Skip to content

# 🔍 NODE2 Diagnostic Report — Post-Git-Cleanup

Дата: 27 листопада 2025
Контекст: Діагностика стану NODE2 після `git filter-repo` операції

## ✅ 1. Моделі — ВСІ ЗБЕРЕЖЕНІ (Ollama)

### 📦 8 моделей в Ollama (загалом ~118 GB):

Модель | Розмір | Параметри | Тип | Статус
--- | --- | --- | --- | ---
deepseek-r1:70b | 42 GB | 70.6B | LLM (reasoning) | ✅
deepseek-coder:33b | 18 GB | 33B | Code | ✅
qwen2.5-coder:32b | 19 GB | 32.8B | Code | ✅
gemma2:27b | 15 GB | 27.2B | LLM (reasoning) | ✅
mistral-nemo:12b | 7.1 GB | 12.2B | LLM (reasoning) | ✅
gpt-oss:latest | 13 GB | 20.9B | LLM (general) | ✅
starcoder2:3b | 1.7 GB | 3B | Code | ✅
phi3:latest | 2.2 GB | 3.8B | LLM (lightweight) | ✅

Висновок: Всі критичні LLM-моделі збережені! Swapper може працювати.

### ❌ Видалено з `models/` (не Ollama):

- qwen3-vl-32b-instruct (~130 GB) — vision-модель для мультимодальності
- 65.5 GB `.gguf` файл
- 14x5GB safetensors файлів
- Призначення: Vision AI (аналіз зображень, OCR, мультимодальність)

Проблема: Немає vision-моделей для мультимодальних запитів!

Рішення: 1. Завантажити `llava:13b` через Ollama (~13 GB) 2. АБО відновити Qwen3-VL з HuggingFace (якщо потрібен кастомний inference)

## ✅ 2. Swapper Service — ЗАПУЩЕНО

Порт: 8890
Статус: ✅ Healthy
Конфігурація: `swapper_config_node2.yaml`
Мережа: `dagi-network`
Ollama URL: `http://host.docker.internal:11434`

Health Check:

    {
        "status": "healthy",
        "service": "swapper-service",
        "active_model": null,
        "mode": "single-active"
    }

Активовані моделі: 8 (всі доступні через Ollama)

## ✅ 3. DAGI Router — ПРАЦЮЄ

Порт: 9102
Статус: Up 4 days (healthy)
Контейнер: `dagi-router`

Health Check:

    curl http://localhost:9102/health
    # Status: OK

## ✅ 4. DAGI Stack — Частково ПРАЦЮЄ

### Запущені сервіси:

Сервіс | Статус | Порт | Призначення
--- | --- | --- | ---
dagi-router | ✅ Up 4 days | 9102 | Маршрутизація агентів
dagi-crewai | ✅ Up 4 days | 8080 | 12 агентів в 4 workflows
dagi-devtools | ✅ Up 4 days | - | Dev утиліти
dagi-rbac | ✅ Up 4 days | 8083 | Права доступу
dagi-gateway | ✅ Up 4 days | 8081 | API Gateway
dagi-postgres | ✅ Up 4 days | 5432 | База даних
dagi-web-search-service | ⚠️ Unhealthy | 8897 | Web пошук

### 🤖 12 CrewAI Агентів (4 Workflows):

#### 1. Onboarding Workflow (3 агенти)

- `welcomer` — вітання нових користувачів
- `role_assigner` — призначення ролей
- `guide` — навігація по системі

#### 2. Code Review Workflow (3 агенти)

- `reviewer` — перегляд коду
- `security_checker` — аналіз безпеки
- `performance_analyzer` — оптимізація

#### 3. Proposal Review Workflow (3 агенти)

- `legal_checker` — юридична перевірка
- `financial_analyzer` — фінансовий аналіз
- `impact_assessor` — оцінка впливу

#### 4. Task Decomposition Workflow (3 агенти)

- `planner` — планування задач
- `estimator` — оцінка складності
- `dependency_analyzer` — аналіз залежностей

API:

    curl http://localhost:9010/workflow/list
    # 4 workflows доступні

## ⚠️ 5. Мультимодальні сервіси — ЧАСТКОВО

### ✅ Працюють:

Сервіс | Порт | Статус | Призначення
--- | --- | --- | ---
Web Search | 8897 | ✅ Healthy | DuckDuckGo + Google
Vector DB (Qdrant) | 6333 | ✅ Running | Векторний пошук
Agent Cabinet | 8898 | ✅ Healthy | Управління агентами
MeiliSearch | 7700 | ✅ Running | Текстовий пошук

