# Voice-Agent Mac-Worker

Stateless FastAPI-Service auf dem Mac. Macht die schwere Arbeit: Whisper-Transkription und Ollama-Zusammenfassung. Wird vom LXC-Frontend per HTTP angesprochen.

## Voraussetzungen

- Apple Silicon (M1/M2/M3/M4), 16 GB RAM minimum
- macOS mit Xcode-CLI-Tools (`xcode-select --install`)
- Homebrew
- Python 3.11+ (`brew install python@3.11` — falls nicht vorhanden)

## Schritt 1 — Ollama vorbereiten

```bash
# Ollama installieren, falls noch nicht geschehen
brew install ollama

# Modell ziehen (Default — siehe unten für Alternativen)
ollama pull llama3.1:8b

# Ollama netzwerkweit erreichbar machen (LaunchAgent)
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0:11434"
brew services restart ollama
```

## Schritt 2 — Repo + LaunchAgent installieren

```bash
# Repo holen
git clone https://git.cynfo.net/christian/voice-agent.git ~/voice-agent
cd ~/voice-agent/mac-worker

# Vollständige Installation in einem Befehl:
./deploy/install-launchagent.sh
```

Das Skript macht **alles in einem Rutsch**, idempotent:

1. legt `.venv` an (wenn fehlt) und installiert `requirements.txt`
2. legt `.env` aus Vorlage an (wenn fehlt)
3. generiert `~/Library/LaunchAgents/com.voiceagent.worker.plist` mit den richtigen Pfaden
4. registriert den Agent via modernem `launchctl bootstrap`
5. wartet auf `http://127.0.0.1:8080/health` und gibt die Status-Antwort aus

**Verwaltung:**

| Aktion | Befehl |
|---|---|
| Status + letzte Logs | `./deploy/install-launchagent.sh status` |
| Worker neu starten (kein Reinstall) | `./deploy/install-launchagent.sh restart` |
| **Update** (git-pull + pip + restart + Health) | `./deploy/update.sh` |
| Vollständige Neuinstallation | `./deploy/install-launchagent.sh` |
| Entfernen | `./deploy/install-launchagent.sh uninstall` |
| Live-Logs | `tail -f ~/Library/Logs/voice-agent-worker.{out,err}.log` |

> **Hinweis (modernes macOS):** `launchctl unload -w …` wirft auf neueren Versionen
> oft `Input/output error 5`. Die Skripte nutzen daher `launchctl bootout` /
> `bootstrap` / `kickstart -k` — das funktioniert zuverlässig.

**Eigenschaften des Agents:**

- `RunAtLoad` — startet beim Login
- `KeepAlive` mit `Crashed=true`, `SuccessfulExit=false` — Restart nach Crash, kein Loop bei sauberem Exit
- `ThrottleInterval=10` — frühestens 10 s nach Restart erneut starten
- Logs in `~/Library/Logs/voice-agent-worker.{out,err}.log`

**Wichtig:** der Agent läuft nur, wenn der Mac-User eingeloggt ist. Für headless-Server-Betrieb (Mac Mini ohne Login) entweder:

- Auto-Login aktivieren (System-Settings → Users), oder
- in einen LaunchDaemon umbauen — dann fällt allerdings die Apple-Neural-Engine-Beschleunigung weg, MLX läuft nur auf der CPU.

## Worker im Vordergrund starten (für Entwicklung)

```bash
cd ~/voice-agent/mac-worker
source .venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8080
```

## API-Endpunkte

| Methode | Pfad | Zweck |
|---|---|---|
| GET | `/health` | Status + Ollama-Reachability |
| GET | `/api/profiles` | Verfügbare YAML-Profile auflisten |
| POST | `/api/transcribe` | multipart: `audio`, `language` → Transkript-JSON |
| POST | `/api/summarize` | JSON: `transcript`, `title`, `profile` → Summary-JSON |
| POST | `/api/protocol` | JSON: `transcript`, `summary`, `title`, `profile` → Protokoll-JSON |
| POST | `/api/export/docx` | JSON: `data`, `profile` → DOCX-Binary |
| POST | `/api/export/pdf` | JSON: `data`, `profile` → PDF-Binary |
| POST | `/api/preload` | JSON: `profile` → forciert Ollama-Modell-Load (`keep_alive 30 m`) |
| GET | `/api/jobs/{id}/log` | Letzte 200 Logzeilen für genau diesen Job |

Alle relevanten Calls dürfen einen Header `X-Job-Id: <int>` mitschicken — der
Mac-Worker schreibt dann jede Logzeile dieses Requests in einen per-Job
Ringbuffer, den `/api/jobs/{id}/log` für die LXC-UI ausliefert.

## Firewall am Mac

```bash
# Eingehende Verbindungen auf Port 8080 erlauben (System-Settings > Network > Firewall)
# oder via pf — siehe Apple-Doku.
```

Der Worker hat **keine Authentifizierung** — Betrieb nur im internen Netz.

