fix: deep_research Tool — Logging + allow_clarification=False

- Ausfuehrliches Logging fuer Debugging
- allow_clarification deaktiviert (verhindert Rueckfrage-Deadlock)
- Ergebnis-Schwelle auf 100 Zeichen gesenkt

homelab-ai-bot/tools/deep_research.py

@@ -1,12 +1,10 @@
-"""Deep Research Tool — Open Deep Research (CT 121) via LangGraph API.
+"""Deep Research Tool — Open Deep Research (CT 121) via LangGraph API."""
-
-Ermoeglicht dem Hausmeister-Bot tiefe Web-Recherchen zu starten.
-Ergebnisse kommen als ausfuehrlicher Report zurueck.
-"""
 
 import requests
 import time
-import json
+import logging
+
+log = logging.getLogger("deep_research")
 
 DEEP_RESEARCH_URL = "http://10.10.10.121:2024"
 ASSISTANT_ID = "e9a5370f-7a53-55a8-ada8-6ab9ef15bb5b"
@@ -16,18 +14,17 @@ MAX_WAIT = 600
 
 SYSTEM_PROMPT_EXTRA = """DEEP RESEARCH:
 Du hast Zugriff auf deep_research — eine KI-gestuetzte Tiefenrecherche die 20-30 Quellen durchsucht.
-Nutze es wenn der User eine komplexe Frage stellt die gruendliche Recherche erfordert.
+Nutze es wenn der User explizit "recherchiere", "finde heraus", "vergleiche" sagt oder eine komplexe Frage hat.
-Beispiele: "Recherchiere X", "Finde heraus...", "Vergleiche A und B", "Was gibt es Neues zu...".
+NICHT fuer einfache Fakten oder Homelab-Fragen.
-NICHT fuer einfache Fakten oder Homelab-Fragen — dafuer reichen die anderen Tools.
+WICHTIG: deep_research dauert 2-5 Minuten. Das ist normal. Warte auf das Ergebnis.
-Das Ergebnis ist ein ausfuehrlicher Report. Fasse ihn fuer Telegram zusammen (max ~3000 Zeichen).
+Das Ergebnis ist ein ausfuehrlicher Report. Fasse ihn fuer Telegram zusammen (max ~3000 Zeichen)."""
-deep_research dauert 2-10 Minuten. Sage dem User dass es laeuft."""
 
 TOOLS = [
     {
         "type": "function",
         "function": {
             "name": "deep_research",
-            "description": "Startet eine tiefe Web-Recherche zu einem Thema. Durchsucht 20-30 Quellen und erstellt einen ausfuehrlichen Report. Dauert 2-10 Minuten.",
+            "description": "Startet eine tiefe Web-Recherche zu einem Thema. Durchsucht 20-30 Quellen und erstellt einen ausfuehrlichen Report. Dauert 2-5 Minuten — das ist normal, warte auf das Ergebnis.",
             "parameters": {
                 "type": "object",
                 "properties": {
@@ -62,6 +59,7 @@ def _start_run(thread_id, query):
                 "research_model": f"openai:{RESEARCH_MODEL}",
                 "compression_model": f"openai:{RESEARCH_MODEL}",
                 "final_report_model": f"openai:{RESEARCH_MODEL}",
+                "allow_clarification": False,
             }
         }
     }
@@ -76,18 +74,24 @@ def _poll_run(thread_id, run_id):
     while elapsed < MAX_WAIT:
         time.sleep(POLL_INTERVAL)
         elapsed += POLL_INTERVAL
+        try:
             r = requests.get(
                 f"{DEEP_RESEARCH_URL}/threads/{thread_id}/runs/{run_id}",
                 timeout=10)
             r.raise_for_status()
             data = r.json()
             status = data.get("status", "unknown")
+            log.info("Poll %ds: status=%s", elapsed, status)
             if status == "success":
                 return True, None
             if status in ("error", "failed"):
-            return False, data.get("error", "Unbekannter Fehler")
+                err = data.get("error", "Unbekannter Fehler")
+                log.error("Run failed: %s", err)
+                return False, err
             if status == "interrupted":
                 return False, "Research wurde unterbrochen"
+        except Exception as e:
+            log.warning("Poll error at %ds: %s", elapsed, e)
     return False, f"Timeout nach {MAX_WAIT}s"
 
 
@@ -100,33 +104,47 @@ def _get_result(thread_id):
     values = state.get("values", {})
     messages = values.get("messages", [])
 
+    log.info("Messages in result: %d", len(messages))
+    for i, msg in enumerate(messages):
+        content = msg.get("content", "")
+        clen = len(content) if isinstance(content, str) else 0
+        log.info("  msg[%d] type=%s len=%d", i, msg.get("type", "?"), clen)
+
     for msg in reversed(messages):
         content = msg.get("content", "")
-        if isinstance(content, str) and len(content) > 200:
+        if isinstance(content, str) and len(content) > 100:
             return content
 
     return "Kein Report generiert."
 
 
 def handle_deep_research(query: str, **kw):
+    log.info("deep_research gestartet: %s", query[:100])
     try:
         thread_id = _create_thread()
+        log.info("Thread erstellt: %s", thread_id)
+
         run_id = _start_run(thread_id, query)
+        log.info("Run gestartet: %s", run_id)
 
         ok, error = _poll_run(thread_id, run_id)
         if not ok:
+            log.error("Research fehlgeschlagen: %s", error)
             return f"Deep Research fehlgeschlagen: {error}"
 
         report = _get_result(thread_id)
+        log.info("Report erhalten: %d Zeichen", len(report))
 
         if len(report) > 6000:
-            report = report[:6000] + "\n\n[... Report gekuerzt, Original war laenger]"
+            report = report[:6000] + "\n\n[... Report gekuerzt]"
 
         return report
 
     except requests.ConnectionError:
+        log.error("CT 121 nicht erreichbar")
         return "Deep Research (CT 121) nicht erreichbar. Service laeuft moeglicherweise nicht."
     except Exception as e:
+        log.exception("Deep Research Fehler")
         return f"Deep Research Fehler: {e}"