feat(queue): Pro-Projekt-Nachrichten-Queue mit Rueckfrage-Loop + Textfeld-Entwuerfe (App)
Zweite Nachricht waehrend ARIA arbeitet wird jetzt ANGESTELLT statt den laufenden Task abzubrechen. Stellt ARIA eine blockierende Rueckfrage, pausiert die Queue und die naechste Eingabe beantwortet sie — bis eine finale Antwort kommt, dann laeuft der naechste Queue-Eintrag (pro Projekt unabhaengig). - Brain: ARIA deklariert Rueckfragen per unsichtbarem [[AWAIT]]-Marker (wie speak/converse; kein '?'-Raten). _extract_await_marker strippt ihn, chat() gibt 5-Tupel (+awaiting_reply), System-Prompt erklaert den Marker. - Bridge: awaiting_reply aus Brain-Response in die chat-Broadcast-Payload. - App: app-lokale Queue + Zustandsautomat (idle/running/awaiting_reply) pro Projekt; Send-Flow von Abbruch auf Anstellen; Stop-Button (cancelRequest) schaltet die Queue weiter; sichtbare pending_queue-Bubbles (tippen loescht); Rueckfrage-/Queue-Banner ueber dem Eingabefeld. Voice bricht nicht mehr ab (haltet nur TTS, serialisiert im Brain-Lock); Text-Send erkennt Brain-busy als Fallback. Pro-Projekt-Textfeld-Entwuerfe (Draft-Map + AsyncStorage). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 4.8
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@@ -1164,6 +1164,22 @@ def _claims_live_media_state(text: str) -> bool:
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return False
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_AWAIT_MARKER_RE = re.compile(r"\[\[\s*AWAIT(?:_REPLY)?\s*\]\]", re.IGNORECASE)
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def _extract_await_marker(text: str) -> tuple:
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"""Erkennt ARIAs Rueckfrage-Marker `[[AWAIT]]` — den sie ans Ende haengt,
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wenn ihre Antwort eine echte Rueckfrage ist, auf die sie eine Nutzer-Antwort
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BRAUCHT, bevor der aktuelle Task fertig ist. Entfernt den Marker (nicht
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anzeigen/vorlesen/in History) und meldet, ob er da war. Wie speak/converse:
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ARIA deklariert den Zustand selbst — kein '?'-Raten."""
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if not text:
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return text, False
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if _AWAIT_MARKER_RE.search(text):
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return _AWAIT_MARKER_RE.sub("", text).strip(), True
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return text, False
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def _normalize_for_fast_match(text: str) -> str:
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norm = _strip_leading_hint_blocks(text).lower()
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norm = _fold_umlauts(norm)
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@@ -1588,7 +1604,8 @@ class Agent:
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speak = bool(getattr(self, "_fast_path_speak", False))
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# converse folgt dem Skill (Manifest/Output) — nicht mehr generell False.
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converse = bool(getattr(self, "_fast_path_converse", False))
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return fast_reply, "fast-path", speak, converse
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# Fast-Path = reiner Steuerbefehl, nie eine Rueckfrage → awaiting=False.
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return fast_reply, "fast-path", speak, converse, False
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# 1. User-Turn an die Konversation
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self.conversation.add("user", user_message, source=source,
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@@ -1606,7 +1623,8 @@ class Agent:
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# dem Skill (bzw. Default: Info/Gespraech = vorlesen + 30s).
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speak = getattr(self, "_local_turn_speak", True)
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converse = getattr(self, "_local_turn_converse", True)
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return local_reply, "local", speak, converse
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# Local ist tool-loses Reden; blockierende Rueckfragen macht Claude.
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return local_reply, "local", speak, converse, False
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# 2. Hot Memory (alle pinned Punkte)
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hot = self.store.list_pinned()
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@@ -1653,6 +1671,23 @@ class Agent:
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oauth_callback_host=oauth_host,
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oauth_callback_port=oauth_port,
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oauth_callback_tls=oauth_tls)
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# Rueckfrage-Signal: ARIA haengt [[AWAIT]] an, wenn ihre Antwort eine
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# echte, blockierende Rueckfrage ist. Die App pausiert dann die Projekt-
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# Queue und leitet Stefans naechste Eingabe als ANTWORT darauf weiter
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# (statt als neuen Auftrag). Wie speak/converse: ARIA deklariert selbst.