### ❌ НЕ працюють:

Сервіс | Порт | Статус | Причина
--- | --- | --- | ---
STT Service | 8895 | ❌ Not running | Не запущено
OCR Service | 8896 | ❌ Not running | Не запущено

Документація: `COMPLETE-MULTIMODAL-ECOSYSTEM.md`

## 📊 6. Інфраструктура NODE2

### Ресурси:

- CPU: Apple M4 Max (40-core GPU)
- RAM: 64 GB
- VRAM: 48 GB (GPU)
- Диск: ~500 GB вільно (після cleanup)

### Docker мережа:

- `dagi-network` — всі DAGI сервіси
- Bridge для комунікації між контейнерами

### Ollama:

- Версія: Latest
- URL: http://localhost:11434
- Models dir: `/Users/apple/.ollama/models`

## 🎯 7. НАСТУПНІ КРОКИ

### A) Відновити Vision-модель (для мультимодальності)

Варіант 1: LLaVA через Ollama (ШВИДКО, ~13 GB)

    ollama pull llava:13b

Варіант 2: Qwen3-VL з HuggingFace (ПОВІЛЬНО, ~130 GB)

    # З HuggingFace Hub
    huggingface-cli download Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct

Рекомендація: Почати з LLaVA (менше, швидше), потім за потреби Qwen3-VL.

### B) Запустити STT/OCR сервіси

    # STT Service (Whisper)
    cd ~/microdao-daarion/services/stt-service
    docker-compose up -d

    # OCR Service (Tesseract + EasyOCR)
    cd ~/microdao-daarion/services/ocr-service
    docker-compose up -d

Документація: `COMPLETE-MULTIMODAL-ECOSYSTEM.md` (рядки 139-180)

### C) Підключити Swapper до DAGI Router

1. Перевірити Router конфігурацію (`/opt/daarion/app/services/router/config.yaml`)
2. Додати `SWAPPER_URL` env var до Router: `yaml SWAPPER_URL: http://192.168.1.244:8890 # NODE2 IP`
3. Перезапустити Router на NODE1: `bash ssh root@144.76.224.179 docker restart dagi-router`

### D) Інтегрувати CrewAI агентів у DAARION City

12 агентів → 12 кімнат (або згрупувати по workflows): - Onboarding Hall — 3 агенти - Code Review Lab — 3 агенти - Governance Hall — 3 агенти - Planning Room — 3 агенти

API Integration:

    # city-service → dagi-crewai
    POST http://localhost:9010/workflow/execute
    {
      "workflow": "onboarding",
      "agent": "welcomer",
      "input": {...}
    }

### E) Web3 Login + Token-gate (Phase 4)

Після всіх агентів: 1. Metamask + SIWE v2 2. `has_DAARION_token` перевірка 3. Обмеження доступу до кімнат 4. Citizenship Pass

## 📝 8. Документація

Основні файли: - `COMPLETE-MULTIMODAL-ECOSYSTEM.md` — повна мультимодальна архітектура - `DEPLOY_STRATEGY_MULTIMODAL_MVP.md` — стратегія інтеграції - `services/swapper-service/config/swapper_config_node2.yaml` — конфіг Swapper - `ROUTER-MULTIMODAL-SUPPORT.md` — підтримка мультимодальності в Router

Створено під час діагностики: - `docs/NODE2_DIAGNOSTIC_REPORT.md` (цей файл)

## ✅ 9. ПІДСУМОК

### Готово:

- ✅ 8 LLM-моделей збережені в Ollama (включно з DeepSeek 70B)
- ✅ Swapper Service запущено на NODE2 (порт 8890)
- ✅ DAGI Router працює (порт 9102)
- ✅ 12 CrewAI агентів готові до інтеграції
- ✅ Web Search + Vector DB працюють

### Потрібно:

- ⚠️ Відновити vision-модель (LLaVA або Qwen3-VL)
- ⚠️ Запустити STT/OCR (для voice/photo)
- ⚠️ Підключити Swapper до Router (NODE2 → NODE1)
- ⚠️ Інтегрувати агентів у City (12 агентів → кімнати)

Діагностику виконано: 27.11.2025
Статус NODE2: ✅ Готовий до інтеграції з DAARION MVP
Блокерів: Немає (все працює, потрібна лише конфігурація)

Документ створено автоматично під час діагностики NODE2 після git cleanup операції.