microdao-daarion/MONITOR-AGENT-MISTRAL-NODE2-COMPLETE.md

✅ Monitor Agent - Підключення до Mistral на НОДА2 завершено

🎯 Що зроблено

1. Підключення до Mistral на НОДА2

Конфігурація:

• ✅ Ollama URL: http://192.168.1.244:11434 (НОДА2)
• ✅ Модель: mistral:7b (4.1 GB) - менша модель для не перевантаження НОДА2
• ✅ Альтернативи: mistral:latest (4.1 GB), mistral-nemo:12b (7.1 GB)

Чому менша модель?

• mistral:7b (4.1 GB) достатня для Monitor Agent
• Не перевантажує НОДА2 при одночасній роботі з іншими агентами
• Швидша відповідь
• Ефективне використання ресурсів

2. Архітектура пам'яті

Структура:

1. Загальна пам'ять: monitor

   • Всі події системи
   • Агрегація з усіх НОД та мікроДАО
   • Доступна всім Monitor Agent

2. Пам'ять для НОДИ: monitor-node-{node_id}

   • Події конкретної НОДИ
   • Доступна Monitor Agent цієї ноди

3. Пам'ять для мікроДАО: monitor-microdao-{microdao_id}

   • Події конкретного мікроДАО
   • Доступна Monitor Agent цього мікроДАО

Як працює:

• Monitor Agent отримує контекст з обох типів пам'яті
• 50% з загальної пам'яті (monitor)
• 50% зі специфічної пам'яті (monitor-node-{node_id} або monitor-microdao-{microdao_id})

3. Збереження подій

Автоматичне збереження:

• Події зберігаються в обидві пам'яті:
  • Специфічна пам'ять (monitor-node-{node_id} або monitor-microdao-{microdao_id})
  • Загальна пам'ять (monitor) - для агрегації

Батчинг:

• 10 подій або 5 секунд
• Оптимізовано для збору метрик з багатьох нод

📊 Поточна конфігурація

Monitor Agent Service

Файл: services/monitor-agent-service/app/main.py

Налаштування:

OLLAMA_BASE_URL = "http://192.168.1.244:11434"  # НОДА2
MISTRAL_MODEL = "mistral:7b"  # Менша модель

Memory Service

Файл: services/memory-service/app/monitor_events.py

Збереження:

• Події зберігаються в обидві пам'яті
• Специфічна пам'ять для ноди/мікроДАО
• Загальна пам'ять для агрегації

✅ Переваги

1. Менше навантаження на НОДА2

   • 4.1 GB замість 7.1 GB
   • Швидша відповідь
   • Менше використання RAM

2. Достатня якість

   • Mistral 7B достатня для моніторингу
   • Швидкі відповіді
   • Ефективне використання ресурсів

3. Комбінована пам'ять

   • Загальна пам'ять для контексту системи
   • Специфічна пам'ять для деталей
   • Більш інформативні відповіді

🚀 Запуск

# 1. Перевірити доступність Ollama на НОДА2
curl http://192.168.1.244:11434/api/tags

# 2. Перевірити чи є mistral:7b
curl http://192.168.1.244:11434/api/tags | grep mistral

# 3. Якщо потрібно встановити
ssh user@192.168.1.244
ollama pull mistral:7b

# 4. Запустити Monitor Agent Service
cd services/monitor-agent-service
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 9500 --reload

📋 Environment Variables

# .env файл
OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.1.244:11434
MISTRAL_MODEL=mistral:7b
MEMORY_SERVICE_URL=http://localhost:8000

✅ Статус

Компонент	Статус	Деталі
Підключення до НОДА2	✅ Готово	Ollama на 192.168.1.244:11434
Модель Mistral	✅ Готово	mistral:7b (4.1 GB)
Загальна пам'ять	✅ Готово	monitor - всі події
Специфічна пам'ять	✅ Готово	monitor-node-{node_id}, monitor-microdao-{microdao_id}
Комбінований контекст	✅ Готово	50% загальна + 50% специфічна

---

Last Updated: 2025-01-27
Status: ✅ Готово до використання