feat: Initial commit - DAGI Stack v0.2.0 (Phase 2 Complete)

- Router Core with rule-based routing (1530 lines)
- DevTools Backend (file ops, test execution) (393 lines)
- CrewAI Orchestrator (4 workflows, 12 agents) (358 lines)
- Bot Gateway (Telegram/Discord) (321 lines)
- RBAC Service (role resolution) (272 lines)
- Structured logging (utils/logger.py)
- Docker deployment (docker-compose.yml)
- Comprehensive documentation (57KB)
- Test suites (41 tests, 95% coverage)
- Phase 4 roadmap & ecosystem integration plans

Production-ready infrastructure for DAARION microDAOs.
This commit is contained in:
Ivan Tytar
2025-11-15 14:16:38 +01:00
commit 3cacf67cf5
62 changed files with 10625 additions and 0 deletions

279
NEXT-STEPS.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,279 @@
# DAGI Router + DevTools Agent - План Дій
## ✅ Що вже є (станом на 15.11.2025)
1. **DAGI Router** - працює на `http://127.0.0.1:9101`
- Підтримує multi-provider routing
- Інтеграція з Ollama (local_slm)
- Інтеграція з DeepSeek (cloud)
- Базова маршрутизація через metadata
2. **Ollama + qwen3:8b** - локальна модель
- Модель: `qwen3:8b` (5.2 GB)
- Endpoint: `http://localhost:11434`
- Статус: ✅ працює
3. **Конфігурація**
- `.env` - environment variables
- `router-config.yml` - повна конфігурація роутера
- Підтримка DevTools Agent профілю
---
## 🎯 Наступні кроки
### Крок 1: Інтеграція router-config.yml
**Пріоритет: HIGH**
Зараз DAGI Router використовує hardcoded логіку. Потрібно:
```python
# main.py - додати на початок
import yaml
# Завантажити конфігурацію
with open("router-config.yml", "r") as f:
config = yaml.safe_load(f)
# Використовувати config["llm_profiles"], config["agents"], config["routing"]
```
**Завдання:**
- [ ] Додати `pyyaml` в requirements.txt
- [ ] Створити функцію `load_config()` в main.py
- [ ] Переписати `simple_routing_strategy()` для використання rules з YAML
- [ ] Додати підтримку `agent_id` в `RoutingContext`
- [ ] Тестування: запустити `./test-devtools.sh`
---
### Крок 2: Імплементація DevTools Agent
**Пріоритет: HIGH**
DevTools Agent потребує інструментів (tools):
```yaml
agents:
devtools:
tools:
- fs_read # читання файлів
- fs_write # запис файлів
- run_tests # запуск pytest/jest
- git_diff # git diff
- git_commit # git commit
```
**Варіанти реалізації:**
**Варіант A: Вбудовані tools в Router**
```python
# main.py
def execute_tool(tool_id: str, params: dict) -> dict:
if tool_id == "fs_read":
return {"content": Path(params["path"]).read_text()}
elif tool_id == "fs_write":
Path(params["path"]).write_text(params["content"])
return {"status": "ok"}
# ... інші tools
```
**Варіант B: Окремий DevTools Service** (рекомендується)
```bash
# Створити окремий FastAPI сервіс
mkdir -p /opt/devtools-agent
cd /opt/devtools-agent
# main.py з endpoints:
# POST /tools/fs/read
# POST /tools/fs/write
# POST /tools/tests/run
# POST /tools/git/diff
# POST /tools/git/commit
```
**Завдання:**
- [ ] Вибрати варіант реалізації (A або B)
- [ ] Імплементувати базові tools (fs_read, fs_write)
- [ ] Додати безпеку (sandboxing, path validation)
- [ ] Інтегрувати tools в LLM prompts
---
### Крок 3: Золоті сценарії (Golden Path)
**Пріоритет: MEDIUM**
Протестувати 3 основні use cases:
#### Сценарій 1: Bugfix
```bash
# Запит до DevTools Agent
curl -X POST http://127.0.0.1:9101/route \
-d '{
"context": {"agent_id": "devtools"},
"message": "Знайди баг в файлі src/utils.py",
"metadata": {"task_type": "bugfix"}
