LQAgentPlatform/foundation/ai/agent/generate/model_generate.py

# ！/usr/bin/ python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Project    : lq-agent-api
@File       :model_generate.py
@IDE        :PyCharm
@Author     :
@Date       :2025/7/14 14:22
'''

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.messages import BaseMessage, SystemMessage, HumanMessage
from foundation.ai.models.model_handler import model_handler
from foundation.observability.logger.loggering import review_logger as logger
import asyncio
import re
import time
from typing import Optional, Callable, Any, List, Union


# ============================================================
# 思考内容过滤（统一收敛在调用层）
#
# Qwen3.5 等模型在 enable_thinking=True 时会先输出 <think>...</think>
# 块再给出最终答案。所有业务方都不需要思考过程，统一在此处去除，
# 避免每个调用点重复实现，也防止漏处理导致思考内容污染输出。
# ============================================================
_THINK_BLOCK_PATTERN = re.compile(r"<think>.*?</think>\s*", re.DOTALL)
_DANGLING_THINK_PATTERN = re.compile(r"<think>[\s\S]*$")


def _strip_thinking_content(content: str) -> str:
    """去除完整响应中的 <think>...</think> 块。

    - 完整闭合块：整段去除（含尾随空白）
    - 仅 <think> 无 </think>（被截断）：从 <think> 起全部丢弃，记录警告
    - 不含思考标签：原文返回
    """
    if not content:
        return content
    cleaned = _THINK_BLOCK_PATTERN.sub("", content)
    if "<think>" in cleaned:
        cleaned = _DANGLING_THINK_PATTERN.sub("", cleaned)
        logger.warning("[模型调用] 响应包含未闭合的 <think> 块，已截断丢弃")
    return cleaned.strip()


class _ThinkingBlockStreamFilter:
    """流式响应中过滤 <think>...</think> 块的状态机。

    处理 chunk 边界穿过标签的情况（如先收到 "<thi"、下次再到 "nk>正文"），
    保证调用方拿到的流不会泄漏任何思考片段。

    用法：
        flt = _ThinkingBlockStreamFilter()
        for chunk in stream:
            cleaned = flt.feed(chunk)
            if cleaned:
                yield cleaned
        tail = flt.flush()
        if tail:
            yield tail
    """

    _OPEN = "<think>"
    _CLOSE = "</think>"

    def __init__(self):
        self._buf = ""
        self._inside = False

    def feed(self, chunk: str) -> str:
        """喂入一个 chunk，返回此刻应输出的内容（可能为空字符串）。"""
        if not chunk:
            return ""
        self._buf += chunk
        out = []
        while True:
            if self._inside:
                idx = self._buf.find(self._CLOSE)
                if idx == -1:
                    keep_len = self._partial_match_len(self._buf, self._CLOSE)
                    self._buf = self._buf[-keep_len:] if keep_len else ""
                    break
                self._buf = self._buf[idx + len(self._CLOSE):].lstrip()
                self._inside = False
            else:
                idx = self._buf.find(self._OPEN)
                if idx == -1:
                    keep_len = self._partial_match_len(self._buf, self._OPEN)
                    if keep_len:
                        out.append(self._buf[:-keep_len])
                        self._buf = self._buf[-keep_len:]
                    else:
                        out.append(self._buf)
                        self._buf = ""
                    break
                if idx > 0:
                    out.append(self._buf[:idx])
                self._buf = self._buf[idx + len(self._OPEN):]
                self._inside = True
        return "".join(out)

    def flush(self) -> str:
        """流结束时调用，返回缓冲区剩余可输出内容。"""
        if self._inside:
            logger.warning("[模型流式调用] 流结束时仍在 <think> 块内，已丢弃尾部")
            self._buf = ""
            return ""
        result = self._buf
        self._buf = ""
        return result

    @staticmethod
    def _partial_match_len(buf: str, tag: str) -> int:
        """返回 buf 末尾匹配 tag 前缀的最大长度（避免标签被切断后误输出）。"""
        max_n = min(len(tag) - 1, len(buf))
        for n in range(max_n, 0, -1):
            if buf[-n:] == tag[:n]:
                return n
        return 0


def _sync_retry_with_backoff(
    func: Callable,
    *args,
    max_retries: int = 3,
    backoff_factor: float = 1.0,
    trace_id: Optional[str] = None,
    model_name: Optional[str] = None,
    **kwargs
) -> Any:
    """
    同步版本的带指数退避重试机制

