docs: Weg-2 (Web-Suche) dokumentiert + Version 0.3.0

Web-Such-/Tool-Calling-Funktion in der Doku nachgezogen: CHANGELOG (0.3.0),
README, CLAUDE.md (Querschnitt), Architektur-Doc (§6.1), Bedienungsanleitung
(§5.5 Nutzer/Admin) und DEPLOYMENT (Tool-Faehigkeit des Modells).
Version 0.2.0 -> 0.3.0 (pyproject.toml).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

BEDIENUNGSANLEITUNG.md

@@ -926,6 +926,31 @@ curl -s -X POST "$URL/api/chat?debug=true" \
   -d '{"text":"Wie wird das Wetter?"}' | jq
 ```
 
+### 5.5 Aktuelle Informationen aus dem Web (Web-Suche)
+
+Das Wissen des Sprachmodells endet zu einem bestimmten Zeitpunkt. Für **tagesaktuelle
+Fragen** (z. B. „Wer ist Bundeskanzler?", „Wie ist das Wetter in Paris?", „Hat die
+Apotheke heute geöffnet?", „Lebt … noch?") holt Alexis daher selbsttätig frische
+Fakten aus dem Web (über das Modell `perplexity/sonar`) und antwortet damit — das
+aktuelle Faktum hat Vorrang vor dem Trainingswissen. **Quellen** stehen als Links
+unter der Antwort.
+
+Damit niemand auf eine stumme Pause wartet, sagt Alexis während der Recherche einen
+kurzen Beruhigungssatz (z. B. *„Einen Moment, ich schaue das für Sie nach."*) —
+gesprochen und in der Statuszeile; bei längerer Suche folgen Geduldssätze.
+
+Heikle Kategorien (aktuelle Amtsträger, Wohnort lebender Personen, „lebt X noch",
+Öffnungszeiten/Fahrpläne) lösen die Suche **immer** aus, damit es bei der ersten
+Antwort keine veralteten Angaben gibt.
+
+- **Standard:** an. **Pro Nutzer/Profil abschaltbar** über das Setting
+  `web_search_enabled` (Nutzer-Prefs/Profil-Override; siehe § 6) — dann antwortet
+  Alexis nur aus dem Modellwissen.
+- **Voraussetzung:** ein **tool-fähiges** zentrales Modell (Standard
+  `mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct`). Ältere Modelle ohne Tool-Endpoint
+  (z. B. `…-2501`) können die Web-Suche nicht; Alexis erkennt das und antwortet dann
+  ohne Suche (geloggt). Ausführliche Technik: `Docs/weg2-tool-calling.md`.
+
 ---
 
 ## 6. Einstellungen und Konfiguration

CHANGELOG.md

@@ -3,6 +3,33 @@
 Alle nennenswerten Änderungen an **Alexis**. Format lose nach [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/);
 Versionierung nach [SemVer](https://semver.org/lang/de/) (prä-1.0: `0.x`).
 
+## [0.3.0] — 2026-06-30
+
+### Hinzugefügt
+- **Web-Suche per Tool-Calling („Weg 2"):** Das zentrale Modell entscheidet selbst,
+  ob eine Frage tagesaktuelle Fakten braucht, holt sie über `perplexity/sonar` und
+  formuliert die Antwort in Persona (Vorrang fürs frische Faktum). Standard **an**,
+  pro Nutzer/Profil abschaltbar (`web_search_enabled`). **Quellen-Links** unter der
+  Antwort. Ausführliche Referenz: `Docs/weg2-tool-calling.md`.
+- **Deterministischer Such-Backstop** für heikle Kategorien (aktuelle Amtsträger,
+  Wohnort lebender Personen, „lebt X noch", Öffnungszeiten/Fahrpläne): diese suchen
+  *immer* — auch auf einem tool-unfähigen Modell (Fakten als System-Kontext).
+- **Beruhigungssätze während der Recherche:** zufällige, in die Zielsprache
+  übersetzte „Sie"-Sätze (sofort gesprochen — Server- *und* Geräte-TTS, sowie in der
+  Status-Zeile); bei langer Recherche Geduldssätze (Abstand ≥ 10 s). Eine Pflege-
+  Stelle (`app/pipeline/fillers.py`, Englisch).
