Note
Aktuelle Highlights:
- v0.16.21:
AgentsundControlnutzen nun echte Dashboard-Daten aus der Bridge; iPhone bleibt im Hochformat schlank ohne funktionslosen...-Button, iPad und ClassicUI behalten die erweiterte Symbolleiste. - v0.16.20: ClassicUI und Companion bewegen sich Richtung gemeinsamer Arbeitsoberflaeche:
Talk, neueAgents-/Control-Ansichten, iPhone-Bottom-Navigation und vorbereitete Audioquelle fuer eigenes Mikro vs. Meeting/System-Audio. - v0.16.19: Arbeitsorga-Leiste weiter aufgeraeumt: Arbeitsraeume koennen angelegt werden, Platzhaltergruppen verschwinden und die Bedienung rueckt naeher an die Codex-Seitenleiste mit subtilen Icon-Aktionen.
- Die vollstaendige Historie steht in RELEASES.md und in den detaillierten Release Notes.
Trinity ist ein persönliches KI-Privatbüro für Professorinnen und Professoren: Ein Academic Personal Concierge für Vorlesungen, Recherche, Dokumente, Kommunikation und komplexe Wissensarbeit. Sie läuft lokal auf macOS und Windows 11 sowie als schlanker Linux-Server mit WebUI. Trinity ist DSGVO-konform konzipiert und modellagnostisch.
Tip
Neu bei Trinity oder bei den lokalen Harnesses Codex/Pi/OpenCode? Starte mit dem vollständigen Onboarding. Es erklärt Installation, Oberflächen, Lecture-/Office-/Chat-Modus, iPhone/iPad-Companion, Server-Client, sichere Harness-Einstellungen und eine empfohlene Testreihenfolge. Die technische Einordnung der neuen Agentenkiste steht im Agenten-Oekosystem. Dort ist auch beschrieben, wie der neue Agentenkatalog Reifegrad, Rechte, Freigaben und Harness-Zuordnung je Agent verwaltet. Die aktuelle Control Plane und der BrainVault-Agentenpool fuer Trinity als harness-agnostisches Agenten-Betriebssystem sind in Control Plane und BrainVault dokumentiert; das Erstsetup fuer lokalen Runtime-Ordner und Cloud-Agentenpool steht im Onboarding: Runtime und BrainVault. Die neue gemeinsame externe Agentenbasis ist in BrainVault-Agenten dokumentiert. Der naechste grosse Entwicklungsschritt zu Arbeitsraeumen, Schnellsessions, Notizen und manuellen Session-Summaries ist in der Workspace-/Session-Roadmap angelegt.
Als Dozent steht man oft vor der Herausforderung, den Fluss der Vorlesung beizubehalten und gleichzeitig spontane Informationen bereitzustellen oder im Büro die Flut an Dokumenten und Mails zu bewältigen. Trinity wurde entwickelt, um genau diese Lücke zu schließen:
- Dein persönliches Privatbüro: Trinity unterstützt dich aktiv bei der Vorlesungsvorbereitung, Recherche und dem Dokumentenmanagement.
- Wissen on the fly: Du möchtest einen neuen Blickwinkel auf eine Definition hören oder eine komplexe Metapher visualisieren? Trinity generiert (dank fal.ai oder lokal via ComfyUI) in Sekunden ein passendes Schaubild oder Skizze.
- Heartbeat-Souffleur (Audio-Routing): Trinity fungiert als dein privater Souffleur auf dem AirPods. Hörst du eine Erklärung, die das Plenum (die Klasse) hören sollte, reicht ein "Trinity, wiederhole das für alle", und sie wechselt automatisch die Audioausgabe auf die externen Lautsprecher.
- Proaktiver Begleiter (Telegram-DM): Trinity analysiert deine Vorlesung live im Hintergrund. Fällt ihr ein logischer Fehler auf, zeigt sie im UI eine rote "Bubble". Arbeitest du im Vollbildmodus am Beamer? Kein Problem, die Telegram-Bridge sendet dir Trinitys Anmerkungen lautlos als Direktnachricht aufs Smartphone.
- Deep Memory (RAG Automation): Am Ende einer Vorlesung generiert Trinity ein Summary. Damit das Wissen nicht verloren geht, fügt sie diese Zusammenfassungen ab sofort automatisch in ihr Langzeitgedächtnis (RAG-Index) ein. So weiß sie nächste Woche noch genau, worüber gesprochen wurde.
- Natürliche Interaktion: Trinity hört aktiv zu und erkennt ihr Wake-Word egal ob am Anfang ("Trinity, was ist...") oder am Ende ("... findest du nicht auch, Trinity?") des Satzes. Sie nutzt den vollen Kontext davor und danach.
