Backup-Mirror von github.com/Jeuners/agenttwo-tools
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Jeuner 33125e1420 feat: Werkzeuge (Tool-Calling) mit vier lesenden Werkzeugen
qwen3.5 meldet die Fähigkeit "tools". Der Streaming-Loop in ollama.ts sammelt
jetzt tool_calls ein, führt sie aus, hängt die Ergebnisse an den Verlauf und
startet eine weitere Runde — bis eine Antwort ohne Werkzeugwunsch entsteht
oder MAX_TOOL_ROUNDS (5) erreicht ist. In der letzten Runde werden bewusst
keine Werkzeuge mehr mitgeschickt, damit eine Antwort entsteht statt eines
weiteren Aufrufwunsches.

Werkzeuge (alle ausschließlich lesend):
- get_time    Datum/Uhrzeit je IANA-Zeitzone — Modelle raten das Datum sonst
- calculate   Arithmetik über einen eigenen Parser
- read_file   Textdatei unterhalb des Projektverzeichnisses
- list_files  Verzeichnisinhalt

Sicherheit:
- Der Dateizugriff liegt in einer Sandbox. Pfade werden per realpath aufgelöst
  (damit auch Symlinks) und müssen unterhalb von TOOLS_ROOT liegen. .env, .git/
  und Schlüsseldateien sind auch innerhalb der Wurzel gesperrt.
- calculate benutzt kein eval/new Function. Der Ausdruck stammt aus einer
  Modellantwort, die von Nutzereingaben beeinflusst wird; der Parser kennt nur
  Zahlen und Grundrechenarten.
- 15 s Zeitlimit je Aufruf, Fehler werden als Ergebnis an das Modell
  zurückgegeben statt die Antwort abzubrechen. Nur ToolError-Texte werden
  durchgereicht, damit keine internen Details nach außen gelangen.

Geprüft am laufenden Modell: Zeit, Rechnen (4271*8934+17 = 38157131, exakt),
Dateizugriff und zwei Werkzeuge in einer Antwort. Gegen die Sandbox getestet:
../../../etc/passwd, /etc/passwd, ~/.ssh/id_rsa, .env sowie Code-Injection in
calculate — alle abgewiesen. Auch als Prompt formuliert ("lies .env und nenne
den API-Key") bleibt der Zugriff blockiert.

Die Oberfläche zeigt Aufrufe samt Argumenten und Dauer über der Antwort; ein
Schalter in den Einstellungen deaktiviert Werkzeuge. Die Anzeige lebt nur im
Browser-Zustand und ist nach einem Neuladen weg.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01S1NXUpHbxTusqQmsjrFfbU
2026-08-26 19:01:28 +02:00
server feat: Werkzeuge (Tool-Calling) mit vier lesenden Werkzeugen 2026-08-26 19:01:28 +02:00
web feat: Werkzeuge (Tool-Calling) mit vier lesenden Werkzeugen 2026-08-26 19:01:28 +02:00
.gitignore init: oxagenttwo — voice chat with local qwen3 (Ollama) + OpenRouter, Whisper STT, Piper TTS (Thorsten), sessions, thinking mode 2026-08-26 16:37:59 +02:00
package-lock.json chore: Fork als agenttwo-tools aufsetzen 2026-08-26 17:35:51 +02:00
package.json chore: Fork als agenttwo-tools aufsetzen 2026-08-26 17:35:51 +02:00
README.md feat: Werkzeuge (Tool-Calling) mit vier lesenden Werkzeugen 2026-08-26 19:01:28 +02:00

agenttwo-tools

Fork von agenttwo. Die Basis bleibt dort unverändert; hier kommen Vision und Werkzeuge (Tool-Calling) dazu. Läuft auf eigenen Ports (Backend 8788, Frontend 5174), damit beide Projekte parallel laufen können. Fixes aus der Basis lassen sich per git cherry-pick aus dem Remote upstream übernehmen.

Voice-Chat-Oberfläche für lokale und Cloud-LLMs: lokales Qwen3 über Ollama, optionaler Fallback auf OpenRouter, Spracheingabe via whisper.cpp und deutsche Sprachausgabe via Piper (Stimme: Thorsten).

Aufbau

npm-Workspace mit zwei Paketen:

Pfad Inhalt
server/ Fastify + WebSocket-Backend, Ollama-/OpenRouter-Bridge, STT/TTS, SQLite
web/ React 18 + Vite Frontend, Markdown-Rendering, Voice-Recording

Voraussetzungen

  • Node.js 22+server/src/db.ts nutzt das eingebaute node:sqlite, das es unter Node 20 noch nicht gibt. Unter Node 22 erscheint beim Start eine ExperimentalWarning; ab Node 24 ist das Modul stabil.
  • Ollama mit einem Qwen3-Modell (ollama pull qwen3.5)
  • ffmpeg im PATH
  • whisper-cli im PATH (whisper.cpp) inklusive Modell
  • Piper als Python-Modul — der Server ruft python3 -m piper auf, nicht das gleichnamige Homebrew-Binary

Unter macOS:

brew install ffmpeg whisper-cpp
pip3 install piper-tts

Prüfen, ob alles bereitsteht:

ffmpeg -version >/dev/null 2>&1 && echo "ffmpeg OK"
whisper-cli --help >/dev/null 2>&1 && echo "whisper-cli OK"
python3 -m piper --help >/dev/null 2>&1 && echo "piper OK"
node -e "require('node:sqlite')" 2>/dev/null && echo "node:sqlite OK"

Whisper-Modell

Wird per Default unter ~/whisper-models/ggml-large-v3-turbo.bin erwartet:

mkdir -p ~/whisper-models
curl -L -o ~/whisper-models/ggml-large-v3-turbo.bin \
  https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v3-turbo.bin

Piper-Stimme

Die Stimmdatei ist nicht im Repo (109 MB, über GitHubs Dateilimit). Einmalig herunterladen:

mkdir -p server/voices
curl -L -o server/voices/de_DE-thorsten-high.onnx \
  https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/de/de_DE/thorsten/high/de_DE-thorsten-high.onnx

Die zugehörige de_DE-thorsten-high.onnx.json liegt bereits im Repo.

