# astra-vision **Fork von [astra-local-voice](https://github.com/Jeuners/astra-local-voice).** Gleicher lokaler Sprachagent, plus Bilderzeugung (ComfyUI) und Bild/PDF-Upload mit Vision (siehe unten). Die schlanke Basisversion ohne diese Werkzeuge lebt im Hauptrepo — dorthin zurück, falls du nur den reinen Sprachagenten willst. Ein lokaler deutscher Sprachagent für Apple Silicon. Kein Cloud-Anruf, kein Tracking, kein gespeichertes Audio — Spracherkennung, Sprachmodell und Sprachausgabe laufen alle auf deinem Mac. ## Wie es funktioniert Drei lokale Modelle, verbunden über eine [Pipecat](https://github.com/pipecat-ai/pipecat)-Pipeline: | Stufe | Modell | Wo | |---|---|---| | Spracherkennung | Nemotron ASR (streaming) | MLX, on-device | | Sprachmodell | Qwen 3.5 | über natives Ollama `/api/chat` | | Sprachausgabe | Pocket TTS, 26 deutsche Stimmen wählbar | MLX, on-device | Der Browser spricht per WebRTC direkt mit einem FastAPI-Server auf `localhost:7860`. Der Server ist bewusst nur lokal erreichbar: Host- und Origin-Prüfung auf jedem Request, strikte Content-Security-Policy, keine offenen Ports nach außen. Die Stimme lässt sich im UI per Dropdown wählen (`/api/voices` listet alle 26, Auswahl wird im Browser gemerkt). Jede Stimme wird beim ersten Gebrauch lazy geladen und danach für die Laufzeit des Prozesses gecacht. ## Bilder erzeugen und Dokumente lesen Zwei zusätzliche, sauber getrennte Fähigkeiten, unabhängig von STT/LLM/TTS: - **`astra/comfyui.py`** — reiner async HTTP-Client für einen lokalen [ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)-Server (`z-image-turbo`-Workflow). Kennt nichts von Pipecat. - **`astra/documents.py`** — PDF-Textextraktion (`pypdf`), keine Netzwerkzugriffe. - **`astra/tools.py`** — verdrahtet `generate_image` als natives Ollama-Tool. Qwen 3.5 entscheidet selbst, wann es aufgerufen wird (`ollama show qwen3.5` listet `tools` als unterstützte Fähigkeit); das generierte Bild landet im laufenden Gespräch als `/api/media/` und wird per WebRTC-Datenkanal ans UI gemeldet. Bilder (PNG/JPEG/WebP) und PDFs lassen sich während eines laufenden Gesprächs über den Button „Bild oder PDF hinzufügen“ hochladen (`POST /api/upload`). Ein PDF wird als Text in den Gesprächskontext eingefügt, ein Bild als Base64 mit Qwens nativer Vision-Fähigkeit — beides nur für die Dauer der Session, nichts wird auf Disk geschrieben. ## Nachrichten aus deutschen RSS-Feeds - **`astra/feeds.py`** — kuratierte Feed-Liste, nach Thema gruppiert (`tech`, `nachrichten`, `wirtschaft`, `hilden` — lokal für Hilden via RP ONLINE). Reine Daten, editierbar. - **`astra/rss.py`** — async Feed-Client (`feedparser`), holt konfigurierte Feeds eines Themas parallel ab, überspringt nicht erreichbare Feeds statt komplett zu scheitern. - Tool `read_news` in `astra/tools.py`: Astra ruft es auf, wenn nach aktuellen Nachrichten gefragt wird, und fasst die Schlagzeilen mündlich zusammen statt sie roh vorzulesen. - **`astra/articles.py`** — lädt eine Artikel-URL und extrahiert den reinen Fließtext (`trafilatura`), ohne Navigation/Werbung/Boilerplate. - Tool `read_article` in `astra/tools.py`: Astra ruft es auf, wenn der Nutzer zu einer schon genannten Schlagzeile mehr wissen will, und liest den vollen Artikeltext statt nur der RSS-Kurzbeschreibung. Tool-Verhalten steht bewusst ausschließlich in der jeweiligen `FunctionSchema.description` (siehe `astra/tools.py`), nicht im `SYSTEM_PROMPT` — eine Quelle der Wahrheit pro Werkzeug statt duplizierter Regeln in einem wachsenden globalen Prompt. Gemessener Preis davon: mit drei gleichzeitig verfügbaren Tools (Bild + Nachrichten + Artikel) ruft das lokale 9,7B-Modell `read_news` nur noch in ca. 15–20 % der Fälle tatsächlich auf (vorher mit zwei Tools ca. 20–50 %, mit Tool-Regeln zusätzlich im System-Prompt ca. 60–75 %) und erfindet sonst Schlagzeilen. `read_article` ist bei einer konkreten Nachfrage zu einer schon genannten Schlagzeile brauchbarer (~65 %, vermutlich weil der Kontext dort weniger mehrdeutig ist). Bildgenerierung bleibt bei ~100 % zuverlässig. Bekannte Grenze eines kleinen lokalen Modells bei Tool-Konkurrenz, kein Bug — die saubere Trennung war eine bewusste Architekturentscheidung. ## Starten ```bash uv sync uv run python -m astra.prepare # lädt & prüft alle drei Modelle einmalig uv run python -m astra.server # startet auf http://localhost:7860 ``` Ollama muss separat laufen (`ollama serve`) und `qwen3.5:latest` muss gezogen sein. Die Seite öffnen, Mikrofon erlauben, sprechen. ## Konfiguration Über Umgebungsvariablen, siehe `astra/core.py::Settings`: | Variable | Default | |---|---| | `ASTRA_MODEL` | `qwen3.5:latest` | | `ASTRA_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434` | | `ASTRA_STT_MODEL` | `mlx-community/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-8bit` | | `ASTRA_TTS_LANGUAGE` | `german` | | `ASTRA_VOICE` | `alba` | | `ASTRA_PORT` | `7860` | | `ASTRA_TAILNET_HOST` | *(leer)* — z. B. `minim4-1.tail0f2cb2.ts.net` | | `ASTRA_COMFYUI_URL` | `http://100.125.107.123:8000` | ## Tests ```bash uv run pytest uv run ruff check . ``` ## Im Tailnet freigeben Standardmäßig nur `localhost` erreichbar. Für Zugriff von einem anderen Gerät im selben Tailscale-Netz: ```bash tailscale serve --bg 7860 ASTRA_TAILNET_HOST="$(tailscale status --json | python3 -c 'import json,sys;print(json.load(sys.stdin)["Self"]["DNSName"].rstrip("."))')" \ uv run python -m astra.server ``` Danach ist die Seite unter `https:///` erreichbar (Port 443, implizit — Tailscale terminiert TLS und proxyt auf 7860). Host- und Origin-Prüfung lassen dann zusätzlich diesen einen Hostnamen durch. ## Sicherheit - Nur `localhost`/`127.0.0.1` (bzw. der optionale Tailnet-Host) erreichbar, alle anderen Hosts bekommen 403 - POST-Requests werden gegen den erwarteten Origin geprüft - `think` ist im Ollama-Request hart auf `false` gesetzt — die Pipeline wirft, falls das Modell trotzdem Denkausgabe liefert - Kein Audio, keine Transkripte werden auf Disk geschrieben; der Gesprächsverlauf lebt nur im Speicher der laufenden Session --- Erstellt von Astra (Grunddeploy), gecheckt, dokumentiert und bewertet durch Claude.