- Duale Modi (Lecture, Office & Chat Mode): Trinity passt ihr Verhalten dem Kontext an. Im Lecture Mode agiert sie als rhetorische Unterstützung, im Office Mode als produktiver Begleiter, und im ressourcenschonenden Chat Mode kommuniziert sie rein über Text/UI ohne aktive Mikrofone. Du kannst jederzeit nahtlos zwischen den Modi wechseln.
- Fenster-Management: Alle Fenster sind frei verschiebbar – ideal für Multi-Monitor-Setups.
Trinity ist mehr als ein Chatbot; sie ist das Interface zwischen deinem Wissen (RAG), dem World Wide Web und der visuellen Vermittlung im Hörsaal.
Trinity (geplant als Lecturer Companion) ist vollständig in unabhängige Agent-Skills unterteilt:
| Agent | Modus | Kernfunktion |
|---|---|---|
| Office Mode | Office | NEU: Fokus auf Mail-Drafts, Kalender & produktiven Support. |
| Lecture Mode | Lecture | Fokus auf Plenum-Interaktion, Souffleur-Routing & Visuals. |
| RAG-Agent | Beide | Suche in Vorlesungs-PDFs, Mails & Session-Summaries. |
| WebSearch-Agent | Beide | Echtzeit-Websuche via Tavily. |
| Image-Agent | Lecture | Bildgenerierung (Infografiken/Skizzen) via fal.ai. |
| Simulation-Agent | Lecture | Interaktive Simulationen (Bienen, Sortierung, NNs). |
| PowerPoint-Agent | Lecture | Native Steuerung via AppleScript (macOS) oder COM (Windows). |
| ComfyUI-Agent | Beide | Lokale Generierung von Bildern, Musik & Videos. |
| Summary-Agent | Beide | Automatische Zusammenfassung & RAG-Indexierung. |
| Sandbox-Agent | Beide | NEU: Sichere Python/WASM-Sandbox für Berechnungen & Data Science (Plotly). |
| Deep-Research-Agent | Beide | NEU: Agentische, mehrstufige Tiefenrecherche mit lokaler Websuche (DDG) & Scraping. |
| Codex-Agent | Office/Chat | Übergibt ausdrücklich adressierte Aufgaben an lokale Codex-Projekte samt Skills und Subagenten. |
| OpenCode-Agent | Office/Chat | Übergibt ausdrücklich adressierte Aufgaben an lokale OpenCode-Projekte und Automationspipelines. |
| Document Intelligence | Office | NEU: Drag & Drop von Projektarbeiten und Dokumenten zur Feedbackanalyse. |
- AirPod Souffleur: Private Informationen direkt ins Ohr, Umschalten auf Plenum-Speaker auf Befehl.
- Proaktiver Heartbeat: Analyse des Transkripts alle 2 Min. mit Warnungen vor logischen Fehlern.
- Document Intelligence: Lokale Dateien (Dokumente, Excel) einfach auf das UI "plumpsen" lassen zur Sofort-Analyse.
- Secure Sandbox Environment: 100% einbruchsichere Python/WASM-Umgebung (Pyodide) für wissenschaftliche Berechnungen, sympy-Algebra und interaktive Plotly-Diagramme.
- Dynamic Progress Ring: Kreisförmige Fortschrittsanzeige (Orange: Reading, Rot: Analyzing) um den Avatar.
- User Telemetry: Tracking der Zeit in Vorlesungen, Teams-Sitzungen und Mail-Bearbeitung (analog Bildschirmzeit).
- Local First & DSGVO: Maximale Privatsphäre durch lokale Verarbeitung und gezieltes STT-Mikrofon.