+- **Zentrale Datum-/Uhrzeit-Auskunft** (`app/core/clock.py`): in alle LLM-System-
+  Prompts injiziert → relative Zeitangaben („heute", „morgen", „nächsten Montag",
+  „in 3 Stunden") werden aufgelöst.
+- **Koreferenz-Vorstufe** (Pronomen-Folgefragen) + Metriken `tool_calls_total`,
+  `sonar_calls_total`, `search_forced_total`, `tool_unsupported_total`.
+
+### Geändert
+- **Standard-LLM:** `mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct` (tool-fähig; im
+  Tool-Calling-Eval einziger Recall-Gate-Passer). Die frühere Baseline
+  `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501` kann **kein** Tool-Calling — nicht
+  mehr dorthin zurückstellen, solange die Web-Suche aktiv ist.
+
 ## [0.2.0] — 2026-06-27
 
 ### Geändert

CLAUDE.md

@@ -54,6 +54,7 @@ Der Orchestrator schreibt synthetisiertes Audio **zusätzlich** in den Output-En
 - **Resilienz** (`app/providers/fallback.py`): Fallback-Ketten je Modul (`*_FALLBACK`). Metriken in `app/metrics.py` (`/api/metrics`, JSON + Prometheus). Tageskontingent `app/quota.py` (429).
 - **Sicherheit** (`app/safety/`): zweistufige Notfall-Eskalation — schnelle Stichwort-Heuristik im Hot-Path (`emergency.py`) + LLM-Klassifikation als nicht-blockierender Hintergrund-Task (`llm_classifier.py`).
 - **Auto-Erinnerungen** (`app/core/memory_extractor.py`): nach N Turns destilliert ein LLM dauerhafte Fakten als Hintergrund-Task.
+- **Web-Suche / Tool-Calling („Weg 2")** (`app/providers/llm/tool_calling.py`, `app/tools/web_search.py`): `ToolCallingLLM` wickelt als LLMProvider eine Tool-Schleife ab — das Modell entscheidet selbst, ob es `web_search` (perplexity/sonar) ruft, und formuliert die Antwort in Persona (Vorrang fürs Tool-Ergebnis). Registry-Eintrag `openrouter-tools`; `web_search_enabled` (global an, pro Nutzer abschaltbar) wählt in `build_orchestrator` tool-fähig vs. plain. Deterministischer **Backstop** (`app/pipeline/search_backstop.py`) erzwingt die Suche für heikle Kategorien (Amtsträger/Wohnort/„lebt X noch"/Öffnungszeiten). Beruhigungssätze (`app/pipeline/fillers.py`, ephemer) + Koreferenz-Vorstufe (`decontextualizer.py`) + Citations. Zentrale Datum/Uhrzeit: `app/core/clock.py` (`now_context()` in alle LLM-Prompts). **Referenz: `Docs/weg2-tool-calling.md`.**
 - **Echtzeit** (`app/api/ws.py`): `/ws/chat` (Token-/Audio-Streaming) und `/ws/voice` (Audio→STT→Pipeline, VAD, Barge-in via `interrupt`).
 - **Admin** (`app/api/admin.py`, `app/admin_llm.py`, `app/audit.py`, `app/runtime_config.py`): Live-Config, Backend-Wechsel, Gateway-Neustart, Lexika, Live-Log — schreibende Aktionen werden ins Audit-Log geschrieben.
 - **Frontend** (`app/web/`): Tailwind ohne Build-Schritt, mobiltauglich. Geräte-TTS (Browser-SpeechSynthesis) mit Fallback auf Server-Audio.

DEPLOYMENT.md

@@ -1641,3 +1641,11 @@ openrouter_llm_model = "mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct"
 
 Free-Tier-Modelle (`:free`-Suffix) sind für Produktion ungeeignet — hohe
 Wartezeiten durch geteilte Kapazität (z.B. Venice-Backend: 8 req/min).