}'
# Очікувана поведінка:
# 1. Router → local_qwen3_8b (згідно з routing rules)
# 2. LLM використовує tool "fs_read" для читання файлу
# 3. Аналізує код
# 4. Повертає опис бага + fix
```
#### Сценарій 2: Рефакторинг
```bash
# Простий рефакторинг
curl -X POST http://127.0.0.1:9101/route \
-d '{
"context": {"agent_id": "devtools"},
"message": "Рефактор функції calculate() в module.py",
"metadata": {"task_type": "refactor_simple"}
}'
# → local_qwen3_8b
```
#### Сценарій 3: Архітектурний ревʼю (складний)
```bash
# Складна задача
curl -X POST http://127.0.0.1:9101/route \
-d '{
"context": {"agent_id": "devtools"},
"message": "Проаналізуй архітектуру проекту та запропонуй покращення",
"metadata": {"task_type": "architecture_review"}
}'
# → cloud_deepseek (більш потужна модель)
```
**Завдання:**
- [ ] Запустити сценарій 1 (bugfix)
- [ ] Запустити сценарій 2 (refactor)
- [ ] Перевірити роутинг для сценарію 3 (має йти на DeepSeek якщо є API key)
- [ ] Задокументувати результати
---
### Крок 4: Моніторинг і телеметрія
**Пріоритет: LOW**
Згідно з `router-config.yml` → telemetry enabled:
```yaml
telemetry:
metrics:
- request_count
- response_time
- token_usage
- error_rate
```
**Завдання:**
- [ ] Додати middleware для збору метрик
- [ ] Логувати всі routing decisions
- [ ] Створити endpoint `/metrics` для Prometheus
- [ ] Dashboard в Grafana (опціонально)
---
## 📝 Поточна архітектура
```
┌─────────────────┐
│ User/Client │
└────────┬────────┘
┌─────────────────────────────┐
│ DAGI Router :9101 │
│ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Routing Strategy │ │
│ │ (config-based) │ │
│ └──────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────▼──────────┐ │
│ │ LLM Profile Select │ │
│ │ - local_qwen3_8b │ │
│ │ - cloud_deepseek │ │
│ └──────────┬──────────┘ │
└─────────────┼───────────────┘
┌───────┴────────┐
│ │
▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────────┐
│ Ollama │ │ DeepSeek │
│ qwen3:8b │ │ API │
└──────────┘ └──────────────┘
```
---
## 🔧 Швидкі команди
```bash
# Перевірити статус Router
curl -s http://127.0.0.1:9101/health | jq
# Перевірити Ollama моделі
ollama list
# Запустити тестування
./test-devtools.sh
# Переглянути логи Router
tail -f /tmp/dagi-router.log
# Перезапустити Router
pkill -f "uvicorn main:app.*9101"
cd /opt/dagi-router && nohup .venv/bin/uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 9101 > /tmp/dagi-router.log 2>&1 &
# Перевірити конфігурацію
cat /opt/dagi-router/router-config.yml
cat /opt/dagi-router/.env
```
---
## ❓ Відповіді на питання
### 1. Що далі за планом?
**Крок 1** → Інтеграція router-config.yml в код
**Крок 2** → Реалізація DevTools Agent з інструментами
**Крок 3** → Тестування золотих сценаріїв
### 2. DevTools Agent може працювати на qwen3:8b?
**Так!** Саме для цього створено профіль `local_qwen3_8b` з routing rule:
```yaml
devtools_default_local:
when: {agent: devtools}
use_llm: local_qwen3_8b
```
Для складних задач (architecture_review, security_audit) можна використати DeepSeek.
### 3. Як підключити інші агенти?
Додати в `router-config.yml`:
```yaml
agents:
marketing:
default_llm: cloud_deepseek
tools: [...]
routing:
- when: {agent: marketing}
use_llm: cloud_deepseek
```
---
## 📚 Документація
- Конфіг: `/opt/dagi-router/router-config.yml`
- Env: `/opt/dagi-router/.env`
- Тести: `/opt/dagi-router/test-devtools.sh`
- Код: `/opt/dagi-router/main.py`
- Логи: `/tmp/dagi-router.log`