| Komponente | Technologie |
|---|---|
| STT (Sprache → Text) | faster-whisper · Modell: small · int8, CPU |
| LLM | Gemma 4 26B A4B oder Qwen3.6 35B A3B via LM Studio (lokal) oder OpenRouter (Fallback) |
| TTS (Text → Stimme) | macOS say oder Windows SAPI |
| UI | PySide6 / QWebEngineView mit Glasmorphismus |
| RAG | sentence-transformers paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 |
| Bildgenerierung | fal.ai nano-banana-2 (Cloud) oder ComfyUI Flux.1/2 (Lokal) |
| Musikgenerierung | ComfyUI AceStep 1.5 (Lokal) |
| Videogenerierung | ComfyUI LTX 2.3 (Lokal) |
| Python Sandbox | Pyodide WebAssembly (lokal in QWebEngineView) |
| Web-Recherche | Tavily API |
Trinity_Assistant/
├── trinity_launcher.py ← System starten
├── trinity_cli.py ← Globale CLI: Start, Settings, Onboarding, Doctor
├── trinity_tui.py ← Terminal-Chat mit Slash-Commands, Sessions und Memory
├── trinity_app.py ← UI (Avatar + Content-Fenster)
├── trinity_classic.py ← Klassische App mit Chat und Einstellungen
├── trinity_console.py ← Terminal-CLI und Headless-Oberfläche
├── trinity_server.py ← Headless-Laufzeit mit browserbasierter WebUI
├── trinity-blueprint.md ← Architektur-Konzept
├── README.md
├── core/
│ ├── brain.py ← KI-Logik, Agentic Router, RAG, Tools
│ ├── control_plane.py ← Harness-agnostische Job-, Policy- und Vault-Schicht
│ ├── artifact_store.py ← Vault-Index für Medien, Reports und Agentenergebnisse
│ ├── trinity_paths.py ← Trennung von lokaler Runtime und iCloud-Vault
│ ├── harness_adapters/ ← Einheitlicher Adaptervertrag für Worker-Harnesses
│ ├── memory_store.py ← SQLite-Memory, Sessions, Tags, Self-Bake, Graph
│ ├── configuration.py ← Gemeinsame Konfiguration für GUI und CLI
│ ├── doctor.py ← Installations- und Konfigurationsdiagnose
│ ├── transcriber.py ← STT-Loop (faster-whisper, VAD, Trigger)
│ ├── Soul.md ← Persona & Systemrolle von Trinity
│ ├── User.md ← Kontext über den Nutzer (Mathias)
│ ├── config.json ← Alle Einstellungen (LLM, STT, TTS, APIs)
│ ├── state.txt ← IPC-Status (idle/listening/thinking/speaking)
│ └── payload.html ← Aktives UI-Widget (wird zur Laufzeit befüllt)
├── RAG/ ← PDF-Skripte hier ablegen → auto-indexiert
│ ├── index/ ← Vorberechneter Embedding-Index
│ └── build_index.py ← Index manuell neu bauen
├── gen_images/ ← Generierte Schaubilder (PNG)
└── memory/ ← Sitzungs-Transkripte, Chat-History und SQLite-Memory
Du brauchst ein KI-Sprachmodell via OpenRouter oder lokal via LM Studio/Ollama sowie optionale API-Keys für Web-Suche (Tavily) und Bildgenerierung (fal.ai).
Der stabile macOS-Funktionsumfang bleibt vollständig erhalten.
Öffne das Terminal und führe diesen Befehl aus:
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ProfEngel/TrinityLectureAssisitant/main/install_mac.sh | bashDie Windows-Version verwendet optional Whisper für STT, Windows SAPI für TTS und COM für die PowerPoint-Steuerung. Apple Native STT bleibt macOS-exklusiv. Der Mail-Agent folgt später über Microsoft Graph, weil das neue Outlook keine COM-Automation unterstützt.
PowerShell öffnen und ausführen:
Set-ExecutionPolicy -Scope Process Bypass
irm https://raw.githubusercontent.com/ProfEngel/TrinityLectureAssisitant/main/install_windows.ps1 | iexDer normale Windows-Start verwendet die in Trinity gewählte Kombination aus Augen-UI,
Classic-UI und Terminal-CLI. Zusätzlich installiert Trinity eine Verknüpfung
„Trinity ohne Terminal“ für einen stillen Start mit grafischer Oberfläche.
Nach der Installation steht in einem neuen Terminal außerdem der Befehl trinity
zur Verfügung.
Die vollständige Anleitung und Funktionsmatrix stehen in Deployment Windows 11 und im Windows-Portierungsplan.
Die Linux-Variante ist bewusst schlank: kein PySide, keine Augen-UI und kein lokales Mikrofon. Sie startet Trinity-Kern und Browser-WebUI gemeinsam; geeignet für Ubuntu, einen Heimserver oder einen Tailscale-Knoten.
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ProfEngel/TrinityLectureAssisitant/main/install_linux.sh | bash
~/.local/bin/trinity onboarding
~/.local/bin/trinity server --host 127.0.0.1 --port 8765Danach steht die WebUI unter http://SERVER:8765/ bereit. Für Tailscale den Host
auf 0.0.0.0 setzen und Passwort-Accounts aktivieren, etwa
trinity server --host 0.0.0.0 --auth. Beim ersten Aufruf wird ein Admin-Account
angelegt. Details stehen in Deployment Linux.
