# Gemeinsamer Stack

`docker-compose.full.yml` ist auf deine beiden gelieferten Projekte zugeschnitten. Standardmäßig erwartet die Datei drei Geschwisterordner. Pfade und Ports lassen sich über Umgebungsvariablen überschreiben.

Vor dem Start:

1. beide optionalen Telemetrie-Patches anwenden, falls echte Suchanfragen live erscheinen sollen;
2. Agent-`.env` mit GLPI-Zugangsdaten bereitstellen;
3. Knowledge-, Staging- und Backup-Pfade prüfen;
4. Stack starten und Modelle laden.

```bash
docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml up -d --build ollama
docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml exec ollama ollama pull qwen3:8b
docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml exec ollama ollama pull embeddinggemma
docker compose -f deployment/docker-compose.full.yml up -d --build
```

Ports: Agent `8080`, Editor `8081`, Suche `8082`, Brain `8090`.


## Staging-Isolation

Der Editor und das Brain teilen sich das echte Knowledgebase-Staging. `kb-search` erhält absichtlich nur ein leeres, flüchtiges Verzeichnis unter `/tmp/empty-staging`; der Agent mountet das Staging überhaupt nicht. AI-THINK-Drafts sind dadurch im Brain und im Prüf-Editor sichtbar, aber weder für Agent-Antworten noch für die produktive Knowledgebase-Suche verfügbar. Erst die bestehende Promotion im Editor kopiert einen freigegebenen Entwurf in die produktive Knowledge-Basis.