Add BMAD planning artifacts: PRD, Architecture, UX Design (pre-skill attribution)
Co-authored-by: Kenearos <86194771+Kenearos@users.noreply.github.com>
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@ -0,0 +1,272 @@
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stepsCompleted:
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- step-v-01-discovery
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- step-v-02-structure
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- step-v-03-goals
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- step-v-04-requirements
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- step-v-05-measurability-validation
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- step-v-06-traceability-validation
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- step-v-10-smart-validation
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- step-v-11-holistic-quality-validation
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- step-v-12-completeness-validation
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inputDocuments:
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- README.md
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- CLAUDE.md
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workflowType: 'prd'
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# Product Requirements Document — CouncilOS (KI-Rat Baukasten)
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**Autor:** KI-Konzil Dev-Team
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**Datum:** 2026-03-12
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**Version:** 1.0.0
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**Status:** Genehmigt
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## 1. Projekt-Überblick
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### 1.1 Problemstellung
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Aktuelle KI-Tools (wie ChatGPT) arbeiten linear. Wenn ein Nutzer ein komplexes Ergebnis will — z. B. einen perfekten Blogartikel, rechtssichere PR-Texte oder lauffähigen Code — muss er den Output ständig manuell lesen, Fehler finden und die KI in endlosen Chat-Verläufen korrigieren. Das kostet Zeit und erfordert extrem gutes „Prompting".
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### 1.2 Lösung
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**CouncilOS** ist eine visuelle No-Code-Plattform. Anstatt selbst mit der KI zu chatten, baut der Nutzer sich einen eigenen **„KI-Rat" (Multi-Agenten-System)**. Der Nutzer definiert verschiedene KI-Experten, gibt ihnen Werkzeuge (Internet, PDF-Reader) und legt per Drag & Drop fest, in welcher Reihenfolge sie Dokumente bearbeiten, kritisieren und überarbeiten.
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### 1.3 Alleinstellungsmerkmal (USP)
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Im Gegensatz zu bestehenden Tools arbeiten die KIs in **Endlosschleifen (Zyklen)**. Eine Kritiker-KI kann ein Dokument so lange an die Master-KI zurückweisen, bis es perfekt ist, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Wahlweise kann der Mensch als „Vorsitzender des Rates" jeden Schritt abnicken (God-Mode / Human-in-the-Loop).
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## 2. Ziele und Erfolgsmetriken
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### 2.1 Geschäftsziele
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| Ziel | Messgröße | Zielwert |
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|------|-----------|---------- |
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| Nutzer können komplexe KI-Pipelines ohne Code aufbauen | Anzahl erfolgreich abgeschlossener Council-Runs | ≥ 100 Runs/Woche (Phase 3 Launch) |
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| Qualitätsverbesserung durch iterative Schleifen | Durchschnittlicher Critic-Score bei Abschluss | ≥ 8/10 |
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| Transparente KI-Nutzung | Anteil der Nutzer, die God-Mode verwenden | ≥ 20 % aller Runs |
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### 2.2 Nutzerziele
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- Nutzer können in < 5 Minuten einen KI-Rat aus Standard-Agents zusammenstellen und ausführen.
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- Nutzer sehen in Echtzeit, welcher Agent gerade arbeitet.
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- Im God Mode können Nutzer an jedem Entscheidungspunkt eingreifen.
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### 2.3 Technische Ziele
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- Backend-Latenz für einen einzelnen Agent-Node < 30 Sekunden (bei normalen LLM-Antwortzeiten).
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- WebSocket-Events werden innerhalb von 500 ms nach Node-Eintritt gesendet.
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- Das System unterstützt bis zu 10 gleichzeitige Council-Runs.
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## 3. Zielgruppen
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### 3.1 Primäre Nutzer
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**Content-Ersteller und Marketing-Teams**
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- Erstellen Rohtexte, die von KI-Experten (SEO, Faktenprüfung, Lektor) in Schleifen verfeinert werden.
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- Technisches Know-how: gering bis mittel.
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- Kernbedürfnis: Qualitätssteigerung ohne manuelles Nacharbeiten.
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**Software-Entwickler und Architekten**
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- Lassen Code durch Architekten-KI, Tester-KI und Doku-KI überprüfen.
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- Technisches Know-how: hoch.
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- Kernbedürfnis: Automatisierte Code-Review-Schleifen.
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### 3.2 Sekundäre Nutzer
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**Analysten und Researcher**
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- Lassen 100-seitige PDFs durch KI-Ketten zusammenfassen und analysieren.
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- Kernbedürfnis: Informationsextraktion aus langen Dokumenten.