Die Desktop-App bleibt standardmäßig lokal. Soll sie stattdessen einen Trinity- Server auf Ubuntu, macOS oder Windows verwenden, meldet sie sich einmalig an:
trinity client login --url http://TAILSCALE-IP:8765
trinity start --surface classicDie ClassicUI zeigt dann ausschließlich den eigenen Server-Verlauf und sendet
Text, PDFs, Bilder und Tabellen an den Server. Der lokale Betrieb lässt sich
ohne Datenverlust mit trinity client logout wieder einschalten. Die gleiche
Umschaltung ist in den grafischen Einstellungen unter Trinity-Server Client
sichtbar.
Ein angemeldeter Admin legt weitere Nutzer über trinity client add-user --url http://TAILSCALE-IP:8765 --username NAME an.
Der Server verarbeitet Anfragen weiterhin nacheinander, damit lokale Agenten und Modelle stabil bleiben. Konten trennen jedoch Verlauf, Uploads und Memory-Datenbank pro Person. Passwörter werden nur als PBKDF2-Hash gespeichert; Sitzungstokens werden nicht auf dem Server persistiert und laufen beim Server-Neustart aus.
Detaillierte Anweisungen zu den API-Keys und der Konfiguration findest du im Wiki. Das aktuelle, versionskontrollierte Handbuch liegt direkt im Repository unter Onboarding.
Unter Einstellungen → System → Bedienoberflächen lassen sich vier Oberflächen unabhängig kombinieren:
- Augen-UI: schwebende Trinity für Vorlesung, Präsentation und schnelle Zurufe
- Classic-UI: normale App mit separater Live-Mitschrift und dauerhaftem Chatverlauf. Die Ansicht ist in Reiter für Chat, Live-Mitschrift und Memory Graph gegliedert. Die Live-Mitschrift zeigt zusätzlich den Laufzeit-/Agentenlog, damit geladene Agenten, Skills und Tool-Ausgaben sichtbar bleiben. Texte, PDFs und Bilder können per Button oder Drag-and-drop an den Prompt angehängt werden. Generierte Bilder, Audio-, Video- und Agentenergebnisse bleiben direkt bei der jeweiligen Antwort sichtbar. Das Trinity-Logo erscheint links oben, das Zahnrad öffnet die Einstellungen im selben Fenster, und die Ansicht kann zwischen Dark Mode und Hell Mode wechseln.
- Terminal-CLI: Mitschrift, Logs und Texteingabe im Terminal, auch für Headless
- WebUI: Browser-Oberfläche unter
http://127.0.0.1:8765/mit Chat, Anlagen, eingebetteten Agenten-/Medienergebnissen und einer Settings-Seite. Sie kann parallel zu Augen-UI, Classic-UI oder Terminal laufen und wird beim Start automatisch im Browser geöffnet. Einstellungen sind ohne Token nur lokal, mit Server-Accounts nur fuer Administratoren erreichbar.
Alternativ startet trinity start --surface web ausschließlich die WebUI; mit
trinity start --surface all werden alle Oberflächen geöffnet.
Seit v0.12.0 kann eine Datei direkt auf die Augen-UI gezogen werden. Trinity
öffnet dafür einen Arbeitsbereich mit Vorschau: PDFs und Bilder werden nativ
angezeigt, Textdateien lesbar gerendert und .xlsx/.xlsm als Tabelle dargestellt.
Die geöffnete Datei bleibt für den nächsten Sprachauftrag oder Flüsterprompt als
Kontext aktiv. Damit funktionieren z.B. „Trinity, fasse die Datei zusammen“ oder
„Trinity, wie viele Punkte hat Person XY in Entscheidungsökonomik?“ ohne erneuten
Upload. Die Classic-UI unterstützt dieselben Dateitypen per Button und Drag-and-drop.
Seit v0.11.1 startet eine frische Installation standardmäßig mit der Classic-UI. Bestehende Installationen behalten ihre gespeicherten Oberflächen-Einstellungen. Wenn Augen-, Classic- und WebUI ausgeschaltet werden, aktiviert Trinity zwingend die Terminal-CLI. Damit bleibt die Anwendung immer bedienbar und schafft zugleich die Grundlage für eine spätere Ubuntu-/Linux-Portierung.
Die Installer für macOS und Windows 11 richten einen globalen trinity-Befehl ein.
