docs: Multi-Agent Review-System in ARCHITECTURE.md und ARCHITECTURE_QUICK.md dokumentiert

ARCHITECTURE.md:
- Inhaltsverzeichnis: neues Kapitel 18 (Multi-Agent Review-System)
- Datenmodell: sessions-Tabelle um review_agent_id, max_review_iterations erweitert
- Entity-Relationship: Review-Agent-Beziehung
- ChatContext.cs Kommentar: + ReviewContext
- Chat-Pipeline: Review-Phase (4b) nach end_turn mit Diagramm
- SSE-Events: review_* Events
- Neues Kapitel mit Architektur, Konfiguration, Backend-Flow,
  ReviewContext Model, SSE-Events, DB-Persistierung, Frontend

ARCHITECTURE_QUICK.md:
- sessions-Tabelle: ReviewAgentId, MaxReviewIterations
- Chat-Pipeline: Review-Phase eingefügt
- ui.js Kommentar: Review-Rendering
- Neues Kapitel Multi-Agent Review-System (Kurzform)
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+153 -12

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+131 -10
View File
@@ -29,14 +29,15 @@
15. [Krea-Bildgenerierung](#krea-bildgenerierung)
16. [Auth & Multi-User](#auth--multi-user)
17. [Admin-Benutzerverwaltung](#admin-benutzerverwaltung)
18. [Nachrichten teilen (Shared Messages)](#nachrichten-teilen-shared-messages)
19. [Workspace & File-Explorer](#workspace--file-explorer)
20. [Avatar-System](#avatar-system)
21. [LaTeX/Math-Rendering](#latexmath-rendering)
22. [Windows Desktop App](#windows-desktop-app)
23. [Deployment](#deployment)
24. [Konfiguration](#konfiguration)
25. [Datenbank-Migrationen](#datenbank-migrationen)
18. [Multi-Agent Review-System](#multi-agent-review-system)
19. [Nachrichten teilen (Shared Messages)](#nachrichten-teilen-shared-messages)
20. [Workspace & File-Explorer](#workspace--file-explorer)
21. [Avatar-System](#avatar-system)
22. [LaTeX/Math-Rendering](#latexmath-rendering)
23. [Windows Desktop App](#windows-desktop-app)
24. [Deployment](#deployment)
25. [Konfiguration](#konfiguration)
26. [Datenbank-Migrationen](#datenbank-migrationen)
---
@@ -109,7 +110,7 @@ gott/
│ ├── KreaImageRecord.cs
│ ├── SharedMessageRecord.cs # Geteilte Nachrichten (Share-Token)
│ ├── ChatModels.cs # ChatMessage, ChatRequest, AttachmentInfo/Block
│ └── ChatContext.cs # Runtime-Kontext für einen Chat
│ └── ChatContext.cs # Runtime-Kontext für einen Chat + ReviewContext
│
├── Services/ # Business-Logic
│ ├── DatabaseService.cs # SQLite CRUD, Schema, Migrationen
@@ -247,6 +248,7 @@ gott/
User (1) ─── (*) Agent
User (1) ─── (*) Session
Agent (1) ─── (*) Session (Session hat optional einen Agent)
Agent (1) ─── (*) Session (Session hat optional einen Review-Agent)
Agent (*) ─── (*) Skill (via agent_skills Tabelle)
Session (1) ─── (*) Chain (ein Chat-Request = eine Chain)
Session (1) ─── (*) Archive (archivierte Chains)
@@ -265,7 +267,7 @@ Message (1) ─── (*) SharedMessage
| `users` | Benutzer (username, password_hash, persona, settings, default_path) |
| `tokens` | Auth-Tokens (token → user_id) |
| `agents` | AI-Agenten (model, soul, identity, memory, tools, avatar_scale) |
| `sessions` | Chat-Sessions (workspace, context, telegram-config, avatar_scale, telegram_allowed_chat_ids) |
| `sessions` | Chat-Sessions (workspace, context, telegram-config, avatar_scale, telegram_allowed_chat_ids, review_agent_id, max_review_iterations) |
| `chains` | Request-Chains (model, tokens, iterations, timing) |
| `messages` | Einzelne Nachrichten (text, tool_use, tool_result) |
| `attachments` | Datei-Anhänge (base64, image/document) |
@@ -481,9 +483,21 @@ Der Chat-Flow von User-Input bis zur gerenderten Antwort:
│ → CancellationToken bei Abbruch │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
4b. Review-Phase (optional, wenn ReviewAgent konfiguriert):
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Nach end_turn des Worker-Agents: │
│ → RunReview() mit Review-Agent │
│ → Review-Agent prüft (eigene Tools) │
│ → [APPROVED] → Fertig │
│ → Feedback → an Worker als User-Msg │
│ → Worker korrigiert → erneuter Review │
│ → Max Review-Runden → Fertig │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
5. Frontend: SSE Events empfangen und rendern
• "text" → Markdown parsen, Token für Token anzeigen
• "tool_*" → Tool-Aufrufe collapsible darstellen
• "review_*" → Review-Bubbles mit eigenem Styling
• "done" → Token-Stats, Dauer, Model anzeigen
```
@@ -886,6 +900,113 @@ Admins können für jeden User einen **Autologin-Link** generieren – z.B. für
---
## Multi-Agent Review-System
Das Review-System ermöglicht es, einen zweiten Agent als **Reviewer** einzusetzen. Nach jeder Antwort des Worker-Agents prüft der Review-Agent das Ergebnis und gibt entweder `[APPROVED]` oder konstruktives Feedback.