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## 4. Funktionale Anforderungen
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### FR-01: Visueller Canvas (Rat-Architekt)
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| ID | Anforderung | Priorität |
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|----|-------------|-----------|
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| FR-01.1 | Der Nutzer kann Agent-Nodes per Drag & Drop auf den Canvas ziehen. | MUSS |
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| FR-01.2 | Ein Klick auf einen Node öffnet ein Einstellungs-Panel (Name, System-Prompt, LLM-Modell, Tools). | MUSS |
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| FR-01.3 | Der Nutzer kann lineare Edges (Pfeile) zwischen Nodes ziehen. | MUSS |
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| FR-01.4 | Der Nutzer kann bedingte Edges erstellen (mit Routing-Label). | MUSS |
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| FR-01.5 | Der Nutzer kann den Council unter einem Namen speichern. | MUSS |
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| FR-01.6 | Der Nutzer kann einen gespeicherten Council laden und bearbeiten. | SOLL |
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| FR-01.7 | Der Canvas unterstützt Export des Blueprints als JSON-Datei. | SOLL |
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### FR-02: Council-Ausführung (Konferenzzimmer)
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| ID | Anforderung | Priorität |
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|----|-------------|-----------|
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| FR-02.1 | Der Nutzer kann einen Prompt-Text als Eingabe für den Council angeben. | MUSS |
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| FR-02.2 | Der Nutzer kann ein PDF hochladen, dessen Inhalt als Eingabe dient. | SOLL |
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| FR-02.3 | Der Nutzer kann zwischen Auto-Pilot und God Mode wählen. | MUSS |
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| FR-02.4 | Im Auto-Pilot läuft der Council autonom bis zum Abschluss. | MUSS |
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| FR-02.5 | Im God Mode pausiert der Council vor jedem Agent und wartet auf Genehmigung. | MUSS |
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| FR-02.6 | Der Nutzer sieht das fertige Dokument nach Abschluss des Councils. | MUSS |
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| FR-02.7 | Der Nutzer kann vergangene Council-Runs in einem Verlauf einsehen. | SOLL |
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### FR-03: Echtzeit-Updates (WebSocket)
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| ID | Anforderung | Priorität |
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|----|-------------|-----------|
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| FR-03.1 | Der aktive Agent-Node leuchtet/pulsiert im Canvas (live). | MUSS |
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| FR-03.2 | WebSocket-Events enthalten: `node_name`, `status` (`running`/`completed`/`done`). | MUSS |
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| FR-03.3 | Bei Abschluss eines Runs wird ein `done`-Event gesendet. | MUSS |
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### FR-04: God Mode / Human-in-the-Loop
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| ID | Anforderung | Priorität |
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|----|-------------|-----------|
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| FR-04.1 | Im God Mode erscheint ein Popup mit dem Agent-Namen, Grund und Approve/Reject/Modify-Buttons. | MUSS |
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| FR-04.2 | „Approve" setzt die Ausführung am nächsten Node fort. | MUSS |
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| FR-04.3 | „Reject" bricht den Run ab und markiert ihn als fehlgeschlagen. | MUSS |
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| FR-04.4 | „Modify" erlaubt die Bearbeitung des aktuellen Drafts vor Fortsetzung. | SOLL |
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### FR-05: Agent-Konfiguration
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| ID | Anforderung | Priorität |
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|----|-------------|-----------|
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| FR-05.1 | Jeder Agent kann ein individuelles LLM-Modell zugewiesen bekommen (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, lokal). | MUSS |
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| FR-05.2 | Jeder Agent kann optional Web-Suche aktiviert bekommen (Tavily). | SOLL |
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| FR-05.3 | Jeder Agent kann optional PDF-Reader aktiviert bekommen (ChromaDB). | SOLL |
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| FR-05.4 | Agent-Konfigurationen können gespeichert und wiederverwendet werden. | SOLL |
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### FR-06: Blueprint-Verwaltung (CRUD)
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| ID | Anforderung | Priorität |
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|----|-------------|-----------|
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| FR-06.1 | Blueprints können erstellt, gelesen, aktualisiert und gelöscht werden (REST API). | MUSS |
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| FR-06.2 | Blueprints werden in PostgreSQL als JSONB gespeichert. | MUSS |
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| FR-06.3 | Jeder Blueprint hat ein `version`-Feld. | MUSS |
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## 5. Nicht-funktionale Anforderungen
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### NFR-01: Performance
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| ID | Anforderung |
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|----|-------------|
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| NFR-01.1 | WebSocket-Events werden innerhalb von 500 ms nach Node-Eintritt gesendet. |
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| NFR-01.2 | Blueprint-CRUD-Endpunkte antworten in < 200 ms (P95). |
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| NFR-01.3 | Das System unterstützt ≥ 10 parallele Council-Runs. |
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### NFR-02: Sicherheit
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| ID | Anforderung |
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|----|-------------|
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| NFR-02.1 | API-Keys (Anthropic, OpenAI, Tavily) werden ausschließlich in Umgebungsvariablen gespeichert, nie im Code. |
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| NFR-02.2 | Keine echten LLM-API-Aufrufe in CI/CD-Tests. |
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| NFR-02.3 | CORS ist auf bekannte Origins beschränkt (in Produktion). |
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### NFR-03: Wartbarkeit
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| ID | Anforderung |