Nach der Installation beziehungsweise nach dem Öffnen eines neuen Terminals stehen
folgende Befehle bereit:
trinity start
trinity settings
trinity onboarding
trinity doctor
trinity doctor --fix
trinity tui
trinity bridge
trinity server
trinity settings ist eine interaktive Einstellungsoberfläche für Headless-Systeme.
trinity onboarding führt durch die Ersteinrichtung. trinity doctor prüft Python,
SSL, Konfiguration, Oberflächen, LLM, Codex und beschreibbare Laufzeitordner. Mit
trinity start --surface classic|eyes|terminal|all kann die Oberfläche für einen
einzelnen Start überschrieben werden.
trinity bridge startet die HTTP-Bridge für die optionale iPhone/iPad
Companion-App. Host, Port und Bearer Token können auch grafisch unter
Einstellungen → System → Companion Bridge gesetzt werden.
trinity server ist die Linux-/Headless-Variante: Sie startet Trinity ohne lokale
Desktop-Oberfläche oder Audioeingang und liefert die WebUI direkt unter / aus.
Die WebUI kann textliche Aufträge sowie PDF-, Bild-, Text- und Excel-Anlagen senden,
zeigt Chatverlauf, generierte Medien und HTML-/Sandbox-Ergebnisse an. Bei gesetztem
Token wird dieses im Browser einmalig eingetragen und nur lokal gespeichert.
Gespeicherte LLM-, Persona-, User-/Soul-, Telegram-, TTS- und Modus-Änderungen werden von laufenden Trinity-Anfragen automatisch neu geladen. Ein Neustart ist nur nötig, wenn die gestarteten Oberflächen selbst geändert werden, also etwa Augen-UI, Classic-UI, Terminal-Prozess oder Companion Bridge an-/ausgeschaltet werden.
Die Companion Bridge ist für private Tailnet-Nutzung gedacht. Für iPhone/iPad:
- Tailscale auf Desktop-Rechner und iPhone/iPad installieren und anmelden.
- In Trinity Einstellungen → System → Companion Bridge öffnen.
- Bridge beim Trinity-Start öffnen aktivieren.
- Host auf
0.0.0.0setzen, Port z.B.8765. - Einen Bearer Token setzen, z.B. einen langen zufälligen Satz.
- Trinity neu starten.
- In der Companion-App
http://TAILSCALE-IP:8765und denselben Token eintragen.
Bei Tailscale muss normalerweise kein Router-Port ins Internet geöffnet werden. Auf macOS oder Windows kann aber die lokale Firewall beim ersten Start fragen, ob Python/Trinity eingehende Verbindungen erlauben darf. Das sollte für private Netzwerke bzw. Tailscale erlaubt werden. Ohne Tailscale sollte die Bridge nicht öffentlich ins Internet exponiert werden.
Der Bearer Token ist ein einfacher Zugriffsschutz: Die App sendet
Authorization: Bearer <token>, und die Bridge lehnt fremde Clients ab. Für rein
lokale Tests kann der Token leer bleiben; für Tailscale-Betrieb ist er empfohlen.
Die optionale Companion-App ist bewusst nicht Teil des normalen Desktop-Installers. Sie richtet sich an Setups, in denen Trinity auf macOS oder Windows 11 als lokaler Server läuft und ein iPhone/iPad als mobiles Mikrofon, Anzeige- und Vorlesungs-Interface dient.
Aktueller Stand:
- Lokales iPhone-STT: Die App transkribiert Sprache auf dem iPhone und sendet
Live-Fragmente sowie finale Sätze an
trinity bridge. - Wake-Word über Companion-STT: Finale iPhone-STT-Sätze werden von Trinity wie externe Spracheingabe verarbeitet. In Lecture/Office-Modus bleibt das Wake-Word relevant; im Chat-Modus kann direkter Text ohne Wake-Word verarbeitet werden.
- Lokales iPhone-TTS: Antworten können auf dem iPhone vorgelesen werden, statt auf dem Desktop-Rechner. Während iPhone-TTS pausiert die App ihr STT, damit sie Trinitys eigene Antwort nicht wieder mithört.
- Alltagsansicht: Die Companion-App bietet eine reduzierte Avatar-Ansicht mit Kamera-/Dateianhang, Flüstern per Tippen, Kamera per Doppeltippen und Dateiauswahl per Dreifachtippen.
- Chat und Live-Mitschrift: Neben der Alltagsansicht gibt es eine Chatansicht und eine Live-/Debugansicht für Mitschrift, Bridge-Status und Diagnose.
- Anlagen, Medien und Agentenergebnisse: Texte, PDFs und Bilder können an
Trinity gesendet werden. Medienergebnisse aus Trinity, etwa Bilder, Audio oder
Video, werden in der Companion-App als Vollansicht angezeigt. Seit v0.11.7
liefert die Desktop-Bridge außerdem lokale
core/-Resultate wie Pyodide-/Python-Sandbox-Ausgaben, Plotly-Diagramme, Timer und Simulationen an die Companion-App aus, damit diese in Alltagsansicht und Presenter als Overlay erscheinen können. - Neue Session: Die App kann eine neue Companion-Session starten, ohne die Bridge neu zu starten.
