diff --git a/app/providers/llm/local_openai_compatible.py b/app/providers/llm/local_openai_compatible.py
index 5985869..c550aed 100644
--- a/app/providers/llm/local_openai_compatible.py
+++ b/app/providers/llm/local_openai_compatible.py
@@ -25,13 +25,26 @@ class LocalOpenAICompatibleLLM(LLMProvider):
         self.temperature = temperature
 
     def _build_messages(self, text: str, history: list[dict] | None) -> list[dict]:
-        messages: list[dict] = []
-        # Sprach-System-Prompt zuerst (knappe, vorlesbare Antworten). Etwaige
-        # System-Nachrichten aus der History (z. B. Nutzer-Erinnerungen) bleiben erhalten.
+        # Manche Chat-Templates (z. B. Qwen3) erlauben nur EINE System-Nachricht,
+        # ganz am Anfang. Daher den Sprach-System-Prompt und etwaige System-
+        # Nachrichten aus der History (z. B. Nutzer-Erinnerungen) zu einer einzigen
+        # fuehrenden System-Nachricht zusammenfuehren.
+        system_parts: list[str] = []
         if self.system_prompt:
-            messages.append({"role": "system", "content": self.system_prompt})
-        if history:
-            messages.extend(history)
+            system_parts.append(self.system_prompt)
+        rest: list[dict] = []
+        for msg in history or []:
+            if msg.get("role") == "system":
+                content = (msg.get("content") or "").strip()
+                if content:
+                    system_parts.append(content)
+            else:
+                rest.append(msg)
+
+        messages: list[dict] = []
+        if system_parts:
+            messages.append({"role": "system", "content": "\n\n".join(system_parts)})
+        messages.extend(rest)
         messages.append({"role": "user", "content": text})
         return messages
 
diff --git a/tests/test_local_llm_messages.py b/tests/test_local_llm_messages.py
new file mode 100644
index 0000000..4c5ea46
--- /dev/null
+++ b/tests/test_local_llm_messages.py
@@ -0,0 +1,30 @@
+from app.providers.llm.local_openai_compatible import LocalOpenAICompatibleLLM
+
+
+def _llm(system_prompt="Sei kurz."):
+    return LocalOpenAICompatibleLLM("http://x/v1", "k", "m", system_prompt=system_prompt)
+
+
+def test_single_system_message_when_history_has_system():
+    llm = _llm()
+    history = [
+        {"role": "system", "content": "Was du ueber den Nutzer weisst:\n- heisst Anna"},
+        {"role": "user", "content": "Hallo"},
+        {"role": "assistant", "content": "Hi Anna"},
+    ]
+    msgs = llm._build_messages("Wie geht es dir?", history)
+
+    # Genau EINE System-Nachricht, ganz am Anfang (Qwen3-Template-Anforderung).
+    assert sum(1 for m in msgs if m["role"] == "system") == 1
+    assert msgs[0]["role"] == "system"
+    assert "Sei kurz." in msgs[0]["content"]
+    assert "heisst Anna" in msgs[0]["content"]
+    # Reihenfolge der Nicht-System-Nachrichten bleibt erhalten, User zuletzt.
+    assert [m["role"] for m in msgs] == ["system", "user", "assistant", "user"]
+    assert msgs[-1] == {"role": "user", "content": "Wie geht es dir?"}
+
+
+def test_no_system_message_without_prompt_or_history():
+    llm = _llm(system_prompt="")
+    msgs = llm._build_messages("Hallo", None)
+    assert msgs == [{"role": "user", "content": "Hallo"}]