Switch LLM engine to Ornith-1.5-9B (Spark X2.5-4B not loadable in Ollama); robust nested-JSON parsing; update README

README.md

@@ -2,17 +2,17 @@
 
 Self-hosted автономный агент (MVP). Концепт позаимствован из
 [Animus](https://github.com/Craigtut/animus) (Craigtut): heartbeat,
-4 слоя памяти, persona в 8 слоёв. Движок — **Spark X2.5-4B** (локально, self-hosted).
+4 слоя памяти, persona в 8 слоёв. Движок — **Ornith-1.5-9B** (локально, self-hosted, Ollama).
 
-## Почему Spark X2.5-4B
+## Почему Ornith-1.5-9B
 
-- Локальный inference (llama.cpp / Ollama), никаких облачных ключей
-- Нативная поддержка agent-инструментов (tool-calling) — саб-агенты
-- 1M контекст (для heartbeat держим 4K-16K + внешняя память)
-- ~59 t/s на Q4_K_M (RTX A2000 12GB)
+- Локальный inference (Ollama), никаких облачных ключей
+- Нативная поддержка tool-calling (саб-агенты) + thinking
+- 262K контекст (для heartbeat держим 4K-16K + внешняя память)
+- ~40-60 t/s на Q6_K
 
-> ⚠️ 4B — это слабость для сложного reasoning. Стратегия:
-> heartbeat-мысли на Spark (быстро/дёшево), саб-агенты на Ornith-9B (качественнее).
+> ⚠️ Spark X2.5-4B не грузится в Ollama (unknown architecture 'spark2_5').
+> Ornith-9B — рабочая замена: thinking + tools, дефицитный ресурс.
 
 ## Архитектура
 
@@ -57,9 +57,8 @@ npm run build   # tsc -p tsconfig.json (проверка типов)
 npm start       # node dist/index.js
 ```
 
-Spark X2.5-4B должен быть доступен по OpenAI-совместимому API:
-- Ollama: `http://localhost:11434`
-- llama.cpp: `http://localhost:8080/v1`
+Ornith-1.5-9B должен быть доступен по OpenAI-совместимому API (Ollama):
+- Ollama: `http://localhost:11434` (модель `ornith-1.5-9b:latest`)
 
 ## Roadmap