Hinweis zu iOS-Hintergrundbetrieb: Die App nutzt den iOS-Audio-Background-Modus und hält ihre Audio-Session aktiv. iOS kann lokale Speech Recognition im Hintergrund oder bei gesperrtem Gerät dennoch begrenzen. Für garantiert dauerhafte Hintergrundaufnahme ist langfristig ein Desktop-Transkriptionspfad sinnvoller: Das iPhone streamt oder überträgt Audio-Chunks lokal per Tailscale, Trinity transkribiert auf dem Desktop.
trinity tui startet eine Terminal-Chatoberfläche für Headless-Betrieb,
Windows-Terminal, SSH oder spätere Linux-Setups. Die TUI nutzt dieselbe lokale
Konfiguration wie die Desktop-App und speichert Sessions sowie Memory in
memory/trinity_memory.sqlite3.
Wichtige Slash-Commands:
/help Hilfe anzeigen
/models Provider-Slots und Modelle anzeigen
/model <slot> [modell] Provider-Slot wechseln, optional Modell setzen
/session new [titel] Neue Session starten
/session list Sessions auflisten
/session resume <id> Session fortsetzen
/context Älteren Verlauf als Memory verdichten
/remember <text> --tags a,b Wissen manuell speichern
/memory status Memory-Status anzeigen
/memory search <text> Memory durchsuchen
/memory bake Classic-Chat importieren und self-baken
/memory dream Tags gewichten und Links bilden
/graph Graph-Kennzahlen anzeigen
/exit Beenden
Die Memory-Architektur ist lokal und updatefest angelegt: Chat-Turns, manuell
gespeicherte Erinnerungen, Tags, Gewichtungen und Graph-Links liegen im
SQLite-Store unter memory/. Self-Bake verdichtet ungebakene Erinnerungen zu
Summary-Memories. Dreaming verbindet Memories über gemeinsame Tags und stärkt
vernetzte Inhalte.
In der Classic-UI gibt es zusätzlich den Reiter Memory Graph. Dort können Classic-Chatverläufe importiert und verdichtet werden; die Graphansicht zeigt Memory-Knoten, Tag-Knoten und gewichtete Links. Trinity nutzt passende Memory-Treffer automatisch als zusätzlichen Kontext beim Antworten.
Die Schritt-fuer-Schritt-Einrichtung inklusive Pfadsuche, Projekt-Allowlist, Sandbox-Wahl, sicheren Testauftraegen und Grenzen steht im Onboarding: lokale Codex-, OpenCode- und Pi-Agenten.
Trinity kann Aufgaben per Sprache, Chat oder Telegram an eine lokal installierte und angemeldete Codex CLI uebergeben. Codex arbeitet dabei ausschliesslich in Projektordnern, die zuvor unter Einstellungen -> Harnesses -> Codex freigegeben wurden. Welche konkreten Trinity-Agenten Codex ausfuehren darf, wird in derselben Harness-Matrix gesetzt; Reifegrad, Rechte, Freigaben und Laufgrenzen stehen unter Einstellungen -> Agenten.
Beispiel:
„Trinity, nutze Codex im Projekt Automatismen. Prüfe meine aktuellen Mails und erstelle passende Antwortentwürfe.“
Codex verwendet die Regeln und Skills des ausgewählten Projekts. Subagenten werden verwendet, wenn der Auftrag oder die Projektanweisungen sie ausdrücklich vorsehen. Fernausgelöste Läufe dürfen Entwürfe und lokale Dateien erstellen, aber nichts versenden, veröffentlichen, pushen oder deployen.
Die technische Grundlage ist Codex' nicht-interaktiver Modus mit einer auf das Projekt begrenzten Sandbox. Hinweise zur Ablage eigener Workflows stehen in der offiziellen Dokumentation zu Codex Skills.
Die Schritt-fuer-Schritt-Einrichtung inklusive projektlokalem Agenten, Rechte-Policy und sicheren Testauftraegen steht im Onboarding: lokale Codex-, OpenCode- und Pi-Agenten.
Trinity kann alternativ Aufgaben an eine lokal installierte OpenCode CLI übergeben.
Der Agent nutzt opencode run im freigegebenen Projektordner und eignet sich für
Automationspipelines, die bereits in OpenCode-Projekten liegen, z.B. Mail-Entwürfe,
PDF-/Excel-Workflows oder projektinterne Subagenten.
