/deepask: Multi-Step Reasoning mit iterativer RAG-Suche

Neuer Discord-Command für tiefe Recherche in 3 Phasen:
1. Initiale Qdrant-Suche mit der Originalfrage
2. LLM generiert Folgefragen, sucht erneut (max 2 Iterationen)
3. Synthese aller gesammelten Chunks zu umfassender Antwort

Nutzbar via /deepask oder @bot deepask.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

internal/agents/actions.go

@@ -3,7 +3,8 @@ package agents
 
 const (
 	// Research
-	ActionQuery = "query"
+	ActionQuery   = "query"
+	ActionDeepAsk = "deepask"
 
 	// Memory
 	ActionStore  = "store"

internal/agents/research/agent.go

@@ -20,6 +20,10 @@ func (a *Agent) Handle(req agents.Request) agents.Response {
 	}
 	question := strings.Join(req.Args, " ")
 
+	if req.Action == agents.ActionDeepAsk {
+		return a.handleDeepAsk(question, req.History)
+	}
+
 	answer, chunks, err := brain.AskQuery(question, req.History)
 	if err != nil {
 		return agents.Response{Error: err, Text: fmt.Sprintf("❌ Fehler: %v", err)}
@@ -37,3 +41,31 @@ func (a *Agent) Handle(req agents.Request) agents.Response {
 	}
 	return agents.Response{Text: sb.String(), RawAnswer: answer}
 }
+
+// handleDeepAsk führt eine tiefe Recherche mit Multi-Step Reasoning durch.
+func (a *Agent) handleDeepAsk(question string, history []agents.HistoryMessage) agents.Response {
+	answer, chunks, err := brain.DeepAskQuery(question, history)
+	if err != nil {
+		return agents.Response{Error: err, Text: fmt.Sprintf("❌ Fehler: %v", err)}
+	}
+	if len(chunks) == 0 {
+		return agents.Response{Text: "❌ Keine relevanten Informationen in der Datenbank gefunden.\nFüge mehr Daten mit `/ingest` hinzu."}
+	}
+
+	// Quellen deduplizieren
+	seenSources := make(map[string]float32)
+	for _, chunk := range chunks {
+		if existing, ok := seenSources[chunk.Source]; !ok || chunk.Score > existing {
+			seenSources[chunk.Source] = chunk.Score
+		}
+	}
+
+	var sb strings.Builder
+	fmt.Fprintf(&sb, "🔬 **Tiefe Recherche:** _%s_\n\n", question)
+	sb.WriteString(answer)
+	fmt.Fprintf(&sb, "\n\n📚 **Quellen** (%d Chunks aus %d Quellen):\n", len(chunks), len(seenSources))
+	for source, score := range seenSources {
+		fmt.Fprintf(&sb, "• %.1f%% – %s\n", score*100, source)
+	}
+	return agents.Response{Text: sb.String(), RawAnswer: answer}
+}