---

## Whisper-Engine wählen

In `.env`:

```
WHISPER_ENGINE=mlx          # mlx | faster | mock
WHISPER_MODEL=large-v3      # Modellname (siehe Tabellen unten)
WHISPER_BATCH_SIZE=12       # MLX: höher = schneller + mehr RAM
WHISPER_LANGUAGE=de
```

| `WHISPER_ENGINE` | Wann nutzen |
|---|---|
| `mlx` (Default) | Apple Silicon — nutzt Apple Neural Engine via [`lightning-whisper-mlx`](https://github.com/mustafaaljadery/lightning-whisper-mlx) |
| `faster` | Intel-Mac, Linux oder CUDA — [`faster-whisper`](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) (CTranslate2) |
| `mock` | Testbetrieb ohne Modell-Download |

### MLX-Modelle (`WHISPER_ENGINE=mlx`)

| `WHISPER_MODEL` | Größe | Geschwindigkeit (M2) | Qualität (Deutsch) |
|---|---|---|---|
| `tiny` | 75 MB | ~20× Realzeit | Niedrig — nur für Voice-Commands |
| `base` | 145 MB | ~15× Realzeit | Niedrig |
| `small` | 466 MB | ~6× Realzeit | Mittel |
| `medium` | 1.5 GB | ~2× Realzeit | Gut, schwächelt bei Fachbegriffen |
| `large-v3` (Default) | 3 GB | ~0.3× Realzeit | **Sehr gut** — Standard für Sitzungsprotokolle |
| `distil-large-v3` | 1.5 GB | ~1.5× Realzeit | Fast wie `large-v3`, ~5× schneller |
| `large-v3-turbo` | 1.6 GB | ~3× Realzeit | Wie `large-v3` für lange Inhalte, schwächer bei kurzen |

Empfehlung: `large-v3` für maximale Qualität, `distil-large-v3` wenn Geschwindigkeit wichtiger ist.

Modelle werden beim ersten Aufruf automatisch von HuggingFace gezogen (`mlx-community/whisper-...`).

### Alternative Transkriptions-Engines

Diese sind im Standard-Setup **nicht** aktiviert, lassen sich aber statt `lightning-whisper-mlx` einbauen:

- **`whisper.cpp` mit CoreML** — pure C++, sehr ressourceneffizient, kann das Whisper-Modell auf der Apple Neural Engine ausführen. Eigener Subprozess statt Python-Bindings.
- **WhisperX** ([github.com/m-bain/whisperX](https://github.com/m-bain/whisperX)) — basiert auf `faster-whisper`, fügt **Wort-genaue Timestamps** und **Sprecher-Diarization** (via pyannote) hinzu. Erfordert HuggingFace-Token. Sinnvoll, sobald „Wer hat was gesagt?" wichtiger wird.
- **Voxtral** (Mistral, 2025) — multimodales Sprach-LLM, kann Audio direkt zusammenfassen ohne separaten Whisper-Schritt. Reduziert die Pipeline auf einen einzigen Modell-Call, braucht aber andere Library und höheren VRAM.
- **NVIDIA Parakeet TDT** — extrem schnell, aber primär englisch. Für deutsche Sitzungen nicht empfehlenswert.

Für reinen Geschwindigkeits-Boost ohne Architektur-Änderung: einfach `WHISPER_MODEL=distil-large-v3` setzen.

---

## Ollama-Modell wählen

In `.env`:

```
OLLAMA_MODEL=llama3.1:8b
OLLAMA_TIMEOUT=600
```

Anschließend nur noch:

```bash
ollama pull <neues-modell>
# Worker neu starten
```

### Empfehlung nach Mac-RAM

| Mac-RAM | Empfohlenes Modell | Begründung |
|---|---|---|
| 16 GB | `llama3.1:8b` oder `qwen2.5:7b` | Genug Spielraum neben Whisper-large-v3 |
| 24 GB | `qwen2.5:14b` oder `gemma3:12b` | Großer Qualitätssprung bei deutscher JSON-Ausgabe |
| 32 GB | `mistral-small:24b` (Q4) oder `gpt-oss:20b` | Beste Kompromiss-Wahl |
| 64 GB+ | `llama3.3:70b` oder `qwen2.5:72b` | Top-Qualität, aber langsamer (~20–60 s pro Summary) |

### Detailbewertung der Kandidaten

| Modell | Größe | Deutsch | JSON-Stabilität | Geschwindigkeit | Notizen |
|---|---|---|---|---|---|
| `llama3.1:8b` (Default) | 8 B | Gut | Mittel — gelegentlich Codefences | Schnell (~5 s) | Ausreichend für die meisten Sitzungen |
| `qwen2.5:7b` | 7 B | Sehr gut | Hoch | Schnell | Beste 7B-Wahl für Deutsch |
| `qwen2.5:14b` | 14 B | Sehr gut | Sehr hoch | Mittel (~10 s) | **Empfehlung für 24–32 GB Macs** |
| `gemma3:12b` | 12 B | Gut | Hoch | Mittel | Google, gute Strukturierung |
| `mistral-small:24b` | 24 B | Sehr gut | Sehr hoch | Mittel (~15 s) | Europäisch trainiert, sehr stark bei Fachsprache |
| `gpt-oss:20b` | 20 B | Gut | Sehr hoch | Mittel | OpenAI Open-Weight (2025), explizit auf Tool-Use trainiert |
| `phi4:14b` | 14 B | Mittel | Hoch | Mittel | Microsoft, stark im Reasoning, schwächer im Deutschen |
| `llama3.3:70b` | 70 B | Exzellent | Sehr hoch | Langsam (~30–60 s) | Top-Qualität, nur mit 48 GB+ RAM sinnvoll |

### Modell wechseln

```bash
# 1. Modell ziehen
ollama pull qwen2.5:14b

# 2. .env anpassen
sed -i '' 's/^OLLAMA_MODEL=.*/OLLAMA_MODEL=qwen2.5:14b/' .env

# 3. Worker neu starten
# (z.B. Ctrl-C im Terminal und uvicorn erneut)
```

### Tipp: JSON-Modus erzwingen

Der aktuelle Worker parst die Antwort manuell und greift bei Fehlern auf einen Text-Fallback zurück. Mit Ollama lässt sich JSON-Output erzwingen, indem im Generate-Call `format: "json"` gesetzt wird — das senkt Parse-Fehler bei kleineren Modellen drastisch. Bei Bedarf in `app/core/ollama_client.py` ergänzen.