Einrichtung: Einstellungen -> Harnesses -> OpenCode oeffnen, Agent aktivieren, optional den
Programmpfad setzen und mindestens ein Projekt als Name = /vollständiger/Pfad
freigeben. Optional können agent und model gesetzt werden, z.B. build,
plan oder ein provider-spezifisches Modell.
Beispiel:
„Trinity, nutze OpenCode im Projekt Automatismen. Prüfe meine Mails und erstelle passende Entwürfe.“
Fernausgelöste OpenCode-Läufe sollen Entwürfe und lokale Dateien vorbereiten, aber nichts versenden, löschen, veröffentlichen oder deployen.
Pi kann ueber einen eigenen lokalen CLI-Wrapper angebunden werden. Trinity startet ihn nur bei ausdruecklichen Formulierungen wie „nutze Pi“, „frage Pi“ oder „Pi-Agent“. Eine normale Frage zur Kreiszahl Pi loest den Agenten nicht aus.
Einrichtung: Einstellungen -> Harnesses -> Pi oeffnen, Agent aktivieren, Programm auf den
Pi-Wrapper setzen und optional Argumente eintragen. Ohne {prompt} uebergibt
Trinity den Auftrag per stdin; mit {prompt} wird der Auftrag als Argument
eingesetzt.
Beispiel:
„Trinity, nutze Pi und erklaere in drei Saetzen, wie Du angebunden bist.“
Der Agentenbuilder reagiert auf klare Formulierungen und arbeitet immer freigabeorientiert:
„Trinity, baue einen neuen Agenten fuer die DCM-Auswertung.“
„Trinity, hol Dir diesen Agenten
/vollstaendiger/Pfad/zum/DCM-Agenten.“
„Trinity, erweitere den Feedback-Agenten um einen Plausibilitaetscheck.“
Bei Imports legt Trinity einen BrainVault-Agenten direkt unter
BrainVault/.agents/<bereich>/<agent-id>/ als draft an, schreibt
agent.yaml, SKILL.md, README.md, einen Ursprungssnapshot und einen
Importbericht. Sichtbar ist der Agent sofort im BrainVault-Katalog; aktiv wird
er erst nach Tests und Freigabe (status: active, enabled: true).
Seit dem Builder-Loop erzeugt Trinity dazu einen sichtbaren Job mit Quality
Gates. Im BrainVault-Draft liegen dann BUILDER_PLAN.md,
VALIDATION_REPORT.md und, falls Codex, Pi oder OpenCode aktiviert und passend
angefordert sind, ein HARNESS_REPORT.md. Der Fortschritt ist ueber
trinity jobs list und trinity jobs show JOB_ID nachvollziehbar. Eine
Aktivierung bleibt eine explizite Freigabe.
BrainVault-Agenten koennen auch ohne Trinity-UI gepflegt werden:
agentctl init
agentctl create research document-reviewer --name "Document Reviewer"
agentctl import "/vollstaendiger/Pfad/zum/bestehenden-Agentenordner" --area skills --preferred-harness codex --status active
agentctl register "/vollstaendiger/Pfad/zum/Projekt-oder-Agentenfile" --area projects --agent-id mein-agent --preferred-harness codex
agentctl list
agentctl inspect research.document_reviewer
agentctl validate research.document_reviewer
agentctl catalog buildIn den Desktop-Einstellungen liegt das unter MainHub / Control Plane.
Sichtbar bleiben nur die lokale Runtime, der Cloud-Agentenpool und der
Standard-Extern-Harness. Der Cloud-Agentenpool ist der uebergeordnete
BrainVault-Root, also der Ordner, in dem .agents und AGENTS.md liegen.
Trinity stellt diesen Ordner Codex, Pi und OpenCode automatisch als Projekt
BrainVault bereit. Pi ist der Standard fuer laufende BrainVault-Agentenarbeit;
Codex bleibt fuer neue Agenten, Imports, Refactorings, Tests und Quality-Gates
vorgesehen. Aeltere Einstellungen, die noch auf
MainHub/TrinityVault zeigen, werden beim Lesen auf den BrainVault-Root
gemappt, sofern dort .agents existiert.
Unter Agenten gibt es zwei kurze Tabellen: lokale Trinity-Agenten und
externe Cloud-Agenten. Rechte, Skripte und Detailregeln bleiben in der
jeweiligen agent.yaml, damit die UI lesbar bleibt. Ueber
Cloud-Agentenpool aktualisieren liest Trinity .agents neu ein und weist
neue Cloud-Agenten dem gewaehlten Standard-Harness zu.
Trinity ist vollständig DSGVO-konform im Hörsaal-Einsatz konzipiert. Da die Spracheingabe exklusiv über ein einzelnes Apple AirPod erfolgt, ist der Aufnahmeradius des Mikrofons auf ca. 20 cm um den Dozenten beschränkt. Es werden keine Stimmen der Studierenden aufgezeichnet.