    注意：对于 502/503/504 等服务不可用错误，立即失败不重试
    """
    model_info = model_name or "default"

    def _is_server_unavailable_error(error: Exception) -> bool:
        """判断是否为服务端不可用错误（应立即失败）"""
        error_str = str(error).lower()
        unavailable_codes = ['502', '503', '504', 'internal server error']
        return any(code in error_str for code in unavailable_codes)

    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            error_str = str(e)

            # 服务端不可用错误（502/503/504）立即失败，不重试
            if _is_server_unavailable_error(e):
                logger.error(f"[模型调用] 服务端不可用，立即失败: {error_str} | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}")
                raise

            if attempt == max_retries:
                logger.error(f"[模型调用] 达到最大重试次数 {max_retries}，最终失败: {error_str} | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}")
                raise

            wait_time = backoff_factor * (2 ** attempt)
            logger.warning(f"[模型调用] 第 {attempt + 1} 次尝试失败: {error_str}, {wait_time}秒后重试... | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}")
            time.sleep(wait_time)


class GenerateModelClient:
    """
        主要是生成式模型
    """

    def __init__(self, default_timeout: int = 60, max_retries: int = 3, backoff_factor: float = 1.0):
        # 获取默认模型
        self.llm = model_handler.get_models()
        self.chat = self.llm  # 当前chat和llm使用相同模型

        # 配置参数
        self.default_timeout = default_timeout
        self.max_retries = max_retries
        self.backoff_factor = backoff_factor

        # 保存model_handler引用,用于动态获取模型
        self.model_handler = model_handler

    async def _retry_with_backoff(self, func: Callable, *args, timeout: Optional[int] = None, trace_id: Optional[str] = None, model_name: Optional[str] = None, **kwargs):
        """
        带指数退避的重试机制，每次重试都有独立的超时控制

        注意：对于 502/503/504 等服务不可用错误，立即失败不重试，
        避免在服务端过载时继续加重负载。
        """
        current_timeout = timeout or self.default_timeout
        model_info = model_name or "default"

        def _is_server_unavailable_error(error: Exception) -> bool:
            """判断是否为服务端不可用错误（应立即失败）"""
            error_str = str(error).lower()
            # 502: Bad Gateway, 503: Service Unavailable, 504: Gateway Timeout
            unavailable_codes = ['502', '503', '504', 'internal server error']
            return any(code in error_str for code in unavailable_codes)

        for attempt in range(self.max_retries + 1):
            try:
                # 每次重试都有独立的超时时间
                return await asyncio.wait_for(
                    func(*args, **kwargs),
                    timeout=current_timeout
                )
            except asyncio.TimeoutError as e:
                if attempt == self.max_retries:
                    logger.error(f"[模型调用] 达到最大重试次数 {self.max_retries}，最终超时 | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}, timeout: {current_timeout}s, error_type: {type(e).__name__}, error_msg: {str(e)}")
                    raise TimeoutError(f"模型调用在 {self.max_retries} 次重试后均超时")

                wait_time = self.backoff_factor * (2 ** attempt)
                logger.warning(f"[模型调用] 第 {attempt + 1} 次超时, {wait_time}秒后重试... | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}, timeout: {current_timeout}s, error_type: {type(e).__name__}, error_msg: {str(e)}")
                await asyncio.sleep(wait_time)
            except Exception as e:
                error_str = str(e)

                # 服务端不可用错误（502/503/504）立即失败，不重试
                if _is_server_unavailable_error(e):
                    logger.error(f"[模型调用] 服务端不可用，立即失败: {error_str} | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}")
                    raise

                if attempt == self.max_retries:
                    logger.error(f"[模型调用] 达到最大重试次数 {self.max_retries}，最终失败: {error_str} | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}")
                    raise

                wait_time = self.backoff_factor * (2 ** attempt)
                logger.warning(f"[模型调用] 第 {attempt + 1} 次尝试失败: {error_str}, {wait_time}秒后重试... | trace_id: {trace_id}, model: {model_info}")
                await asyncio.sleep(wait_time)

    async def get_model_generate_invoke(
        self,
        trace_id: str,
        task_prompt_info: Optional[dict] = None,
        messages: Optional[List[BaseMessage]] = None,
        system_prompt: Optional[str] = None,
        user_prompt: Optional[str] = None,
        prompt: Optional[str] = None,
        timeout: Optional[int] = None,
        model_name: Optional[str] = None,
        enable_thinking: Optional[bool] = False,
        function_name: Optional[str] = None
    ) -> str:
        """模型非流式生成（异步）

