# 🔍 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:**
```json
{
    "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:**
```bash
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:**
```bash
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)
```bash
ollama pull llava:13b
```

**Варіант 2: Qwen3-VL з HuggingFace** (ПОВІЛЬНО, ~130 GB)
```bash
# 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**

```bash
# 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:**
```python
# 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.*