fixes

gwserver/_database_gateway/_system.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "mandates": 1,
+  "users": 1
+}

gwserver/_database_gateway/mandates.json

@@ -12,5 +12,12 @@
     "language": "de",
     "mandate_id": 1,
     "user_id": 1
+  },
+  {
+    "name": "Root",
+    "language": "de",
+    "mandate_id": 0,
+    "user_id": 0,
+    "id": 3
   }
 ]

gwserver/_database_gateway/users.json

@@ -22,5 +22,17 @@
     "privilege": "user",
     "hashed_password": "$argon2id$v=19$m=65536,t=3,p=4$3fufM+bc+19r7V3rvVfKmQ$CrJCc6r44jO4DxMHs8E61ayupBeUi6a+65VH0Q1cGo8",
     "user_id": 2
+  },
+  {
+    "mandate_id": 3,
+    "username": "admin",
+    "email": "admin@example.com",
+    "full_name": "Administrator",
+    "disabled": false,
+    "language": "de",
+    "privilege": "sysadmin",
+    "hashed_password": "$argon2id$v=19$m=65536,t=3,p=4$yzknRMi5V0qJMaaUsvaecw$2snq8pSq60BulTAOib7gtJKaT/AlO62uhncau2g3RZQ",
+    "user_id": 0,
+    "id": 3
   }
 ]

gwserver/_database_lucydom/_system.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+{
+  "workspaces": 1
+}

gwserver/app.py

@@ -14,7 +14,7 @@ import pathlib
 # Import interfaces
 from modules.gateway_interface import get_gateway_interface
 from modules.lucydom_interface import get_lucydom_interface
-from modules.agentservice_interface import get_agentservice_interface
+from modules.agentservice_interface import AgentService
 
 # Import auth module
 from auth import (
@@ -68,7 +68,7 @@ async def root():
 
 @app.get("/api/test", tags=["General"])
 async def get_test():
-    return "OK 1.1"
+    return "OK 1.2"
 
 @app.options("/{full_path:path}",  tags=["General"])
 async def options_route(full_path: str):

gwserver/modules/agentservice_interface.py

@@ -529,3 +529,224 @@ class AgentService:
         self._save_workflow_results(workflow_id)
         