        支持多种调用方式（优先级从高到低）：
        1. messages: 直接传入 LangChain Message 对象列表
        2. system_prompt + user_prompt: 分别传入系统和用户提示词
        3. prompt: 传入单条用户提示词字符串
        4. task_prompt_info: 传入包含 ChatPromptTemplate 的字典（兼容旧接口）

        Args:
            trace_id: 追踪ID
            task_prompt_info: 任务提示词信息（兼容旧接口），需包含 format_messages() 方法
            messages: LangChain Message 对象列表（如 [SystemMessage, HumanMessage]）
            system_prompt: 系统提示词字符串
            user_prompt: 用户提示词字符串
            prompt: 单条用户提示词字符串（无系统提示时使用）
            timeout: 超时时间（秒），默认使用构造时的 default_timeout
            model_name: 模型名称（可选），支持 doubao/qwen/deepseek/gemini 等
            enable_thinking: 是否启用思考模式，默认 False（仅对 Qwen3.5 系列模型有效）
            function_name: 功能名称（可选），如提供则从 model_setting.yaml 加载模型和 thinking 配置

        Returns:
            str: 模型生成的文本内容

        Raises:
            ValueError: 参数组合错误
            TimeoutError: 调用超时
            Exception: 模型调用异常

        Examples:
            # 方式1: 使用 Message 列表（推荐）
            messages = [SystemMessage(content="你是专家"), HumanMessage(content="请分析...")]
            result = await client.get_model_generate_invoke("trace-001", messages=messages)

            # 方式2: 分别传入系统和用户提示词
            result = await client.get_model_generate_invoke(
                "trace-001",
                system_prompt="你是专家",
                user_prompt="请分析..."
            )

            # 方式3: 传入单条提示词
            result = await client.get_model_generate_invoke("trace-001", prompt="请分析...")

            # 方式4: 兼容旧接口（使用 PromptLoader）
            task_prompt_info = {"task_prompt": chat_template}
            result = await client.get_model_generate_invoke("trace-001", task_prompt_info=task_prompt_info)

            # 方式5: 使用功能名称从配置加载模型
            result = await client.get_model_generate_invoke("trace-001", function_name="doc_classification_tertiary", system_prompt="...", user_prompt="...")
        """
        start_time = time.time()
        current_timeout = timeout or self.default_timeout

        # 如果提供了功能名称，从配置加载模型和 thinking 模式
        if function_name:
            try:
                from foundation.ai.models.model_config_loader import get_model_for_function, get_thinking_mode_for_function
                config_model = get_model_for_function(function_name)
                config_thinking = get_thinking_mode_for_function(function_name)
                if config_model:
                    model_name = config_model
                    logger.info(f"[模型调用] 从配置加载功能 '{function_name}' 的模型: {model_name}")
                if config_thinking is not None and enable_thinking is False:
                    # 只有默认 False 时才覆盖，显式传入的参数优先
                    enable_thinking = config_thinking
                    logger.info(f"[模型调用] 从配置加载功能 '{function_name}' 的 thinking 模式: {enable_thinking}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[模型调用] 加载功能配置失败 [{function_name}]: {e}")

        # 如果没有指定模型名称，从 model_setting.yaml 读取默认配置
        if not model_name:
            try:
                from foundation.ai.models.model_config_loader import get_model_for_function
                model_name = get_model_for_function("default")
                logger.info(f"[模型调用] 从 model_setting.yaml 读取默认模型: {model_name}, trace_id: {trace_id}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[模型调用] 从 model_setting.yaml 读取默认模型失败: {e}，使用初始化模型")

        try:
            # 选择模型
            llm_to_use = self.model_handler.get_model_by_name(model_name) if model_name else self.llm
            logger.info(f"[模型调用] 使用{'指定' if model_name else '默认'}模型: {model_name or 'default'}, trace_id: {trace_id}")

            # 构建消息列表（按优先级）
            final_messages = self._build_messages(
                messages=messages,
                system_prompt=system_prompt,
                user_prompt=user_prompt,
                prompt=prompt,
                task_prompt_info=task_prompt_info
            )