### Architektur
```
User-Message → Worker-Agent arbeitet (Tools, Iterationen) → end_turn
→ Review-Phase:
→ Review-Agent bekommt: Konversation als Kontext
→ Review-Agent prüft (kann Tools nutzen: read_file, execute etc.)
→ [APPROVED] → Fertig, Antwort an User
→ Feedback-Text → wird als User-Message an Worker-Agent eingefügt
→ Worker-Agent korrigiert → end_turn → Review-Agent prüft erneut
→ Max Review-Runden erreicht → Fertig (mit letzter Worker-Antwort)
```
### Konfiguration
Auf **Session-Ebene** (nicht Agent-Ebene):
| DB-Feld | SessionRecord | Beschreibung |
|---------|---------------|-------------|
| `review_agent_id` | `ReviewAgentId` | ID des Review-Agents (optional, null = kein Review) |
| `max_review_iterations` | `MaxReviewIterations` | Max. Review-Runden (Default: 3) |
### Backend-Flow
1. **ChatService.PrepareContext()** – Wenn `session.ReviewAgentId` gesetzt:
- Review-Agent aus DB laden
- Eigenen SystemPrompt für den Review-Agent bauen (Identity, Soul, Memory, Skills)
- Eigene Tool-Definitionen für den Review-Agent
- `ReviewContext` mit Model, SystemPrompt, Tools, Agent-Referenz erstellen
2. **ChatEndpoint** – Übergibt `ctx.Review` an `AnthropicService.StreamChat()`
3. **AnthropicService.StreamChat()** – Nach `end_turn` des Worker-Agents:
- Prüft ob `ReviewContext` vorhanden und `reviewRound < MaxReviewIterations`
- Ruft `RunReview()` auf
4. **RunReview()** – Orchestriert eine einzelne Review-Runde:
- Baut Review-Messages auf: Konversation als Context + Prüfanweisung
- SSE-Event `review_start` an Client senden
- Ruft `RunReviewAgentChat()` auf (eigener API-Call an Claude mit Review-Agent-Config)
- Review-Agent kann Tools nutzen (eigener Tool-Loop mit max. 25 Iterationen)
- SSE-Events `review_text` und `review_tool_use` für Live-Streaming
- Prüft ob Antwort `[APPROVED]` enthält:
- **Ja** → SSE `review_approved`, return `HasFeedback = false`
- **Nein** → SSE `review_feedback`, return `HasFeedback = true` + Feedback-Text
5. **Zurück in StreamChat()** – Bei Feedback:
- Feedback als User-Message in DB speichern (mit `[Review-Feedback von AgentName (Runde X/Y)]` Prefix)
- Worker-Agent bekommt Feedback als nächste User-Message
- `continue` → nächste while-Loop-Iteration → Worker korrigiert → Review erneut
- `reviewRound++` bis `MaxReviewIterations` erreicht
### ReviewContext (Model)
```csharp
public class ReviewContext
{
public string Model { get; set; } // Claude-Modell des Review-Agents
public string SystemPrompt { get; set; } // Eigener System-Prompt
public AgentRecord Agent { get; set; } // Agent-Record für Name/Avatar
public List<object> Tools { get; set; } // Tool-Definitionen
public int MaxReviewIterations { get; set; } // Max Runden
}
```
### SSE-Events
| Event | Daten | Beschreibung |
|-------|-------|-------------|
| `review_start` | `{ agent: "Name" }` | Review-Phase beginnt |
| `review_text` | `{ text: "..." }` | Review-Agent-Text (Token-Stream) |
| `review_tool_use` | `{ tool: "name", input: "..." }` | Review-Agent nutzt Tool |
| `review_feedback` | `{ feedback: "..." }` | Review nicht bestanden, Feedback an Worker |
| `review_approved` | `{ message: "..." }` | Review bestanden |
### DB-Persistierung
- **Worker-Antworten**: Normale Messages (role=assistant, type=text)
- **Review-Feedback**: Als User-Messages mit Prefix `[Review-Feedback von AgentName (Runde X/Y)]:`
- **Review-Agent-Antworten**: Werden **nicht** in der Chat-History persistiert (nur als SSE-Events gestreamt), da sie Zwischenergebnisse sind
### Frontend
**Session-Page** (`session-page.js`):
- Zweiter Agent-Picker: "Review-Agent" (nutzt `buildAgentCard()` + `openAgentPickerModal()`)
- Input für "Max. Review-Runden" (Number-Input, Default 3)
**Chat-UI** (`chat.js`):
- SSE-Event-Handler für `review_start`, `review_text`, `review_tool_use`, `review_feedback`, `review_approved`
- Review-Bubbles mit eigenem Styling (sekundäre Farbe, Agent-Name-Header)
**History-Rendering** (`history.js`, `ui.js`):
- `renderMarkdown` parst `[Review: AgentName]` → styled Header mit Icon
- `renderMarkdown` parst `[Review-Feedback von AgentName (...)]` → styled Feedback-Header
- `renderMarkdown` filtert `[APPROVED]` aus (wird ausgeblendet)
- History erkennt Review-Nachrichten und rendert sie als `.review-bubble` statt normaler Bubbles
- Review-Nachrichten werden nicht mit normalen Nachrichten gemergt
**Shared-Page** (`shared-page.js`):
- Gleiche Review-Bubble-Erkennung für geteilte Nachrichten
---
## Nachrichten teilen (Shared Messages)
Einzelne Nachrichten oder ganze Threads können als **öffentliche Links** geteilt werden – ohne Login aufrufbar.
