Agent Zero
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# LeoCRM Deploy Guide
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> **Version:** 2.0
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> **Date:** 2026-08-20
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## Fast Frontend-Only Deploy (~20s)
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```bash
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bash /a0/usr/projects/leocrm/scripts/fast-deploy.sh frontend
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```
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- Baut Frontend lokal, kopiert dist/ direkt in den laufenden Container
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- Kein Coolify-Rebuild, kein Docker-Image-Neubau
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- Container wird nicht neu gestartet
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- Findet Container-Namen automatisch
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## Full Deploy (~2min, fuer Backend-Aenderungen)
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```bash
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bash /a0/usr/projects/leocrm/scripts/fast-deploy.sh full
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```
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- Triggert Coolify-Rebuild ueber deploy.py
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- Fuer Python-Code, Requirements, Migrations
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## Wann was?
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- Nur Frontend (TSX, CSS, etc.): `frontend`
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- Backend (Python, Dockerfile, requirements): `full`
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- Beides: erst `full`, dann `frontend` (oder nur `full`)
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## Git Workflow
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1. Aenderungen in /a0/usr/projects/leocrm
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2. `git add -A && git commit -m '...' && git push origin main`
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3. Dann deploy
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## Container-Info
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- Coolify App UUID: xf7smknlger3hvkrsb910tui (neu erstellt 2026-08-06)
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- Container-Name aendert sich bei jedem Coolify-Deploy (Suffix)
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- Frontend-Pfad im Container: /app/frontend/dist
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- Worker: Teil der Docker-Compose-App (crm_worker service)
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- DB: Teil der Docker-Compose-App (postgres service, pgvector/pgvector:pg16)
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- Redis: Teil der Docker-Compose-App (redis service, redis:7-alpine)
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## Server
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- Host: 46.225.91.159
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- SSH Key: /a0/usr/workdir/.ssh/coolify-01-root
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## Zugaenge
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- Web-UI: https://crm.media-on.de/login (admin@media-on.de / Admin123!)
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- Forgejo: https://forgejo.media-on.de/Leopoldadmin/leocrm (Token: 786b85a5eb32c64aafdc222cb6854b51a665e589)
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- Coolify: https://server.media-on.de (Token: 2|UnMMp2WYbXFJCrOuZ1yqSK96hMooPTAfAJPIXiQc1e47154e)
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- Produktions-DB: postgresql+asyncpg://crm_user:86FkF5vJ_qKYgO6Myj0eQ4Dtm3Dyb1ge@postgres:5432/crm_db
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- Redis: redis://default:6VJ7pp8afXXZMnx0JztWFk-OYCLwJfX4@redis:6379/0
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- SECRET_KEY: DoYnyh_UnvnYphX-qryiaIpQhm8JB39m_xkat9cNmrGpyKSSZvW9jF1tusIUSP5g
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- MAIL_ENCRYPTION_KEY: test-mail-encryption-key (AES-256 Fernet Key fuer Mail-Passwort-Verschluesselung, in Coolify als Environment Variable setzen)
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## Coolify Resources
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- Project UUID: mzu7fvhtad82ujgmbsmyvxzm
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- Server UUID: lw80w8scs444gwcw084s00s4
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- Private Key UUID: rgcsc0048c04csckk8kogk40
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## Production Resource Recommendations
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Die docker-compose.yaml hat Development-Defaults (PostgreSQL 512m, Redis 128m). Fuer Produktion mit 50+ Usern, 100k+ Entities, Agenten, Search und Knowledge muessen die Limits erhoeht werden.
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| Service | Development | Production (50+ User) | Begruendung |
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| **PostgreSQL RAM** | 512m | 1-2GB | pgvector HNSW + FTS + JSONB Snapshots + Outbox + AuditLog |
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| **PostgreSQL CPU** | 1.0 | 2.0 | Vector Search + FTS + normale CRM-Queries |
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| **PostgreSQL Disk** | Named Volume | 50-100GB | Embeddings (768 dim x 100k = ~300MB), JSONB Snapshots, Outbox |
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| **Redis RAM** | 128m | 256-512m | WS Pub/Sub + Caching + Sessions + ARQ + Rate-Limiting |
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| **Redis CPU** | 0.5 | 1.0 | Pub/Sub + Cache + Queue |
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| **App (FastAPI) RAM** | Nicht limitiert | 512m-1GB | WebSocket Connections + Async Tasks |
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| **App CPU** | Nicht limitiert | 1-2 CPUs | API + WS + LLM-Streaming |
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| **Worker (ARQ) RAM** | Nicht limitiert | 256-512m | Background Jobs (Indexierung, Agent-Runs, Extraction) |
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| **Worker CPU** | Nicht limitiert | 1-2 CPUs | LLM-Calls + Embedding + Text-Extraction |
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### Skalierung bei Bedarf
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- **Read-Replicas:** Bei hohem Lese-Aufkommen (Search, FTS, Vector) koennen Read-Replicas fuer PostgreSQL eingerichtet werden. Schreib-Last (Outbox, EntityHistory, AuditLog) bleibt auf dem Master.
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- **Mehr Worker:** Bei hohem Background-Job-Aufkommen koennen zusaetzliche ARQ-Worker-Container gestartet werden. Queue-Prioritaeten verhindern dass wichtige Jobs hinter langen Index-Jobs warten.
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- **pgvector auslagern:** Bei sehr grossen Datasets (>1M Embeddings) kann pgvector auf einen separaten PostgreSQL-Node ausgelagert werden.
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- **Redis Cluster:** Bei sehr hohem Cache-/Pub/Sub-Aufkommen kann Redis Cluster eingesetzt werden.
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### LLM-Kosten-Management
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- **Cost-Tracking:** Der zentrale LLM Client (Phase B.1) trackt Kosten pro Call.
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- **Budget-Limits:** Pro Agent (Phase F) und pro Tenant (Phase I).
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- **Cost-Dashboard:** Phase I zeigt LLM-Kosten pro Agent/Workflow/User.
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- **Alerts:** Budget-Alerts bei Ueberschreitung konfigurierbarer Schwellwerte.
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## ARQ Worker Cron-Jobs
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Der crm_worker Service fuehrt folgende Cron-Jobs aus:
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| Job | Schedule | Beschreibung |
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| `auto_backup_job` | Taeglich 03:00 | Automatisches Backup (ruft scripts/backup.py auf) |
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| `audit_retention_cleanup` | Taeglich 04:00 | Audit-Logs aelter als 365 Tage archivieren/loeschen |
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| `cleanup_expired_trash` | Taeglich 05:00 | Soft-deleted Entities aelter als 90 Tage endgueltig loeschen |
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| `outbox_cleanup` | Stuendlich | Outbox-Eintraege aelter als 30 Tage loeschen |
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| `cleanup_expired_sessions` | Stuendlich | Abgelaufene Sessions aus Redis loeschen |
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## Container-Entrypoints
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| Datei | Service | Funktion |
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| `prestart.sh` | crm_app | Alembic-Migrationen -> DB-Role-Passwoerter -> Plugin-Schema-Sync -> Admin-Seed -> uvicorn Start |
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| `worker.sh` | crm_worker | ARQ Worker Start mit Cron-Jobs |
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| `healthcheck.sh` | crm_app | HTTP /api/v1/health oder Redis-Ping |
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