- Trinity Mobile (v0.8.0): Companion-App für Single-Monitor-Setups, Tablet-Support und mobile Session-Synchronisation.
- Office Mode Integration (Q2 2026): Lokale Mail-Drafts, AppleScript-Anbindung für Teams/Kalender & Writing Sample RAG.
- Document Intelligence (Q2 2026): Dateidrop und Excel-Auswertung sind verfügbar; als Nächstes folgen Word-Import, Annotationen und Korrektur-Agenten.
- User Telemetry (Q3 2026): Nutzungsstatistiken für Lehre und Büro (analog Bildschirmzeit).
- Cognitive Evolution & Dreaming (Q3 2026): "Dreaming-Funktion" zur Hintergrund-Reflektion (Sessions verarbeiten zu komplexem Verständniswissen, Tagging, Graphen-Verlinkung, Relevanz-Gewichtung und Priorisierung) sowie Fallback-LLM Resilienz.
- Erstbenutzer Onboarding: Terminal-Onboarding ist ab v0.10.2 verfügbar; ein grafisches Einführungstutorial bleibt geplant.
- Multi-OS & Cross-Platform Packaging: macOS, Windows 11 und Linux-Server mit WebUI werden unterstützt; als Nächstes folgen signierte Pakete sowie Android.
- Multi-Domain Expansion (Q4 2026): Erweiterung des Concierges für Jeden (z.B. Ernährungsverläufe, Fitness, SmartHome – Kerndienste bereits erstellt).
Details zu den aktuellen Entwicklungsaufgaben findest du in der ToDo.md.
Dieses Projekt steht unter der Apache License 2.0.
Für das Projekt stehen wissenschaftliche Begleitpapiere (Whitepapers) bereit, die die architektonische Einzigartigkeit und Notwendigkeit des Trinity-Ansatzes im Detail analysieren:
- Whitepaper (Deutsch) — TRINITY: Ein lokaler, agentischer Academic Personal Concierge für die KI-gestützte Hochschullehre und das akademische Dokumentenmanagement
- Whitepaper (English) — TRINITY: A Local Agentic Academic Personal Concierge for AI-Assisted Higher Education and Academic Document Management
Wenn du Trinity in deiner Forschung verwendest, zitiere bitte wie folgt:
@software{trinity2026,
title={Trinity: Academic Personal Concierge for macOS with modular Agentic-Skill-System},
author={Engel, Mathias and Engel, Zoe},
year={2026},
note={Ein privates Forschungsprojekt von Mathias Engel, Zoe Engel und Eve},
url={https://github.com/ProfEngel/TrinityLectureAssisitant}
}Made with ❤️ in Stuttgart / Nürtingen, Germany by Mathias Engel & Zoe Engel (2024–2025) Trinity ist bereit. 🧞♀️
KI-gestützte Vorlesungsassistentin mit passiver Spracherkennung, modularem Agentic-Skill-System und lokaler RAG-Wissensbasis. Ein privates Forschungsprojekt mit und für Eve. 🧞♀️
Trinity ist ein kostenloses Open-Source-Forschungsprojekt. Dennoch hat der Aufbau dieses Academic Personal Concierge bereits unzählige Stunden und erhebliche private Mittel (Hardware, Token, APIs) verschlungen. Wenn Trinity dir im Hörsaal oder Büro einen echten Mehrwert bietet (und z. B. teure Consulting-Optionen im Wert von 5.000 € – 10.000 € ersetzt), freuen wir uns über deine Unterstützung!
Deine freiwilligen Beiträge helfen uns, die Entwicklung voranzutreiben und Trinity noch intelligenter zu machen.
🎯 Community Support
Perfekt für alle, die unsere Mission unterstützen möchten:
- ☕ Kaffee für ProfEngel ($5): Treibstoff für lange Coding-Nächte!
- 💻 Token-Sponsor ($30): Hilf uns, die API-Kosten für Cloud-Modelle (OpenRouter, fal.ai) und Tests zu decken.
- 🚀 GPU Hour Sponsor ($110+): Unterstütze uns beim Testen komplexer lokaler Modelle (LTX, Flux) auf Hochleistungssystemen.
Beiträge sind herzlich willkommen! Wenn du Ideen, Verbesserungen oder Fehlerberichte hast, öffne gerne ein Issue oder einen Pull Request.
- 🐛 Issues: GitHub Issues
- 💬 Diskussionen: GitHub Discussions
- 🎓 Forschung:
mat.max.engel [at] gmail.com