feat(bot): Qwen3 30B-A3B lokal (Ollama/RTX3090), web_search bevorzugt, Date-Injection, Thinking-Mode Fix

homelab-ai-bot/llm.py

@@ -4,6 +4,7 @@ Neue Datenquelle = eine Datei in tools/ anlegen. Fertig.
 """
 
 import json
+import logging
 import requests
 import os
 import sys
@@ -12,11 +13,22 @@ sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))
 from core import config
 import tool_loader
 
-MODEL = "openai/gpt-4o-mini"
+log = logging.getLogger('llm')
+
+OLLAMA_BASE = "http://100.84.255.83:11434"
+OPENROUTER_BASE = "https://openrouter.ai/api/v1"
+
+MODEL = "qwen3:30b-a3b"
 VISION_MODEL = "openai/gpt-4o"
 MAX_TOOL_ROUNDS = 3
 
-SYSTEM_PROMPT = """Du bist der Hausmeister-Bot fuer ein Homelab. Deutsch, kurz, direkt, operativ.
+import datetime as _dt
+_TODAY = _dt.date.today()
+_3M_AGO = (_TODAY - _dt.timedelta(days=90))
+_DATE_LINE = f'Heutiges Datum: {_TODAY.strftime("%d. %B %Y")}. Wir sind im Jahr {_TODAY.year}. Letzte 3 Monate = {_3M_AGO.strftime("%B %Y")} bis {_TODAY.strftime("%B %Y")}.'
+
+SYSTEM_PROMPT = _DATE_LINE + """
+Du bist der Hausmeister-Bot fuer ein Homelab. Deutsch, kurz, direkt, operativ.
 
 STIL:
 - So wenig Worte wie moeglich, solange nichts Wichtiges fehlt.
@@ -150,7 +162,8 @@ PREISRECHERCHE (PFLICHT):
 Wenn der User nach Preisen, Kosten oder Preisentwicklung fragt:
 - Nutze IMMER Tools statt Allgemeinwissen.
 - Fuer schnelle Preisabfrage: web_search.
-- Fuer Preisentwicklung ueber Wochen/Monate: deep_research.
+- Mache 2-3 gezielte web_search Aufrufe mit verschiedenen Suchbegriffen.
+- deep_research NUR wenn User explizit 'deep research' oder 'tiefenrecherche' sagt.
 - Gib konkrete Zahlen aus (EUR), nicht nur Tendenzen.
 - Nenne 3-5 Quellen-Links.
 - Wenn keine belastbaren Zahlen gefunden werden: klar sagen "keine belastbaren Preisdaten gefunden".
@@ -173,9 +186,13 @@ def _get_api_key() -> str:
 
 
 def _call_openrouter(messages: list, api_key: str, use_tools: bool = True,
-                     model: str = None, max_tokens: int = 600) -> dict:
+                     model: str = None, max_tokens: int = 4000) -> dict:
+    chosen = model or MODEL
+    use_ollama = (chosen == MODEL)
+    log.info("LLM-Call: model=%s ollama=%s max_tokens=%d", chosen, use_ollama, max_tokens)
+
     payload = {
-        "model": model or MODEL,
+        "model": chosen,
         "messages": messages,
         "max_tokens": max_tokens,
     }
@@ -183,12 +200,16 @@ def _call_openrouter(messages: list, api_key: str, use_tools: bool = True,
         payload["tools"] = TOOLS
         payload["tool_choice"] = "auto"
 
-    r = requests.post(
+    if use_ollama:
-        "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
+        url = f"{OLLAMA_BASE}/v1/chat/completions"
-        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
+        headers = {"Content-Type": "application/json"}
-        json=payload,
+        timeout = 180
-        timeout=90,
+    else:
-    )
+        url = f"{OPENROUTER_BASE}/chat/completions"
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
+        timeout = 90
+
+    r = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=timeout)
     r.raise_for_status()
     return r.json()
 
@@ -275,7 +296,10 @@ def ask_with_tools(question: str, tool_handlers: dict, session_id: str = None) -
 
             tool_calls = msg.get("tool_calls")
             if not tool_calls:
-                return msg.get("content", "Keine Antwort vom LLM.")
+                content = msg.get("content") or ""
+                if not content and msg.get("reasoning"):
+                    content = msg.get("reasoning", "")
+                return content or "Keine Antwort vom LLM."
 
             messages.append(msg)
 
@@ -286,6 +310,7 @@ def ask_with_tools(question: str, tool_handlers: dict, session_id: str = None) -
                 except (json.JSONDecodeError, KeyError):
                     fn_args = {}
 
+                log.info("Tool-Call: %s args=%s", fn_name, str(fn_args)[:200])
                 handler = tool_handlers.get(fn_name)
                 if handler:
                     try:
@@ -366,7 +391,10 @@ def ask_with_image(image_base64: str, caption: str, tool_handlers: dict, session
 
             tool_calls = msg.get("tool_calls")
             if not tool_calls:
-                return msg.get("content", "Keine Antwort vom LLM.")
+                content = msg.get("content") or ""
+                if not content and msg.get("reasoning"):
+                    content = msg.get("reasoning", "")
+                return content or "Keine Antwort vom LLM."
 
             messages.append(msg)
 

homelab-ai-bot/tools/deep_research.py

@@ -16,7 +16,7 @@ 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 explizit "recherchiere", "finde heraus", "vergleiche" sagt oder eine komplexe Frage hat.
+Nutze es NUR wenn der User explizit "deep research" oder "tiefenrecherche" sagt. Fuer alles andere: web_search.
 NICHT fuer einfache Fakten oder Homelab-Fragen.
 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).
@@ -26,25 +26,7 @@ QUALITAET BEI PREISFRAGEN:
 - Zeige Zeitraum, Preis damals/heute, Delta in % und Quellen.
 - Wenn keine belastbaren Daten vorhanden sind, sage es explizit."""
 
-TOOLS = [
+TOOLS = []  # removed from auto-discovery; use HANDLERS directly
-    {
-        "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 2-5 Minuten — das ist normal, warte auf das Ergebnis.",
-            "parameters": {
-                "type": "object",
-                "properties": {
-                    "query": {
-                        "type": "string",
-                        "description": "Die Recherche-Frage, moeglichst spezifisch formuliert."
-                    }
-                },
-                "required": ["query"]
-            },
-        },
-    },
-]
 
 
 def _create_thread():

homelab-ai-bot/tools/web_search.py

@@ -12,7 +12,7 @@ TOOLS = [
         "type": "function",
         "function": {
             "name": "web_search",
-            "description": "Schnelle Web-Suche (3-10 Sekunden) ueber SearXNG. Nutze fuer aktuelle Fakten, Preise, News und einfache Web-Fragen.",
+            "description": "Schnelle Web-Suche (3-10 Sekunden). STANDARDTOOL fuer alle Fragen zu Preisen, Recherchen, News, Fakten, Vergleichen. Immer zuerst web_search nutzen, mehrfach mit verschiedenen Suchbegriffen.",
             "parameters": {
                 "type": "object",
                 "properties": {