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system_prompt += (
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"\n\n## RUECKFRAGE-SIGNAL [[AWAIT]]\n"
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"Wenn deine Antwort eine echte RUECKFRAGE ist, auf die du Stefans "
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"Antwort BRAUCHST, um den aktuellen Task abzuschliessen (z.B. 'Welche "
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"der drei Playlists meinst du?', 'Soll ich X oder Y nehmen?'), haenge "
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"als ALLERLETZTES exakt `[[AWAIT]]` an. Der Marker wird entfernt (nicht "
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"angezeigt, nicht vorgelesen) und sagt der App: warte auf Stefans "
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"Antwort, bevor der naechste Task der Warteschlange laeuft.\n"
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"NUR bei echten, blockierenden Rueckfragen — NICHT bei rhetorischen "
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"Fragen, unverbindlichen Vorschlaegen ('soll ich noch...?', die auch "
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"ohne Antwort ok sind) oder wenn du den Task einfach fertig hast. Im "
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"Zweifel: KEIN Marker."
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)
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# Queue-Aware Prompting: wenn nach diesem Turn weitere Nachrichten
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# in der Warteschlange liegen, muss ARIA pruefen ob eine spaetere die
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# aktuelle Aufgabe korrigiert/annuliert (→ Skip statt Doppelarbeit).
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@@ -1817,13 +1852,19 @@ class Agent:
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final_reply = ("Hey, ich bin ARIA. \U0001F60A Bei mir ist alles bereit — "
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"sag mir einfach, was du brauchst.")
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# Rueckfrage-Marker aus dem finalen Text ziehen (vor History/Return, damit
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# er nicht angezeigt/vorgelesen wird und nicht die Conversation vergiftet).
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final_reply, awaiting_reply = _extract_await_marker(final_reply)
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# 7. Assistant-Turn (final reply) in die Conversation
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self.conversation.add("assistant", final_reply,
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project_id=active_project_id)
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# speak/converse folgen dem ausgefuehrten Skill (sonst Default: Gespraech).
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# speak/converse folgen dem ausgefuehrten Skill (sonst Default: Gespraech);
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# awaiting_reply = ARIA stellt eine blockierende Rueckfrage (Queue pausiert).
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return (final_reply, "claude",
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bool(getattr(self, "_claude_turn_speak", True)),
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bool(getattr(self, "_claude_turn_converse", True)))
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bool(getattr(self, "_claude_turn_converse", True)),
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awaiting_reply)
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# ── Tool-Dispatcher ───────────────────────────────────────
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@@ -150,7 +150,7 @@ async def _fire(trigger: dict, agent_factory) -> None:
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try:
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agent = agent_factory()
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reply, _, _, _ = agent.chat(prompt, source="trigger")
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reply, _, _, _, _ = agent.chat(prompt, source="trigger")
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events = agent.pop_events()
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logger.info("[trigger] %s gefeuert → ARIA-Reply: %s", name, reply[:80])
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triggers_mod.append_log(name, {"event": "reply", "text": reply[:500]})
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+6
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@@ -639,6 +639,10 @@ class ChatOut(BaseModel):
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# Soll die App nach der Antwort 30s weiterlauschen (Gespraech)? Einzelaktionen/
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# Skills = False (direkt zurueck aufs Wake-Word), Konversation = True.
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converse: bool = True
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# Stellt ARIA eine blockierende Rueckfrage (braucht Stefans Antwort, bevor der
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# Task fertig ist)? Dann pausiert die App die Projekt-Queue und leitet die
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# naechste Eingabe als Antwort weiter, statt sie als neuen Auftrag anzustellen.
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awaiting_reply: bool = False
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# Echo der project_id die dieser Turn hatte. Bridge nutzt sie damit die
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# ausgehende Chat-Bubble sauber getaggt in der richtigen Thread-Bahn der
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# UI landet.
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@@ -722,7 +726,7 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
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# Sync-Aufruf im Executor damit wir den Event-Loop nicht blocken —
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# chat() macht HTTP-Calls (Proxy) die 30-60s dauern koennen.
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loop = asyncio.get_running_loop()
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reply, answered_by, speak, converse = await loop.run_in_executor(
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reply, answered_by, speak, converse, awaiting_reply = await loop.run_in_executor(
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None,
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lambda: a.chat(
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body.message, source=body.source, project_id=pid,
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@@ -747,6 +751,7 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
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answered_by=answered_by,
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speak=speak,
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converse=converse,
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awaiting_reply=awaiting_reply,
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)
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finally:
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_project_pending[pid] = [
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