+
+> **Tool-Fähigkeit (für die Web-Suche, `web_search_enabled`):** Das zentrale Modell
+> muss Tool-Calling über OpenRouter unterstützen. `mistral-small-3.2-24b-instruct`
+> tut das; die alte Baseline `mistral-small-24b-instruct-2501` **nicht** (404 „No
+> endpoints found that support tool use"). Ein tool-unfähiges Modell wird zur Laufzeit
+> erkannt (antwortet dann ohne Suche, geloggt), aber nicht jede Volatil-Frage wird
+> dann frisch beantwortet — also kein tool-unfähiges Modell wählen, solange die
+> Web-Suche aktiv ist.

Docs/voice-assistant-architecture.md

@@ -159,6 +159,21 @@ geschrieben (`open → write_chunk → flush → close`) und **gleichzeitig** al
 HTTP-Stream zurückgegeben (additiv). Bei lokalen Geräten ist `write_chunk` heute
 ein No-op; `LoopbackOutput` sammelt die Chunks (testbar ohne Hardware).
 
+### 6.1 Web-Suche / Tool-Calling („Weg 2")
+
+`ToolCallingLLM` (`app/providers/llm/tool_calling.py`) ist ein LLMProvider, der
+eine Agenten-Schleife abwickelt: das Modell entscheidet selbst, ob es das
+`web_search`-Tool (`app/tools/web_search.py`, perplexity/sonar) ruft, und
+formuliert die Antwort in Persona (Tool-Ergebnis hat Vorrang). Eingehängt als
+Registry-Eintrag `openrouter-tools`; das geschichtete Flag `web_search_enabled`
+(global an, pro Nutzer/Profil abschaltbar) wählt in `build_orchestrator`
+tool-fähig vs. plain — selbe Präzedenz wie die Route. Ein deterministischer
+**Backstop** (`app/pipeline/search_backstop.py`) erzwingt die Suche für heikle
+Kategorien. Querschnitt: ephemere Beruhigungssätze (`fillers.py`),
+Koreferenz-Vorstufe (`decontextualizer.py`), Citations im Trace, zentrale
+Datum/Uhrzeit (`app/core/clock.py`). **Ausführliche Referenz:
+[`weg2-tool-calling.md`](weg2-tool-calling.md).**
+
 ## 7. FastAPI-Endpunkte (umgesetzt)
 
 | Methode & Pfad                       | Zweck |

README.md

@@ -16,6 +16,7 @@ Jede Achse — Hardware, Betrieb, Software — ist frei konfigurierbar, ohne Cod
 - **Resilienz:** Fallback-Ketten je Modul + In-Memory-Metriken (JSON + Prometheus)
 - **Gesprächsgedächtnis** pro Session (Verlauf) + Langzeit-Erinnerungen pro Nutzer (manuell + automatisch)
 - **WebSocket-Streaming:** Token-Streaming (LLM), Audio-Streaming (satzweises TTS), Sprach-Eingang, VAD, Barge-in
+- **Web-Suche (Tool-Calling, „Weg 2"):** das Modell holt bei tagesaktuellen Fragen frische Fakten über `perplexity/sonar` (Standard an, pro Nutzer abschaltbar), mit Quellen-Links, deterministischem Backstop für heikle Kategorien und gesprochenen Beruhigungssätzen während der Recherche — siehe [`Docs/weg2-tool-calling.md`](Docs/weg2-tool-calling.md)
 - **Notfall-Eskalation:** zweistufig (Stichwörter + LLM-Klassifikation im Hintergrund)
 - **Web-Interface** unter `/` (Tailwind, kein Build, mobiltauglich) mit Geräte-TTS (Browser-Sprachausgabe) und Ton-Presets (Schnell/Hohe Qualität/Cloud)
 - **Admin-Panel** (5 Bereiche + Übersicht-Dashboard): Nutzer/Sessions, LLM-/GPU-Status, Backend-Wechsel + Gateway-Neustart, Live-Config, Aussprache-Lexika, Live-Log, Audit-Logging

pyproject.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [project]
 name = "voice-assistant-gateway"
-version = "0.2.0"
+version = "0.3.0"
 description = "Modular voice assistant gateway with pluggable audio endpoints and provider adapters"
 readme = "README.md"
 requires-python = ">=3.11"