navi-1
===============

Модульная агентная система с REST API и WebSocket. FastAPI бэкенд, Ollama LLM, vanilla JS клиент.

## Запуск

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

cp .env.example .env  # настрой OLLAMA_HOST, DATABASE_URL и др.

uvicorn navi.main:app --reload --reload-dir navi --port 8000
```

Клиент: `http://localhost:8000`  
Swagger UI: `http://localhost:8000/docs`  
Debug panel: `http://localhost:8000/debug`

## Быстрый старт (REST)

```bash
# 1. Создать сессию с профилем "secretary"
curl -X POST http://localhost:8000/sessions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"profile_id": "secretary"}'

# 2. Отправить сообщение (замени <session_id>)
curl -X POST http://localhost:8000/sessions/<session_id>/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "Найди последние новости про Python 3.13"}'
```

## WebSocket

```
ws://localhost:8000/ws/sessions/<session_id>
```

Клиент отправляет:
```json
{"type": "message", "content": "...", "images": [...], "files": [...]}
```

Сервер стримит события в порядке:
```
stream_start
plan_ready          (если profile.planning_enabled — план до начала выполнения)
thinking_delta*     (reasoning chunks)
thinking_end
turn_thinking       (reasoning из tool-calling турна, целиком)
tool_started        (начало вызова инструмента — pending card в UI)
tool_call           (инструмент завершён — результат)
stream_delta*       (финальный текстовый ответ)
stream_end
context_compressed  (опционально — после сжатия контекста)
```

Остановить генерацию: `POST /sessions/<session_id>/stop`

Полная спецификация: [`docs/websocket.md`](docs/websocket.md) и [`docs/api.md`](docs/api.md)

## Структура

```
navi/
├── main.py            # FastAPI app, роутеры, startup hooks
├── config.py          # настройки через .env (pydantic-settings)
├── exceptions.py      # доменные исключения
├── llm/               # LLM бэкенды: ollama.py, openai_backend.py
├── tools/             # встроенные инструменты (~20 шт.)
├── profiles/          # профили агентов: secretary, server_admin, smart_home, developer
├── core/              # Agent, registry, session, compressor, events
├── memory/            # долгосрочная память (PostgreSQL или SQLite)
├── workers/           # post-turn workers (CompressionWorker, MemoryWorker)
└── api/               # роуты и WebSocket handler

tools/                 # пользовательские инструменты (auto-discovered)
├── enabled.json       # список инструментов, активных во всех профилях
├── _template.py       # шаблон формата
├── get_current_datetime.py
├── user_notes.py
└── weather.py

manuals/               # markdown-мануалы для tool_manual
docs/                  # архитектурная документация
persona.txt            # глобальная личность и инструкции агента
```

## Профили

| ID | Назначение | Температура | Планирование |
|----|-----------|-------------|--------------|
| `secretary` | Исследования, написание текстов, повседневные задачи | 0.7 | ✓ |
| `server_admin` | Администрирование серверов, мониторинг, инфраструктура | 0.2 | ✓ |
| `smart_home` | Home Assistant, IoT, автоматизации | 0.3 | ✓ |
| `developer` | Написание, тестирование и отладка пользовательских инструментов | 0.2 | ✓ |

Каждый профиль определяет свой набор `enabled_tools`. `developer` — единственный профиль с `reload_tools`, `delete_tool` и `test_tool`; остальные профили не имеют доступа к инструментам разработки.

## Расширение

**Пользовательский инструмент** — переключись в профиль `developer` и попроси Нави создать инструмент. Она напишет файл в `tools/`, протестирует через `test_tool` и перезагрузит через `reload_tools`. Либо вручную создай `tools/my_tool.py`:

```python
name = "my_tool"
description = "Когда и зачем использовать."
parameters = {"type": "object", "properties": {...}, "required": [...]}

async def execute(params: dict) -> str:
    return "результат"
```

Добавить во все профили: занести имя в `tools/enabled.json`.

**Новый профиль** — создай `navi/profiles/my_profile.py`, добавь в `ALL_PROFILES` в `__init__.py`.

**Новый LLM бэкенд** — реализуй `LLMBackend` из `navi/llm/base.py`, зарегистрируй в `build_default_registries()` в `navi/core/registry.py`.

## База данных

Нави поддерживает два варианта хранилища — выбор определяется наличием `DATABASE_URL` в `.env`.

**PostgreSQL** (рекомендуется для production):
```dotenv
DATABASE_URL=postgresql://user:password@host:5432/navidb
```
Требует `asyncpg`. Использует пул соединений. Хранит сессии и долгосрочную память в одной базе.

**SQLite** (быстрый старт, без внешних зависимостей):
```dotenv
# DATABASE_URL не задан — автоматически используется SQLite
DB_PATH=navi.db  # опционально, по умолчанию navi.db
```

## Конфигурация (.env)

Ключевые переменные (полный список: [`docs/config.md`](docs/config.md)):

```dotenv
# LLM
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
OLLAMA_API_KEY=
OLLAMA_DEFAULT_MODEL=gemma4:31b-cloud
OLLAMA_NUM_CTX=65536
OLLAMA_THINK=true

# База данных (выбери одно)
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db   # PostgreSQL
# DB_PATH=navi.db                                  # SQLite (если DATABASE_URL не задан)

# Персона
NAVI_PERSONA_FILE=persona.txt
```

Для прямого доступа к Ollama Cloud:

```dotenv
OLLAMA_HOST=https://ollama.com
OLLAMA_API_KEY=your_api_key
```

Также укажи cloud-модель в `navi/profiles/*/config.json`, потому что профили могут переопределять `OLLAMA_DEFAULT_MODEL`.
