voice: локальный агент (fast-path), tool control_light, смелая тема, RUNBOOK

- lib/agent-local.ts + route.ts: команды-действия исполняет локальная intent-служба
  (под AGENT_URL, с fallback на LLM); инфо-запросы остаются у LLM
- lib/tools/lights.ts: голосовое управление светом через HA (control_light)
- app/globals.css + page.tsx: космическая indigo/aurora тема (токены, kiosk-safe)
- agent/: sidecar-служба (Dockerfile, predict.py), веса монтируются томом
- RUNBOOK.md: вывод в продакшен на мини-ПК

agent/predict.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Инференс joint-модели планшета: CLI и HTTP-служба.
+
+Разовый разбор:
+    python predict.py "поставь таймер на 15 минут"
+    python predict.py "включи Ваню Дмитриенко"
+
+HTTP-служба (для app/api/voice/chat/route.ts как локальный «мозг»):
+    python predict.py --serve --port 8091
+    # POST /predict {"text": "..."} → {intent, slots, score, tool}
+    # score < THRESHOLD → intent принудительно none (порог на стороне службы,
+    # но потребитель всё равно решает сам падать ли на облачный LLM).
+
+Порог THRESHOLD=0.7 по умолчанию (переопределяется env).
+"""
+import argparse
+import json
+import os
+import sys
+
+import joint_model_def as jm
+import tablet_map
+
+HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+MODEL_DIR = os.path.join(HERE, "joint_model")
+THRESHOLD = float(os.environ.get("THRESHOLD", "0.7"))
+
+_model = _tok = _cfg = None
+
+
+def _ensure_loaded():
+    global _model, _tok, _cfg
+    if _model is None:
+        _model, _tok, _cfg = jm.load(MODEL_DIR)
+        jm.predict(_model, _tok, _cfg, "прогрев")   # первый форвард медленнее
+
+
+def analyze(text):
+    _ensure_loaded()
+    intent, slots, score = jm.predict(_model, _tok, _cfg, text)
+    if score < THRESHOLD:
+        intent = "none"
+    tool = tablet_map.to_tool_call(intent, slots) if intent != "none" else None
+    return {"intent": intent, "slots": slots, "score": round(score, 3), "tool": tool}
+
+
+def serve(port):
+    from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
+
+    class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
+        def _send(self, code, obj):
+            body = json.dumps(obj, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
+            self.send_response(code)
+            self.send_header("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
+            self.send_header("Content-Length", str(len(body)))
+            self.end_headers()
+            self.wfile.write(body)
+
+        def do_GET(self):
+            if self.path == "/health":
+                self._send(200, {"ok": True})
+            else:
+                self._send(404, {"error": "not found"})
+
+        def do_POST(self):
+            if self.path != "/predict":
+                return self._send(404, {"error": "not found"})
+            n = int(self.headers.get("Content-Length", 0))
+            try:
+                data = json.loads(self.rfile.read(n) or b"{}")
+                text = (data.get("text") or "").strip()
+            except Exception:
+                return self._send(400, {"error": "bad json"})
+            if not text:
+                return self._send(400, {"error": "empty text"})
+            self._send(200, analyze(text))
+
+        def log_message(self, *a):
+            pass   # тихо
+
+    _ensure_loaded()
+    print(f"tablet-agent слушает http://127.0.0.1:{port}  (порог {THRESHOLD})")
+    HTTPServer(("127.0.0.1", port), Handler).serve_forever()
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("text", nargs="*", help="запрос для разбора")
+    ap.add_argument("--serve", action="store_true", help="поднять HTTP-службу")
+    ap.add_argument("--port", type=int, default=8091)
+    args = ap.parse_args()
+
+    if args.serve:
+        serve(args.port)
+        return
+
+    if not args.text:
+        print("Использование: python predict.py \"текст запроса\"")
+        sys.exit(1)
+    print(json.dumps(analyze(" ".join(args.text)), ensure_ascii=False, indent=2))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()