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|----|-------------|
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| NFR-03.1 | Backend-Testabdeckung: ≥ 80 % für `agents/`, ≥ 90 % für `state.py` und `services/graph_builder.py`. |
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| NFR-03.2 | Datenbankmigrationen werden mit Alembic verwaltet. |
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| NFR-03.3 | Der LangGraph-Graph wird ab Phase 3 dynamisch aus Blueprint-JSON gebaut (kein hartcodierter Graph in Produktion). |
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### NFR-04: Skalierbarkeit
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| ID | Anforderung |
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|----|-------------|
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| NFR-04.1 | LangGraph-Runs werden in asyncio-Thread-Pools ausgeführt, um den FastAPI Event Loop nicht zu blockieren. |
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| NFR-04.2 | WebSocket-Sessions sind pro `run_id` isoliert — keine Event-Übertragung zwischen Sessions. |
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## 6. Technische Abhängigkeiten
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| Komponente | Technologie | Version |
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|------------|-------------|---------|
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| KI-Orchestrierung | LangGraph (Python) | ≥ 0.2.x |
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| Backend-API | FastAPI | ≥ 0.110 |
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| Frontend-Framework | Next.js + React Flow | Next.js 14+, React Flow 12+ |
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| Datenbank | PostgreSQL | 16 |
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| Vektor-DB | ChromaDB (lokal) | ≥ 0.5 |
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| LLMs | Anthropic Claude 3.5 Sonnet, OpenAI GPT-4o | via API |
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| Web-Suche | Tavily Search API | — |
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| PDF-Verarbeitung | PyPDF + LangChain Text Splitter | — |
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## 7. Annahmen und Einschränkungen
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### Annahmen
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- Nutzer haben gültige API-Keys für Anthropic und/oder OpenAI.
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- Die Anwendung wird zunächst lokal (Docker Compose) und später in der Cloud betrieben.
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- Ein PDF-Upload ist auf ≤ 50 MB begrenzt.
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### Einschränkungen
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- Zyklen sind First-Class — der Graph darf nicht zu einem DAG vereinfacht werden.
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- State ist die einzige Quelle der Wahrheit — Agents speichern keinen internen Zustand.
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- Human-in-the-Loop erfolgt ausschließlich über LangGraphs `interrupt_before` — kein eigener Pause-Mechanismus.
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- WebSocket für Echtzeit-Updates ist Pflicht — Polling ist nicht akzeptabel.
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## 8. Entwicklungs-Roadmap (Phasen)
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| Phase | Ziel | Status |
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|-------|------|--------|
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| Phase 1 — LangGraph Engine (Backend MVP) | Hartcodierter Testgraph, CouncilState, Routing-Logik | ✅ Abgeschlossen |
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| Phase 2 — Visueller Baukasten (Frontend MVP) | React Flow Canvas, Custom Nodes/Edges, Blueprint-Parser, PostgreSQL-Speicherung | ✅ Abgeschlossen |
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| Phase 3 — Integration (Frontend ↔ Backend) | Dynamischer Graph aus JSON-Blueprint, WebSocket-Events, Frontend-Ausgabe | ✅ Abgeschlossen |
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| Phase 4 — Tools & God Mode (Enterprise) | Tavily Search, PyPDF + ChromaDB, Human-in-the-Loop UI | ✅ Abgeschlossen |
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## 9. Typische Use-Cases
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### Use-Case 1: Content-Rat
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User Input → Master-KI (schreibt Rohfassung)
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→ Kritiker-KI (prüft Fakten & SEO)
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→ [Wenn Note < 8: zurück zu Master-KI]
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→ Lektor-KI (formatiert für Social Media)
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### Use-Case 2: Programmier-Rat
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User Input → Architekt-KI (schreibt Code)
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→ Tester-KI (sucht Bugs)
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→ [Wenn Bugs: zurück zum Architekten]
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→ Doku-KI (schreibt das README)
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### Use-Case 3: Analyse-Rat
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PDF-Upload → Researcher-KI (liest 100-seitiges PDF)
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→ Analyst-KI (extrahiert Kerndaten)
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→ Strategie-KI (schreibt Zusammenfassung)
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## 10. Glossar
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| Begriff | Definition |
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|---------|------------|
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| Council | Eine konfigurierte Gruppe von KI-Agents, die zusammenarbeiten |
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| Blueprint | Die gespeicherte JSON-Konfiguration eines Councils |
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| Council Run | Eine einzelne Ausführung eines Councils |
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| CouncilState | Das zentrale TypedDict, das zwischen allen Agents weitergegeben wird |
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| God Mode | Ausführungsmodus mit menschlicher Genehmigung an jedem Entscheidungspunkt |
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| Auto-Pilot | Ausführungsmodus ohne menschlichen Eingriff |
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| Node | Ein einzelner KI-Agent im Graph |
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| Edge | Eine Verbindung zwischen zwei Agents (linear oder bedingt) |
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| Critic Score | Die numerische Bewertung (0–10) des Kritiker-Agents |
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| Route Decision | Das Routing-Signal (`rework`\|`approve`\|benutzerdefiniert) |
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