+22 -2
View File
@@ -26,7 +26,7 @@ gott/
│ ├── js/router.js # Hash-basiertes SPA-Routing
│ ├── js/api.js # fetch()-Wrapper
│ ├── js/chat.js # SSE-Stream, Markdown-Rendering
│ ├── js/ui.js # UI-Helpers, buildAgentCard(), buildSessionCard()
│ ├── js/ui.js # UI-Helpers, buildAgentCard(), buildSessionCard(), Review-Rendering
│ ├── js/pages/ # Seiten-Komponenten
│ └── css/ # Styles (theme.css = CSS Variables)
├── WindowsApp/ # WPF + WebView2 Desktop Client
@@ -55,7 +55,7 @@ User 1──* Agent 1──* Session 1──* Chain 1──* Message 1──* At
| `users` | Login, Persona, Settings (JSON), DefaultPath |
| `tokens` | Auth-Tokens → User |
| `agents` | AI-Agenten (Model, Tools, Config, AvatarScale) |
| `sessions` | Chat-Sessions (Workspace, Context, Telegram, AvatarScale, AllowedChatIds) |
| `sessions` | Chat-Sessions (Workspace, Context, Telegram, AvatarScale, AllowedChatIds, ReviewAgentId, MaxReviewIterations) |
| `chains` | Ein Request-Response-Zyklus (Tokens, Timing, Iterations) |
| `messages` | Einzelne Nachrichten (text / tool_use / tool_result / error) |
| `attachments` | Base64-Anhänge (Bilder, Dokumente) |
@@ -124,6 +124,9 @@ User-Input → POST /api/chat (SSE)
→ Token-für-Token an Client streamen
→ Bei tool_use → ToolService.Execute() → Ergebnis zurück → neuer API Call
→ Loop bis end_turn oder max_iterations (100)
→ Bei end_turn + ReviewAgent → Review-Phase:
→ Review-Agent prüft (eigene Tools, max 25 Iterationen)
→ [APPROVED] → Fertig | Feedback → Worker korrigiert → erneuter Review
→ Stop-Button: POST /api/chat/stop → StreamingTracker.Cancel()
→ CancellationToken durchgereicht bis ToolService → Prozess-Kill
→ client_disconnected
@@ -230,6 +233,23 @@ Läuft als `systemd`-Service, Kestrel auf Port 19000, typisch hinter Nginx/Caddy
---
## Multi-Agent Review-System
Eine Session kann optional einen **Review-Agent** haben (`review_agent_id`, `max_review_iterations`).
**Flow:** Worker-Agent arbeitet → `end_turn` → Review-Agent prüft (eigener API-Call, eigene Tools, max 25 Iterationen) → `[APPROVED]` = fertig | Feedback → Worker korrigiert → erneuter Review (bis max Runden).
**Backend:** `ChatService` baut `ReviewContext` (Model, SystemPrompt, Tools). `AnthropicService.RunReview()` orchestriert Review-Runden. `RunReviewAgentChat()` = eigener Claude-API-Call.
**SSE-Events:** `review_start`, `review_text`, `review_tool_use`, `review_feedback`, `review_approved`
**Frontend-Rendering:**
- Streaming: `chat.js` rendert Review-Events als eigene Bubbles (`.review-bubble`)
- History: `renderMarkdown` parst `[Review: AgentName]`, `[Review-Feedback ...]`, filtert `[APPROVED]`
- `history.js` + `shared-page.js`: Review-Nachrichten als `.review-bubble`, kein Merging mit normalen Messages
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