feat: Add presence heartbeat for Matrix online status

- matrix-gateway: POST /internal/matrix/presence/online endpoint
- usePresenceHeartbeat hook with activity tracking
- Auto away after 5 min inactivity
- Offline on page close/visibility change
- Integrated in MatrixChatRoom component

services/agent-runtime/llm_client.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+import httpx
+import os
+
+LLM_PROXY_URL = os.getenv("LLM_PROXY_URL", "http://llm-proxy:7007")
+
+async def generate_response(model: str, messages: list[dict], max_tokens: int = 1000) -> str:
+    """
+    Call LLM Proxy to generate response
+    
+    Falls back to mock response if LLM Proxy is not available
+    """
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
+            response = await client.post(
+                f"{LLM_PROXY_URL}/internal/llm/proxy",
+                headers={
+                    "X-Internal-Secret": os.getenv("LLM_PROXY_SECRET", "dev-secret-token"),
+                    "Content-Type": "application/json"
+                },
+                json={
+                    "model": model,
+                    "messages": messages,
+                    "max_tokens": max_tokens,
+                    "metadata": {
+                        "agent_id": "agent:runtime",
+                        "microdao_id": "microdao:daarion"
+                    }
+                }
+            )
+            response.raise_for_status()
+            data = response.json()
+            return data.get("content", "")
+    except httpx.HTTPStatusError as e:
+        print(f"⚠️ LLM Proxy HTTP error: {e.response.status_code}")
+        return await generate_mock_response(messages)
+    except httpx.ConnectError:
+        print(f"⚠️ LLM Proxy not available, using mock response")
+        return await generate_mock_response(messages)
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ LLM error: {e}")
+        return await generate_mock_response(messages)
+
+async def generate_mock_response(messages: list[dict]) -> str:
+    """
+    Generate mock response based on user message
+    
+    This is used when LLM Proxy is not available (Phase 2 testing)
+    """
+    # Extract last user message
+    user_message = ""
+    for msg in reversed(messages):
+        if msg.get("role") == "user":
+            user_message = msg.get("content", "").lower()
+            break
+    
+    # Simple keyword-based responses
+    if "привіт" in user_message or "hello" in user_message or "hi" in user_message:
+        return "Привіт! Я Sofia, асистент команди DAARION. Як можу допомогти?"
+    
+    if "допомож" in user_message or "help" in user_message:
+        return "Звичайно! Я можу допомогти з:\n- Плануванням задач\n- Підсумуванням обговорень\n- Організацією проєктів\n- Відповідями на питання про систему\n\nПро що хочете поговорити?"
+    
+    if "дяку" in user_message or "thank" in user_message:
+        return "Завжди радий допомогти! 😊"
+    
+    if "phase 2" in user_message or "фаза 2" in user_message:
+        return "Phase 2 — це інтеграція агентів у Messenger! Я вже працюю через agent-runtime, agent-filter та DAGI Router. Це дозволяє мені автоматично відповідати на повідомлення в каналах. 🚀"
+    
+    if "?" in user_message:
+        return "Це цікаве питання! На даний момент я використовую mock LLM (Phase 2 testing mode). Коли буде підключено справжній LLM Proxy, я зможу давати більш розгорнуті відповіді."
+    
+    # Default response
+    return "Дякую за повідомлення! Я Sofia, і я тут щоб допомогти. Зараз працюю в тестовому режимі (Phase 2), але скоро буду підключена до повноцінного LLM. Що вас цікавить?"
+