            # 针对 Qwen3.5 模型处理思考模式
            model_to_invoke = llm_to_use
            is_qwen35 = model_name and ('qwen3.5' in model_name.lower() or 'qwen3_5' in model_name.lower())

            if is_qwen35:
                if enable_thinking is False:
                    # 显式禁用思考模式
                    model_to_invoke = llm_to_use.bind(
                        extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}}
                    )
                    logger.debug(f"[模型调用] 已禁用 Qwen3.5 思考模式: {model_name}")
                elif enable_thinking is True:
                    # 显式启用思考模式
                    model_to_invoke = llm_to_use.bind(
                        extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": True}}
                    )
                    logger.debug(f"[模型调用] 已启用 Qwen3.5 思考模式: {model_name}")
                else:
                    # enable_thinking is None，使用模型默认行为（通常是启用）
                    logger.debug(f"[模型调用] 使用 Qwen3.5 默认思考模式: {model_name}")

            # 定义模型调用函数，使用原生 ainvoke
            async def _invoke():
                return await model_to_invoke.ainvoke(final_messages)

            # 调用带重试机制
            response = await self._retry_with_backoff(_invoke, timeout=current_timeout, trace_id=trace_id, model_name=model_name or "default")

            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.info(f"[模型调用] 成功 trace_id: {trace_id}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s")
            return _strip_thinking_content(response.content)

        except asyncio.TimeoutError:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.error(f"[模型调用] 超时 trace_id: {trace_id}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s, 超时阈值: {current_timeout}s")
            raise TimeoutError(f"模型调用超时，trace_id: {trace_id}")

        except Exception as e:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.error(f"[模型调用] 异常 trace_id: {trace_id}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s, 错误: {type(e).__name__}: {str(e)}")
            raise

    def _build_messages(
        self,
        messages: Optional[List[BaseMessage]] = None,
        system_prompt: Optional[str] = None,
        user_prompt: Optional[str] = None,
        prompt: Optional[str] = None,
        task_prompt_info: Optional[dict] = None
    ) -> List[BaseMessage]:
        """构建消息列表（内部方法）

        优先级：messages > system_prompt+user_prompt > prompt > task_prompt_info
        """
        # 方式1: 直接使用传入的 Message 列表
        if messages is not None:
            if not isinstance(messages, list):
                raise ValueError("messages 必须是列表")
            if len(messages) == 0:
                raise ValueError("messages 不能为空列表")
            logger.debug(f"使用传入的 messages 列表，共 {len(messages)} 条消息")
            return messages

        # 方式2: system_prompt + user_prompt
        if system_prompt is not None and user_prompt is not None:
            logger.debug("使用 system_prompt + user_prompt 构建消息")
            return [SystemMessage(content=system_prompt), HumanMessage(content=user_prompt)]

        # 方式3: 单独 system_prompt（可能是特殊情况）
        if system_prompt is not None:
            logger.debug("使用单独的 system_prompt 构建消息")
            return [SystemMessage(content=system_prompt)]

        # 方式4: 单条 prompt 字符串
        if prompt is not None:
            logger.debug("使用单条 prompt 字符串构建消息")
            return [HumanMessage(content=prompt)]

        # 方式5: 兼容旧接口 task_prompt_info
        if task_prompt_info is not None:
            if "task_prompt" not in task_prompt_info:
                raise ValueError("task_prompt_info 必须包含 'task_prompt' 键")
            task_prompt = task_prompt_info["task_prompt"]
            if hasattr(task_prompt, 'format_messages'):
                logger.debug("使用 task_prompt_info 中的 ChatPromptTemplate 构建消息")
                return task_prompt.format_messages()
            elif isinstance(task_prompt, str):
                logger.debug("使用 task_prompt_info 中的字符串构建消息")
                return [HumanMessage(content=task_prompt)]
            else:
                raise ValueError(f"task_prompt 类型不支持: {type(task_prompt)}")

        # 没有提供任何有效参数
        raise ValueError(
            "必须提供以下参数之一: "
            "messages, system_prompt+user_prompt, prompt, 或 task_prompt_info"
        )

    def get_model_generate_invoke_sync(
        self,
        trace_id: str,
        task_prompt_info: Optional[dict] = None,
        messages: Optional[List[BaseMessage]] = None,
        system_prompt: Optional[str] = None,
        user_prompt: Optional[str] = None,
        prompt: Optional[str] = None,
        timeout: Optional[int] = None,
        model_name: Optional[str] = None,
        enable_thinking: Optional[bool] = False,
        function_name: Optional[str] = None
    ) -> str:
        """模型非流式生成（同步版本）