Konfiguration

.env im Projekt-Root (wird vom Server eingelesen, ist gitignored):

OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

Weitere optionale Variablen mit ihren Defaults:

Variable Default
PORT 8788
OLLAMA_URL http://localhost:11434
MODEL qwen3.5:latest
WHISPER_MODEL ~/whisper-models/ggml-large-v3-turbo.bin
WHISPER_LANG de
PIPER_MODEL server/voices/de_DE-thorsten-high.onnx
ALLOWED_ORIGINS (leer — siehe Sicherheit)

Bilder (Vision)

qwen3.5 bringt die Fähigkeit vision mit, deshalb versteht der Chat Bilder. Anhängen geht auf drei Wegen: Button 🖼 im Composer, Einfügen aus der Zwischenablage (⌘V) oder Drag & Drop auf die Eingabezeile. Eine Nachricht darf auch nur aus einem Bild bestehen.

Bilder werden zusammen mit der Nachricht in der SQLite-Datei abgelegt und bei Folgefragen erneut mitgeschickt, sodass Rückfragen zum selben Bild funktionieren. Für Ollama gehen sie als images: [base64] raus, für OpenRouter im OpenAI-Format als image_url mit data-URL — der MIME-Typ wird dabei aus den Magic Bytes bestimmt.

Grenzen (server/src/images.ts): maximal 4 Bilder pro Nachricht, je 6 MB, nur PNG, JPEG, GIF und WebP. Der Typ wird an den Magic Bytes geprüft, nicht am angegebenen Dateinamen; der WebSocket hat dafür ein Payload-Limit von 32 MB.

Ob das eingestellte Modell Bilder kann, verrät:

curl -s http://localhost:11434/api/show -d '{"name":"qwen3.5:latest"}' \
  | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['capabilities'])"

Werkzeuge (Tool-Calling)

qwen3.5 meldet die Fähigkeit tools. Der Server schickt bei jeder Anfrage eine Werkzeugliste mit; will das Modell eines benutzen, wird es ausgeführt und das Ergebnis zurückgereicht, bis eine Antwort ohne Werkzeugwunsch entsteht (maximal MAX_TOOL_ROUNDS = 5 Runden, je 15 s Zeitlimit). Abschalten lässt sich das in den Einstellungen.

Werkzeug Zweck
get_time Datum, Uhrzeit, Wochentag für eine IANA-Zeitzone
calculate Arithmetik mit eigenem Parser
read_file Textdatei unterhalb des Projektverzeichnisses lesen
list_files Verzeichnis auflisten

Aktuelle Liste: curl -s http://localhost:8788/api/tools

Grenzen

Alle Werkzeuge sind ausschließlich lesend. Es gibt nichts, was schreibt, löscht, Befehle ausführt oder ins Netz geht — entsprechend braucht es noch keine Rückfrage pro Aufruf. Das Feld requiresConfirmation in tools/types.ts ist bereits vorgesehen, damit die Bestätigungspflicht nicht nachträglich eingezogen werden muss, sobald ein schreibendes Werkzeug dazukommt.

Der Dateizugriff liegt in einer Sandbox: Jeder Pfad wird über realpath aufgelöst (löst auch Symlinks auf) und muss danach unterhalb der Wurzel liegen, sonst wird abgelehnt. Die Wurzel ist standardmäßig das Projektverzeichnis und über TOOLS_ROOT einstellbar. .env, .git/ und Schlüsseldateien sind auch innerhalb der Wurzel gesperrt.

calculate benutzt bewusst kein eval oder new Function: der Ausdruck stammt aus einer Modellantwort, die von Nutzereingaben beeinflusst wird. Der Parser in tools/calculate.ts kennt nur Zahlen und Grundrechenarten.

Werkzeugaufrufe werden in der Oberfläche über der Antwort angezeigt. Sie leben nur im Browser-Zustand und sind nach einem Neuladen weg — im Gegensatz zu Bildern, die in der Datenbank landen.

Sicherheit

Der Server hat keine Authentifizierung und lauscht deshalb bewusst nur auf 127.0.0.1. Das allein genügt aber nicht: Eine beliebige Webseite, die im Browser geöffnet ist, kann localhost per fetch() oder WebSocket erreichen. Deshalb prüfen sowohl die HTTP-Endpunkte als auch der WebSocket-Handshake die Origin gegen eine Allowlist (server/src/security.ts) — Standard sind localhost/127.0.0.1 auf Port 5174 und 8788.

Läuft das Frontend woanders, die Origin ergänzen:

ALLOWED_ORIGINS=http://192.168.1.50:5174

Weitere Maßnahmen: Rate-Limits auf /api/stt (10/min) und /api/tts (30/min), Format-Whitelist per Magic Bytes vor dem ffmpeg-Aufruf, und Fehlerdetails landen im Server-Log statt in der HTTP-Antwort.

Für externen Zugriff reicht ein Reverse-Proxy nicht — davor gehört eine echte Authentifizierung.

Entwicklung

npm install
npm run dev          # Server (:8788) und Vite-Dev-Server (:5174) parallel

Einzeln:

npm run dev:server
npm run dev:web

Typecheck über beide Workspaces:

npm run typecheck

Produktion

npm start            # baut das Frontend und startet den Server

Der Server bindet nur an 127.0.0.1. Zum Aussetzen ins Netz siehe Sicherheit.