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后端：
1.阶段 6 CP4/CP5 目录收口与共享边界纯化
- 将 backend 根目录收口为 services、client、gateway、cmd、shared 五个一级目录
- 收拢 bootstrap、inits、infra/kafka、infra/outbox、conv、respond、pkg、middleware，移除根目录旧实现与空目录
- 将 utils 下沉到 services/userauth/internal/auth，将 logic 下沉到 services/schedule/core/planning
- 将迁移期 runtime 桥接实现统一收拢到 services/runtime/{conv,dao,eventsvc,model}，删除 shared/legacy 与未再被 import 的旧 service 实现
- 将 gateway/shared/respond 收口为 HTTP/Gin 错误写回适配，shared/respond 仅保留共享错误语义与状态映射
- 将 HTTP IdempotencyMiddleware 与 RateLimitMiddleware 收口到 gateway/middleware
- 将 GormCachePlugin 下沉到 shared/infra/gormcache，将共享 RateLimiter 下沉到 shared/infra/ratelimit，将 agent token budget 下沉到 services/agent/shared
- 删除 InitEino 兼容壳，收缩 cmd/internal/coreinit 仅保留旧组合壳残留域初始化语义
- 更新微服务迁移计划与桌面 checklist，补齐 CP4/CP5 当前切流点、目录终态与验证结果
- 完成 go test ./...、git diff --check 与最终真实 smoke；health、register/login、task/create+get、schedule/today、task-class/list、memory/items、agent chat/meta/timeline/context-stats 全部 200，SSE 合并结果为 CP5_OK 且 [DONE] 只有 1 个
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3.1 KiB
Go
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Go
package llm
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import (
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"strings"
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einoinfra "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/shared/infra/eino"
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)
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// Service 只负责统一暴露已经构造好的模型客户端，不负责 prompt 和业务编排。
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type Service struct {
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liteClient *Client
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proClient *Client
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maxClient *Client
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courseImageResponsesClient *ArkResponsesClient
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}
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// Options 描述 llm-service 初始化时需要接管的启动期依赖。
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// 1. AIHub 仍然是当前进程内 Ark ChatModel 的来源，但服务层只保存统一 Client。
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// 2. CourseImageResponsesClient 允许外部预先注入，便于测试或特殊启动路径复用。
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// 3. 某个字段为空时不报错，直接保留 nil，交给上层继续走兼容降级。
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type Options struct {
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AIHub *einoinfra.AIHub
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APIKey string
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BaseURL string
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CourseVisionModel string
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CourseImageResponsesClient *ArkResponsesClient
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}
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// AgentModelClients 一次性暴露 agent 图常用的模型分配结果。
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type AgentModelClients struct {
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Chat *Client
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Plan *Client
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Execute *Client
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Deliver *Client
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Summary *Client
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}
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// New 构造 llm-service。
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// 1. 不返回 error，是为了让上层继续按 nil 客户端做逐步降级。
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// 2. 只要 AIHub 已初始化，就把其中的 ChatModel 收敛成统一 Client。
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// 3. 课程图片解析客户端在这里统一构建，避免业务层直接依赖 Responses SDK。
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func New(opts Options) *Service {
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svc := &Service{}
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if opts.AIHub != nil {
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svc.liteClient = WrapArkClient(opts.AIHub.Lite)
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svc.proClient = WrapArkClient(opts.AIHub.Pro)
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svc.maxClient = WrapArkClient(opts.AIHub.Max)
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}
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if opts.CourseImageResponsesClient != nil {
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svc.courseImageResponsesClient = opts.CourseImageResponsesClient
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} else {
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apiKey := strings.TrimSpace(opts.APIKey)
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baseURL := strings.TrimSpace(opts.BaseURL)
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model := strings.TrimSpace(opts.CourseVisionModel)
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if apiKey != "" && model != "" {
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svc.courseImageResponsesClient = NewArkResponsesClient(apiKey, baseURL, model)
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}
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}
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return svc
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}
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// LiteClient 返回低成本短输出模型客户端。
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func (s *Service) LiteClient() *Client {
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if s == nil {
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return nil
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}
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return s.liteClient
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}
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// ProClient 返回默认复杂对话模型客户端。
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func (s *Service) ProClient() *Client {
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if s == nil {
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return nil
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}
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return s.proClient
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}
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// MaxClient 返回深度推理模型客户端。
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func (s *Service) MaxClient() *Client {
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if s == nil {
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return nil
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}
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return s.maxClient
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}
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// CourseImageResponsesClient 返回课程图片解析所用的 Responses 客户端。
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func (s *Service) CourseImageResponsesClient() *ArkResponsesClient {
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if s == nil {
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return nil
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}
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return s.courseImageResponsesClient
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}
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// NewAgentModelClients 一次性返回 agent 图里常用的模型分配。
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func (s *Service) NewAgentModelClients() AgentModelClients {
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if s == nil {
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return AgentModelClients{}
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}
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return AgentModelClients{
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Chat: s.ProClient(),
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Plan: s.MaxClient(),
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Execute: s.MaxClient(),
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Deliver: s.ProClient(),
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Summary: s.LiteClient(),
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}
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}
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