        适用于同步上下文调用，功能与异步版本完全一致。

        支持多种调用方式（优先级从高到低）：
        1. messages: 直接传入 LangChain Message 对象列表
        2. system_prompt + user_prompt: 分别传入系统和用户提示词
        3. prompt: 传入单条用户提示词字符串
        4. task_prompt_info: 传入包含 ChatPromptTemplate 的字典（兼容旧接口）

        Args:
            trace_id: 追踪ID
            task_prompt_info: 任务提示词信息（兼容旧接口），需包含 format_messages() 方法
            messages: LangChain Message 对象列表（如 [SystemMessage, HumanMessage]）
            system_prompt: 系统提示词字符串
            user_prompt: 用户提示词字符串
            prompt: 单条用户提示词字符串（无系统提示时使用）
            timeout: 超时时间（秒），默认使用构造时的 default_timeout（同步版本忽略）
            model_name: 模型名称（可选），支持 doubao/qwen/deepseek/gemini 等
            enable_thinking: 是否启用思考模式，默认 False（仅对 Qwen3.5 系列模型有效）
            function_name: 功能名称（可选），如提供则从 model_setting.yaml 加载模型和 thinking 配置

        Returns:
            str: 模型生成的文本内容

        Raises:
            ValueError: 参数组合错误
            Exception: 模型调用异常

        Examples:
            # 同步调用（用于同步上下文）
            result = generate_model_client.get_model_generate_invoke_sync(
                "trace-001",
                system_prompt="你是专家",
                user_prompt="请分析...",
                function_name="doc_classification_secondary"
            )
        """
        start_time = time.time()

        # 如果提供了功能名称，从配置加载模型和 thinking 模式
        if function_name:
            try:
                from foundation.ai.models.model_config_loader import get_model_for_function, get_thinking_mode_for_function
                config_model = get_model_for_function(function_name)
                config_thinking = get_thinking_mode_for_function(function_name)
                if config_model:
                    model_name = config_model
                    logger.info(f"[模型调用-同步] 从配置加载功能 '{function_name}' 的模型: {model_name}")
                if config_thinking is not None and enable_thinking is False:
                    enable_thinking = config_thinking
                    logger.info(f"[模型调用-同步] 从配置加载功能 '{function_name}' 的 thinking 模式: {enable_thinking}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[模型调用-同步] 加载功能配置失败 [{function_name}]: {e}")

        # 如果没有指定模型名称，从 model_setting.yaml 读取默认配置
        if not model_name:
            try:
                from foundation.ai.models.model_config_loader import get_model_for_function
                model_name = get_model_for_function("default")
                logger.info(f"[模型调用-同步] 从 model_setting.yaml 读取默认模型: {model_name}, trace_id: {trace_id}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[模型调用-同步] 从 model_setting.yaml 读取默认模型失败: {e}，使用初始化模型")

        try:
            # 选择模型
            llm_to_use = self.model_handler.get_model_by_name(model_name) if model_name else self.llm
            logger.info(f"[模型调用-同步] 使用{'指定' if model_name else '默认'}模型: {model_name or 'default'}, trace_id: {trace_id}")

            # 构建消息列表（按优先级）
            final_messages = self._build_messages(
                messages=messages,
                system_prompt=system_prompt,
                user_prompt=user_prompt,
                prompt=prompt,
                task_prompt_info=task_prompt_info
            )

            # 针对 Qwen3.5 模型处理思考模式
            model_to_invoke = llm_to_use
            is_qwen35 = model_name and ('qwen3.5' in model_name.lower() or 'qwen3_5' in model_name.lower())

            if is_qwen35:
                if enable_thinking is False:
                    model_to_invoke = llm_to_use.bind(
                        extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}}
                    )
                    logger.debug(f"[模型调用-同步] 已禁用 Qwen3.5 思考模式: {model_name}")
                elif enable_thinking is True:
                    model_to_invoke = llm_to_use.bind(
                        extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": True}}
                    )
                    logger.debug(f"[模型调用-同步] 已启用 Qwen3.5 思考模式: {model_name}")
                else:
                    logger.debug(f"[模型调用-同步] 使用 Qwen3.5 默认思考模式: {model_name}")

