Companion und lokale KI¶

Experimentelle lokale Modelle

Die Schreibschutz- und Sicherheitsgrenzen gelten für jeden Provider. Die Leistung der lokalen LiteRT-Modelle hängt vom Android-Gerät und dem verfügbaren Arbeitsspeicher ab.

AI Companion¶

Schreibgeschützte Architektur¶

flowchart LR
    DATA[Trackingdaten] --> CTX[Kontextaufbereitung]
    CTX --> SNAP[schreibgeschützter Auszug]
    SNAP --> SVC[Provider-Service]
    SVC --> P1[LiteRT auf dem Gerät]
    SVC --> P2[Ollama oder privater Endpunkt]
    SVC --> P3[eingerichteter Cloud-Endpunkt]
    P1 & P2 & P3 --> VAL[Ausgabe validieren]
    VAL --> CHAT[sichtbare Antwort]
    VAL --> MEM[optionaler Gedächtnisvorschlag]
    MEM -. kein Schreibpfad .-> DATA

Der Provider erhält keinen Datenbankzugriff und keine Werkzeuge zum Ändern von Check-ins, Countern, Rückfällen, Aufgaben oder Einstellungen.

Providerwahl und Freigabe¶

Aktivierte und konfigurierte Endpunkte werden nach Priorität geprüft.
Externe Endpunkte benötigen eine ausdrückliche Datenfreigabe.
Fallback erfolgt nur bei erlaubten technischen Fehlern.
Ein lokaler Fehler sendet Daten niemals still an einen Server oder Cloud-Anbieter.
Jeder Endpunkt erhält nur den für das gewählte Kontextbudget zusammengestellten Auszug.

Lokale LiteRT-Profile¶

Der lokale Provider verwendet LiteRT-LM Android und bietet derzeit:

Gemma 4 E4B mit 2K, 4K oder 8K Gesamtkontext und optionalem Thinking,
Qwen3 4B Instruct 2507 mit 2K Kontext ohne Thinking.

Modelle werden nur nach ausdrücklicher Aktion heruntergeladen, per SHA-256 geprüft und aus Backups ausgeschlossen. Erzeugte Textstücke können live in die Antwortblase fließen; gespeichert wird nur die vollständige sichtbare Antwort. Interne Gedanken werden nicht als Antworttext gespeichert.

Thinking wird nur bei unterstützten Modellen oder Endpunkttypen angeboten. Die Companion-Einstellungen verwenden für lokale und entfernte Provider denselben Gesprächspfad; der Modelltest prüft zuerst den Providerstatus, statt eine doppelte Statusaktion zu benötigen.

Kontext und lokales Gedächtnis¶

Der Kontext kann sparse Messreihen, Feldschema, Counter- und Reset-Historie, dynamische Ereignisse, Aufgabenübersichten, Monatsaggregate, ausgewählte Freitexte, bestätigte lokale Erinnerungen und lokale Personenprofile enthalten. Im Recovery-Build mit aktivierten Programmressourcen können zusätzlich ausdrücklich freigegebene Inventar-Einträge einfließen. Ein Coverage-Manifest beschreibt, was vollständig oder gekürzt enthalten war.

Dauerhafte Erkenntnisse können vorgeschlagen und lokal verschlüsselt gespeichert werden. Sie lassen sich in den Einstellungen einsehen, einzeln löschen oder vollständig leeren. Das Deaktivieren des Gedächtnisses löscht vorhandene Einträge nicht stillschweigend.

Kurze Bestätigungen wie „ja“ oder „genau“ setzen ein bestehendes Gespräch fort, ohne automatisch erneut den Tracking-Datenauszug zu senden. Wiederholt ein Provider eine der letzten Antworten nahezu wortgleich, fordert Steady genau einmal eine neue Fortsetzung an. Bleibt auch diese Antwort ein Duplikat, zeigt die App eine kurze transparente Anschlussfrage ohne neue Erinnerungs- oder Quellenvorschläge.

Die lokalen LiteRT-Modelle können Laden, Thinking und sichtbare Antwort als echte Stream-Phasen unterscheiden. Entfernte Llama-/Ollama-Endpunkte arbeiten derzeit nicht streamend; deshalb zeigt Steady dort keinen erfundenen Phasenwechsel anhand eines Timers an.

Deterministische Sicherheitsgrenze¶

Eine eng begrenzte Menge akuter Hochrisikoformulierungen wird vor einem Provideraufruf durch feste lokale Regeln geprüft. Bei einem Treffer wird eine vordefinierte lokale Antwort verwendet und die Nachricht nicht an den Provider gesendet. Diese Grenze arbeitet deterministisch und unabhängig vom ausgewählten KI-Endpunkt.