feat: 重构数据模型，添加聊天目标信息和回复生成结果模型

src/common/data_models/reply_generation_data_models.py

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+"""回复生成结果相关数据模型。
+
+该模块用于描述新版本回复链中的三个层次：
+
+1. LLM 原始完成结果。
+2. 生成过程中的耗时与调试信息。
+3. 回复链最终返回给上层的结构化结果。
+"""
+
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional
+
+from . import BaseDataModel
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from src.common.data_models.message_component_data_model import MessageSequence
+    from src.llm_models.payload_content.tool_option import ToolCall
+
+
+@dataclass
+class LLMCompletionResult(BaseDataModel):
+    """一次 LLM 调用的原始完成结果。
+
+    该模型只描述模型调用本身的输入与输出，不承载回复切分、
+    消息序列拼装或表达方式选择等后处理结果。
+
+    Attributes:
+        request_prompt: 实际发送给模型的 Prompt 文本。
+        response_text: 模型返回的主文本内容。
+        reasoning_text: 模型返回的推理内容。
+        model_name: 本次请求实际使用的模型名称。
+        tool_calls: 模型返回的工具调用列表。
+    """
+
+    request_prompt: str = field(
+        default_factory=str,
+        metadata={"description": "实际发送给模型的 Prompt 文本。"},
+    )
+    response_text: str = field(
+        default_factory=str,
+        metadata={"description": "模型返回的主文本内容。"},
+    )
+    reasoning_text: str = field(
+        default_factory=str,
+        metadata={"description": "模型返回的推理内容。"},
+    )
+    model_name: str = field(
+        default_factory=str,
+        metadata={"description": "本次请求实际使用的模型名称。"},
+    )
+    tool_calls: List["ToolCall"] = field(
+        default_factory=list,
+        metadata={"description": "模型返回的工具调用列表。"},
+    )
+
+
+@dataclass
+class GenerationMetrics(BaseDataModel):
+    """一次生成流程的耗时与调试指标。
+
+    Attributes:
+        prompt_ms: Prompt 构建耗时，单位为毫秒。
+        llm_ms: LLM 调用耗时，单位为毫秒。
+        overall_ms: 整个生成流程总耗时，单位为毫秒。
+        stage_logs: 各阶段的简短耗时日志列表。
+        extra: 额外指标字典，用于承载不适合单独升格为字段的监控信息。
+    """
+
+    prompt_ms: Optional[float] = field(
+        default=None,
+        metadata={"description": "Prompt 构建耗时，单位为毫秒。"},
+    )
+    llm_ms: Optional[float] = field(
+        default=None,
+        metadata={"description": "LLM 调用耗时，单位为毫秒。"},
+    )
+    overall_ms: Optional[float] = field(
+        default=None,
+        metadata={"description": "整个生成流程总耗时，单位为毫秒。"},
+    )
+    stage_logs: List[str] = field(
+        default_factory=list,
+        metadata={"description": "各阶段的简短耗时日志列表。"},
+    )
+    extra: Dict[str, Any] = field(
+        default_factory=dict,
+        metadata={"description": "额外指标字典，用于承载动态监控信息。"},
+    )
+
+
+@dataclass
+class ReplyGenerationResult(BaseDataModel):
+    """回复链的最终结构化结果。
+
+    该模型用于承接回复器和生成服务合并后的最终产物，供 HFC、
+    BrainChat、发送服务和日志系统继续消费。
+
+    Attributes:
+        success: 本次回复生成是否成功。
+        completion: LLM 原始完成结果。
+        metrics: 本次生成的耗时与调试指标。
+        selected_expression_ids: 本次选中的表达方式 ID 列表。
+        text_fragments: 对模型输出进行切分、规范化后的文本片段列表。
+        message_sequence: 最终可直接发送的消息序列。
+        error_message: 失败时的错误描述；成功时为空。
+    """
+
+    success: bool = field(
+        default=False,
+        metadata={"description": "本次回复生成是否成功。"},
+    )
+    completion: LLMCompletionResult = field(
+        default_factory=LLMCompletionResult,
+        metadata={"description": "一次 LLM 调用的原始完成结果。"},
+    )
+    metrics: GenerationMetrics = field(
+        default_factory=GenerationMetrics,
+        metadata={"description": "本次生成的耗时与调试指标。"},
+    )
+    selected_expression_ids: List[int] = field(
+        default_factory=list,
+        metadata={"description": "本次选中的表达方式 ID 列表。"},
+    )
+    text_fragments: List[str] = field(
+        default_factory=list,
+        metadata={"description": "对模型输出进行切分、规范化后的文本片段列表。"},
+    )
+    message_sequence: Optional["MessageSequence"] = field(
+        default=None,
+        metadata={"description": "最终可直接发送的消息序列。"},
+    )
+    error_message: str = field(
+        default_factory=str,
+        metadata={"description": "失败时的错误描述；成功时通常为空字符串。"},
+    )
+
+
+__all__ = [
+    "GenerationMetrics",
+    "LLMCompletionResult",
+    "ReplyGenerationResult",
+]