            # 定义模型调用函数，使用同步 invoke
            def _invoke():
                return model_to_invoke.invoke(final_messages)

            # 调用带重试机制（同步版本）
            response = _sync_retry_with_backoff(
                _invoke,
                max_retries=self.max_retries,
                backoff_factor=self.backoff_factor,
                trace_id=trace_id,
                model_name=model_name or "default"
            )

            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.info(f"[模型调用-同步] 成功 trace_id: {trace_id}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s")
            return _strip_thinking_content(response.content)

        except Exception as e:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.error(f"[模型调用-同步] 异常 trace_id: {trace_id}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s, 错误: {type(e).__name__}: {str(e)}")
            raise

    def get_model_generate_stream(
        self,
        trace_id: str,
        task_prompt_info: Optional[dict] = None,
        messages: Optional[List[BaseMessage]] = None,
        system_prompt: Optional[str] = None,
        user_prompt: Optional[str] = None,
        prompt: Optional[str] = None,
        timeout: Optional[int] = None,
        model_name: Optional[str] = None,
        function_name: Optional[str] = None
    ):
        """模型流式生成（同步生成器）

        支持多种调用方式（优先级从高到低）：
        1. messages: 直接传入 LangChain Message 对象列表
        2. system_prompt + user_prompt: 分别传入系统和用户提示词
        3. prompt: 传入单条用户提示词字符串
        4. task_prompt_info: 传入包含 ChatPromptTemplate 的字典（兼容旧接口）

        Args:
            trace_id: 追踪ID
            task_prompt_info: 任务提示词信息（兼容旧接口）
            messages: LangChain Message 对象列表
            system_prompt: 系统提示词字符串
            user_prompt: 用户提示词字符串
            prompt: 单条用户提示词字符串
            timeout: 超时时间（秒）
            model_name: 模型名称（可选），支持 doubao/qwen/deepseek/gemini 等
            function_name: 功能名称（可选），如提供则从 model_setting.yaml 加载模型配置

        Yields:
            str: 生成的文本块

        Raises:
            ValueError: 参数组合错误
        """
        start_time = time.time()
        current_timeout = timeout or self.default_timeout

        # 如果提供了功能名称，从配置加载模型
        if function_name:
            try:
                from foundation.ai.models.model_config_loader import get_model_for_function
                config_model = get_model_for_function(function_name)
                if config_model:
                    model_name = config_model
                    logger.info(f"[模型流式调用] 从配置加载功能 '{function_name}' 的模型: {model_name}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[模型流式调用] 加载功能配置失败 [{function_name}]: {e}")

        # 如果没有指定模型名称，从 model_setting.yaml 读取默认配置
        if not model_name:
            try:
                from foundation.ai.models.model_config_loader import get_model_for_function
                model_name = get_model_for_function("default")
                logger.info(f"[模型流式调用] 从 model_setting.yaml 读取默认模型: {model_name}, trace_id: {trace_id}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"[模型流式调用] 从 model_setting.yaml 读取默认模型失败: {e}，使用初始化模型")

        try:
            # 选择模型
            llm_to_use = self.model_handler.get_model_by_name(model_name) if model_name else self.llm
            logger.info(f"[模型流式调用] 使用{'指定' if model_name else '默认'}模型：{model_name or 'default'}, trace_id: {trace_id}")

            logger.info(f"[模型流式调用] 开始处理 trace_id: {trace_id}, 超时配置: {current_timeout}s")

            # 构建消息列表
            final_messages = self._build_messages(
                messages=messages,
                system_prompt=system_prompt,
                user_prompt=user_prompt,
                prompt=prompt,
                task_prompt_info=task_prompt_info
            )

            response = llm_to_use.stream(final_messages)

            chunk_count = 0
            think_filter = _ThinkingBlockStreamFilter()
            for chunk in response:
                chunk_count += 1
                if hasattr(chunk, 'content') and chunk.content:
                    cleaned = think_filter.feed(chunk.content)
                    if cleaned:
                        yield cleaned
                elif chunk:
                    yield chunk
            tail = think_filter.flush()
            if tail:
                yield tail

            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.info(f"[模型流式调用] 成功 trace_id: {trace_id}, 生成块数: {chunk_count}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s")

        except Exception as e:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            logger.error(f"[模型流式调用] 异常 trace_id: {trace_id}, 耗时: {elapsed_time:.2f}s, 错误: {type(e).__name__}: {str(e)}")
            raise

generate_model_client = GenerateModelClient(default_timeout=60, max_retries=10, backoff_factor=0.5)