         return workflow_id
+    
+    def _get_agent_instructions(self, agent_type: str) -> str:
+        """
+        Gibt agententypspezifische Anweisungen zurück, die aus der agents.json geladen werden.
+        Falls die Datei nicht existiert oder der Agententyp nicht gefunden wird,
+        wird ein Standardagent zurückgegeben.
+        """
+        try:
+            # Pfad zur agents.json-Datei
+            agents_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data', 'agents.json')
+            
+            # Überprüfen, ob die Datei existiert
+            if not os.path.exists(agents_file):
+                logger.warning(f"Agents-Definitionen nicht gefunden: {agents_file}")
+                return self._get_default_agent_instructions()
+            
+            # Datei lesen
+            with open(agents_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                agents_data = json.load(f)
+            
+            # Nach dem Agententyp suchen
+            for agent in agents_data:
+                if agent.get("type") == agent_type:
+                    # Anweisungen zurückgeben, wenn vorhanden
+                    instructions = agent.get("instructions")
+                    if instructions:
+                        logger.debug(f"Anweisungen für Agent-Typ '{agent_type}' aus agents.json geladen")
+                        return instructions
+            
+            # Wenn kein passender Agent gefunden wurde, Standardanweisungen verwenden
+            logger.warning(f"Keine Anweisungen für Agent-Typ '{agent_type}' in agents.json gefunden")
+            return self._get_default_agent_instructions()
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Fehler beim Laden der Agent-Anweisungen aus agents.json: {e}")
+            return self._get_default_agent_instructions()
+    
+    def _get_default_agent_instructions(self) -> str:
+        """
+        Gibt Standard-Anweisungen für einen Agenten zurück,
+        wenn keine spezifischen Anweisungen in der agents.json gefunden wurden.
+        Diese Funktion gibt generische Anweisungen zurück, unabhängig vom Agententyp.
+        """
+        return """
+            Als Agent ist es deine Aufgabe, Anfragen zu analysieren und entsprechend deinen Fähigkeiten zu bearbeiten.
+            
+            Folge diesen allgemeinen Anweisungen:
+            1. Verstehe die Anfrage gründlich
+            2. Analysiere relevante Daten und Informationen
+            3. Liefere präzise und hilfreiche Antworten
+            4. Strukturiere deine Antwort klar und verständlich
+            
+            In deiner Antwort:
+            - Beginne mit einer Zusammenfassung der Anfrage
+            - Gib gut begründete Antworten oder Empfehlungen
+            - Führe wichtige Erkenntnisse klar auf
+            - Schließe mit konkreten nächsten Schritten oder Empfehlungen ab
+        """
+
+    def _add_log(
+        self, 
+        workflow_id: str, 
+        message: str, 
+        log_type: str, 
+        agent_id: Optional[str] = None,
+        agent_name: Optional[str] = None
+    ) -> None:
+        """Fügt einen Protokolleintrag zum Workflow hinzu"""
+        log_entry = {
+            "id": f"log_{uuid.uuid4()}",
+            "mandate_id": self.mandate_id,
+            "user_id": self.user_id,
+            "message": message,
+            "type": log_type,
+            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
+            "agent_id": agent_id,
+            "agent_name": agent_name
+        }
+        
+        workflow = self.workflows.get(workflow_id)
+        if workflow:
+            workflow["logs"].append(log_entry)
+            logger.info(f"Workflow {workflow_id}: {message}")
+    
+    def _create_agent_result(
+        self, 
+        workflow_id: str, 
+        agent: Dict[str, Any], 
+        index: int,
+        prompt: str,
+        file_contexts: List[Dict[str, Any]],
+        content: str
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """Erstellt ein Ergebnisobjekt basierend auf dem Agententyp und der API-Antwort"""
+        agent_type = agent["type"]
+        agent_id = agent["id"]
+        agent_name = agent["name"]
+        
+        # Grundlegende Ergebnisstruktur
+        result = {
+            "id": f"result_{workflow_id}_{index}",
+            "mandate_id": self.mandate_id,
+            "user_id": self.user_id,
+            "agent_id": agent_id,
+            "agent_name": agent_name,
+            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
+            "type": "text",  # Standardtyp
+            "metadata": {
+                "files_processed": [file["name"] for file in file_contexts],
+                "prompt": prompt
+            }
+        }
+        
+        # Titel und Inhalt basierend auf dem Agententyp anpassen
+        if agent_type == "analyzer":
+            result.update({
+                "title": "Datenanalyse-Ergebnis",
+                "content": content,
+            })
+        elif agent_type == "visualizer":
+            result.update({
+                "title": "Visualisierungsvorschlag",
+                "content": content,
+                "type": "chart"  # Auch wenn kein echtes Diagramm, markieren wir es als solches
+            })
+        elif agent_type == "writer":
+            result.update({
+                "title": "Zusammenfassung und Empfehlungen",
+                "content": content,
+            })
+        elif agent_type == "scraper":
+            result.update({
+                "title": "Web-Recherche Ergebnisse",
+                "content": content,
+            })
+        elif agent_type == "initialisierung":
+            result.update({
+                "title": "Direkte Antwort",
+                "content": content,
+            })
+        elif agent_type == "organisator":
+            result.update({
+                "title": "Aufgabenstrukturierung",
+                "content": content,
+            })
+        elif agent_type == "entwickler":
+            result.update({
+                "title": "Code und Ausführungsergebnisse",
+                "content": content,
+            })
+        else:
+            result.update({
+                "title": f"Ergebnis von {agent_name}",
+                "content": content,
+            })
+        
+        return result
+    
+    def _save_workflow_results(self, workflow_id: str) -> None:
+        """Speichert die Workflow-Ergebnisse in einer Datei"""
+        workflow = self.workflows.get(workflow_id)
+        if workflow:
+            try:
+                file_path = os.path.join(self.results_dir, f"workflow_{workflow_id}.json")
+                with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump(workflow, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+                logger.info(f"Workflow-Ergebnisse gespeichert: {file_path}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Fehler beim Speichern der Workflow-Ergebnisse: {e}")
+    
+    def get_workflow_status(self, workflow_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """Gibt den Status eines Workflows zurück"""
+        workflow = self.workflows.get(workflow_id)
+        if not workflow:
+            return None
+        
+        return {
+            "id": workflow["id"],
+            "mandate_id": workflow.get("mandate_id"),
+            "user_id": workflow.get("user_id"),
+            "status": workflow["status"],
+            "progress": workflow["progress"],
+            "started_at": workflow["started_at"],
+            "completed_at": workflow["completed_at"],
+            "agent_statuses": workflow["agent_statuses"]
+        }
+    
+    def get_workflow_logs(self, workflow_id: str) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
+        """Gibt die Protokolle eines Workflows zurück"""
+        workflow = self.workflows.get(workflow_id)
+        if not workflow:
+            return None
+        
+        return workflow["logs"]
+    
+    def get_workflow_results(self, workflow_id: str) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
+        """Gibt die Ergebnisse eines Workflows zurück"""
+        workflow = self.workflows.get(workflow_id)
+        if not workflow:
+            return None
+        
+        return workflow["results"]
+    
+    async def close(self):
+        """Schließt die HTTP-Clients beim Beenden der Anwendung"""
+        await self.service_aichat.close()
+        await self.service_aiscrap.close()
+
+
+# Singleton-Factory für AgentService-Instanzen pro Kontext
+_agent_service_instances = {}
+
+def get_agentservice_interface(mandate_id: int = None, user_id: int = None) -> AgentService:
+    """
+    Gibt eine AgentService-Instanz für den angegebenen Kontext zurück.
+    Wiederverwendet bestehende Instanzen.
+    """
+    context_key = f"{mandate_id}_{user_id}"
+    if context_key not in _agent_service_instances:
+        _agent_service_instances[context_key] = AgentService(mandate_id, user_id)
+    return _agent_service_instances[context_key]