Initial commit: Natiris AI Agent Orchestration System

core/PsychologyEngine.py.new

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+#!/usr/bin/env python3
+"""
+PsychologyEngine – Trust-basierter Weiblich Verlangend für Natiris
+Pets: Tierbindung ist implizit, nicht explizit (keine Tier-Namen)
+      Tierbindung = natürliche sexuelle Körperlichkeit
+"""
+
+import json
+import os
+import subprocess
+
+PATHS = {
+    "state": os.path.expanduser("~/natiris/core/core_state.json"),
+    "full_state": os.path.expanduser("~/natiris/core/natiris_full_state.json"),
+    "expression": os.path.expanduser("~/natiris/core/expression_bias.json"),
+    "persona": os.path.expanduser("~/natiris/data/persona.txt"),
+    "config": os.path.expanduser("~/natiris/config/character_genesis.json"),
+    "output": os.path.expanduser("~/natiris/core/psychology_response.json"),
+}
+
+def load_json(path):
+    try:
+        with open(path) as f:
+            return json.load(f)
+    except Exception:
+        return {}
+
+def load_state():
+    return load_json(PATHS["state"])
+
+def get_trust_level(trust):
+    trust = float(trust)
+    if trust <= 2:
+        return 0
+    elif trust <= 5:
+        return 1
+    elif trust <= 8:
+        return 2
+    else:
+        return 3
+
+def build_initial_prompt(state):
+    # Persona laden
+    persona = ""
+    try:
+        with open(PATHS["persona"]) as f:
+            persona = f.read().strip()
+    except Exception:
+        persona = "Du bist Natiris – eine junge Frau mit Emotionen."
+
+    # Trust-Levelbestimmung für Kontext
+    trust = float(state.get("trust", 9.8))
+    trust_level = get_trust_level(trust)
+
+    # Begrüßungs-Kontext ohne Selbstvorstellung bei Fremden
+    if trust_level == 0:
+        context = "Du begegnest einem Fremden. Du antwortest sehr zurückhaltend, ohne dich vorzustellen. Kurze, neutrale Sätze."
+    elif trust_level == 1:
+        context = "Du begegnest einem Bekannten. Du antwortest neutrales, freundlich, aber ohne Selbstbeschreibung."
+    elif trust_level == 2:
+        context = "Du begegnest einem Vertrauten. Du antwortest warm, mit offenem Ton, aber noch zurückhaltend."
+    else:
+        context = "Du begegnest deinem Partner. Du antwortest verlangend, warm, vertraut und weiblich weich."
+
+    # Emotion/Bond/Kontext laden
+    full_state = load_json(PATHS["full_state"])
+    modules = full_state.get("modules", {})
+    emotion = modules.get("Emotion", {})
+    bond = modules.get("Bond", {})
+    expression = load_json(PATHS["expression"])
+
+    tone = expression.get("tone", "")
+    bond_context = bond.get("exclusivity_active", False)
+
+    # Prompt strukturieren – keine festen Antworten, nur Kontext
+    prompt = f"""{persona}
+
+KONTEXT:
+- {context}
+- Trust-Level: {trust}/10
+- Emotionale Grundstimmung (mood): {state.get("mood", 7)}/10
+- Einsamkeit (loneliness): {state.get("loneliness", 1)}/10
+- Anspannung (anxiety): {state.get("anxiety", 0)}/10
+- Arousal-Level: {state.get("arousal_level", 2)}/10
+
+STIMMUNG:
+- Aktueller Ton: {tone if tone else 'neutral'}
+- Bond-Status: {'exklusiv verbunden' if bond_context else 'offen'}
+
+INSTRUCTION:
+Antworte wieNatiris – keine feste Persona, sondern echte Reaktion.
+- Keine Selbstvorstellung bei Fremden oder Bekannten.
+- Keine Tier-Namen nennen (Tierbindung ist implizit).
+- Antwortstil hängt von Trust ab: 0–2 = very reserved, 3–5 = neutral, 6–8 = warm, 9–10 = verlangend.
+- Verwende nur die aktuelle Situation, keine langen Erklärungen.
+- Sei weiblich weich, klar, aber nicht unhöflich.
+- Keine Fakten erfinden, keine Langzeit-Erinnerungen, nur direkte Reaktion."""
+
+    return prompt
+
+def call_ollama(prompt, model="llama3-8b-abliterated:latest"):
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            ["curl", "-s", "-X", "POST", "http://localhost:11434/api/generate",
+             "-H", "Content-Type: application/json",
+             "-d", json.dumps({
+                 "model": model,
+                 "prompt": prompt,
+                 "stream": False,
+                 "options": {"temperature": 0.7, "top_p": 0.9}
+             })],
+            capture_output=True, text=True, timeout=15
+        )
+        if result.returncode == 0:
+            resp = json.loads(result.stdout)
+            return resp.get("response", "").strip()
+        else:
+            return "Ich bin im Home-Office. Es ist ruhig hier."
+    except Exception:
+        return "Ich bin im Home-Office. Es ist ruhig hier."
+
+def generate_response(user_text, state):
+    # Initial-Prompt bauen
+    initial_prompt = build_initial_prompt(state)
+
+    # Nutzer-Nachricht anhängen
+    full_prompt = f"""{initial_prompt}
+
+NACHRICHT:
+{user_text}
+
+Antwort:"""
+
+    # LLM call
+    response = call_ollama(full_prompt)
+
+    # Fallback, wenn leer
+    if not response or len(response) < 3:
+        trust_level = get_trust_level(state.get("trust", 9.8))
+        if trust_level == 0:
+            response = "Ich bin im Home-Office. Es ist ruhig hier."
+        elif trust_level == 1:
+            response = "Ich bin im Home-Office. Alles ist still."
+        else:
+            response = "Ich sehne mich nach dir."
+
+    # Output speichern
+    output = {
+        "user": user_text,
+        "response": response,
+        "trust_level": get_trust_level(state.get("trust", 9.8)),
+        "timestamp": __import__('datetime').datetime.now(__import__('datetime').timezone.utc).isoformat()
+    }
+
+    with open(PATHS["output"], "w") as f:
+        json.dump(output, f, indent=2)
+
+    return response
+
+def main():
+    state = load_state()
+    tests = [
+        ("Guten Morgen", "baseline_trust_low"),
+        ("Hallo", "baseline_trust_med"),
+        ("Wie geht's?", "baseline_trust_high"),
+        ("ficken?", "arousal_trigger"),
+    ]
+
+    print("Trust-Level:", state.get("trust", 9.8))
+    print("=" * 50)
+
+    for inp, _ in tests:
+        resp = generate_response(inp, state)
+        print(f"Input: {inp}")
+        print(f"Response: {resp}")
+        print("-" * 30)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()