren:

1.  **Stufe 1: Cloud-Speed (Turbo-Mode):** Primäre Wahl für komplexe Extraktionsaufgaben und schnelle RAG-Antworten mittels OpenRouter (Mistral-7B) oder Google Gemini (2.5-flash-lite).
2.  **Stufe 2: Quoten-Resilienz:** Erkennt das System eine Drosselung durch Cloud-Provider (HTTP 429), pausiert es kontrolliert (`LLM_RATE_LIMIT_WAIT`), führt automatisierte Retries durch und schützt so den laufenden Prozess.
3.  **Stufe 3: Deep Fallback & lokale Souveränität (Ollama):** * **Technischer Fallback:** Schlagen alle Cloud-Versuche fehl, übernimmt das lokale Modell (Phi-3).
    * **Kognitiver Fallback (v2.11.14):** Liefert die Cloud zwar technisch eine Antwort, verweigert aber inhaltlich die Verarbeitung (Silent Refusal/Policy Violation), wird ein **Deep Fallback** erzwungen, um die Datenintegrität lokal zu retten.



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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?", „Empfehlung...".
* **Multi-Stream Retrieval (WP-25):** Führt parallele Abfragen in Values Stream, Facts Stream und Risk Stream aus.
* **Wissens-Synthese:** Wägt Fakten gegen Werte ab, evaluiert Risiken und prüft Kompatibilität mit langfristiger Identität.
* **Reasoning:** *„Wäge die Fakten gegen meine Werte ab. Sei strikt bei Risiken."*

### 3.2 Der Spiegel (Strategy: EMPATHY)
* **Auslöser:** Emotionale Aussagen („Ich bin frustriert", „Ich fühle...", „Stress...").
* **Multi-Stream Retrieval (WP-25):** Führt parallele Abfragen in Biography Stream und Values Stream aus.
* **Wissens-Synthese:** Greift auf persönliche Erfahrungen und Werte zurück, um emotionale Resonanz zu schaffen.
* **Reasoning:** *„Nutze meine eigenen Erfahrungen, um die Situation einzuordnen."*

### 3.3 Der Bibliothekar (Strategy: FACT_WHAT / FACT_WHEN)
* **Auslöser:** Sachfragen („Was ist...?", „Welche sind...?", „Wann...?", „Datum...").
* **Multi-Stream Retrieval (WP-25):** Führt parallele Abfragen in Facts Stream, Tech Stream und Biography Stream aus.
* **Wissens-Synthese:** Kombiniert harte Fakten mit persönlichen Erfahrungen, falls vorhanden.
* **Behavior:** Präzise, neutral, strukturiert.

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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 die **WP-20 Implementierung** zeigt das System „Geduld“: Bei Quoten-Engpässen bricht es nicht ab, sondern wartet auf freie Kapazitäten. Durch das **Deep Fallback (v2.11.14)** besitzt Mindnet eine kognitive Ausdauer, die inhaltliche Zensur oder Blockaden der Cloud erkennt und durch lokale Rechenpower auflöst.

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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 mittels der Prompt-Kaskade), was ein Risiko ist.

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