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     /**
     * 统一的 LLM 服务 - Provider Registry 模式
     *
     * 架构改进:
     * 1. 供应商级别的 Provider 抽象（ILlmProvider）
     * 2. 注册表管理（ProviderRegistry），统一调度和熔断
     * 3. 公共 API 保持向后兼容（callLLM, callLLMWithMessages, callLLMWithTools, callLLMStream）
     *
     * 供应商优先级由 models.json 中的 priority 字段决定。
     * 调度策略: 同供应商 Key 轮转 → 跨供应商降级（优先同名/别名模型）
     */

    import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';
    import { HumanMessage, SystemMessage, AIMessage, BaseMessage, ToolMessage } from '@langchain/core/messages';
    import { tool } from '@langchain/core/tools';
    import { z } from 'zod';
    import { withAiLog } from '../ai-call-logger';
    import { config } from '../../config';
    import {
      getLlmRegistry,
      findProviderNodeForModel,
      getToolCapableModels,
      getNextToolCapableModel as getNextToolCapable,
      getDefaultModelId,
      initLlmRegistry,
      startHealthCheck,
    } from './provider.registry';
    import { ILlmProvider } from './provider.interface';
    import { CircuitBreakerOpenError } from '../../common/circuit-breaker';
    import { cleanLlmResponse } from './response-cleaner';

    /** 检测额度耗尽错误的错误消息模式 */
    const EXHAUSTED_PATTERNS = [
      'quota', 'balance', 'insufficient', '额度', '余额', '用量',
      'rate limit', 'too many requests',
    ];

    export type ChatMessage = {
      role: 'system' | 'user' | 'assistant';
      content: string;
    };

    export type ToolDefinition = {
      name: string;
      description: string;
      inputSchema: z.ZodObject<any>;
      execute: (input: any) => Promise<any>;
    };

    export type ToolCallResult = {
      text: string;
      toolCalls: Array<{
        name: string;
        input: any;
        result: any;
      }>;
    };

    // 模型缓存（按 modelId 缓存 ChatOpenAI 实例）
    const modelCache: Map<string, ChatOpenAI> = new Map();

    // ============ 供应商/模型选择调度 ============

    /**
     * 文本模型选择策略
     */
    type SelectionStrategy = 'round-robin' | 'random' | 'weighted';

    /**
     * 选择文本模型
     * @param preferredModel 用户偏好的模型名（可选）
     * @param strategy 选择策略，默认 round-robin
     * @returns 模型ID 或 null
     */
    export function selectTextModel(
      preferredModel?: string,
      strategy: SelectionStrategy = 'round-robin'
    ): string | null {
      const registry = getLlmRegistry();
      const available = registry.listAvailable();

      if (available.length === 0) {
        console.warn('[LLM] 没有可用的文本模型供应商');
        return null;
      }

      // 按策略选择供应商
      let vendorNode = available[0];
      if (strategy === 'random') {
        vendorNode = available[Math.floor(Math.random() * available.length)];
      } else if (strategy === 'round-robin') {
        // 轮转：基于时间戳简单轮转
        const idx = Math.floor(Date.now() / 1000) % available.length;
        vendorNode = available[idx];
      }
      // weighted 暂未实现

      // 优先用用户指定的模型
      if (preferredModel && vendorNode.provider.hasModel(preferredModel)) {
        return preferredModel;
      }

      // 检查该供应商是否支持工具调用
      const toolModels = vendorNode.provider.textModels.filter(id => {
        const cfg = vendorNode.provider.getModelConfig(id);
        return cfg?.supportsToolCall;
      });

      // 优先选支持工具调用的模型
      if (toolModels.length > 0) {
        return toolModels[0];
      }

      // 否则选第一个文本模型
      const firstModel = vendorNode.provider.textModels[0];
      return firstModel || null;
    }

    /**
     * 获取文本模型的供应商节点
     */
    function findVendorForModel(modelId: string) {
      const registry = getLlmRegistry();
      return registry.listAvailable().find(n => n.provider.hasModel(modelId));
    }

    // ============ 内部辅助 ============

    /**
     * 创建 ChatOpenAI 实例
     * @param modelId  模型 ID
     * @param options  覆盖参数（temperature, maxTokens）
     */
    function createClient(modelId: string, options?: { temperature?: number; maxTokens?: number }): ChatOpenAI {
      const node = findVendorForModel(modelId);
      if (!node) throw new Error(`没有找到模型 ${modelId} 所属的供应商`);

      const provider = node.provider;
      return provider.createClient(modelId, options);
    }

    /**
     * 获取 ChatOpenAI 实例（带缓存）
     * - 未指定 maxTokens 时使用缓存实例
     * - 指定 maxTokens 时创建新实例（不缓存）
     */
    export function getLLM(modelId?: string, maxTokens?: number): ChatOpenAI {
      const id = modelId || getDefaultModelId();
      if (maxTokens !== undefined) {
        return createClient(id, { maxTokens });
      }
      if (!modelCache.has(id)) {
        modelCache.set(id, createClient(id));
      }
      return modelCache.get(id)!;
    }

    /**
     * 获取支持工具调用的模型
     */
    export function getToolCapableModel(preferredModelId?: string): ChatOpenAI {
      if (preferredModelId) {
        const node = findVendorForModel(preferredModelId);
        const cfg = node?.provider.getModelConfig(preferredModelId);
        if (cfg?.supportsToolCall) return getLLM(preferredModelId);
      }

      const toolModels = getToolCapableModels();
      if (toolModels.length === 0) throw new Error('没有可用的支持工具调用的模型');

      // 使用轮转策略选择一个支持工具调用的模型
      const selectedModelId = selectTextModel(undefined, 'round-robin');
      if (!selectedModelId) throw new Error('没有可用的文本模型');
      return getLLM(selectedModelId);
    }

    /**
     * 获取下一个支持工具调用的模型（用于自动切换）
     */
    export function getNextToolCapableModel(currentModelId: string): string | null {
      return getNextToolCapable(currentModelId);
    }

    // ============ 消息格式转换 ============

    function toBaseMessages(messages: ChatMessage[]): BaseMessage[] {
      return messages.map((m) => {
        if (m.role === 'system') return new SystemMessage(m.content);
        if (m.role === 'assistant') return new AIMessage(m.content);
        return new HumanMessage(m.content);
      });
    }

    // ============ 核心调用接口（向后兼容） ============

    /** 重试延迟（ms） */
    const RETRY_DELAY_MS = 2000;

    /**
     * 根据 modelId 解析出实际的供应商 key
     */
    function resolveProviderKey(modelId: string): string {
      const cfg = (config.models as any).getModel?.(modelId);
      if (cfg?.vendor) return cfg.vendor;
      // fallback: 从 registry 查找
      const registry = getLlmRegistry();
      for (const node of registry.listEnabled()) {
        if (node.provider.hasModel(modelId)) return node.provider.vendor;
      }
      return modelId;
    }

    /**
     * 带重试的调用包装
     * 失败后先同模型重试1次（2s延迟），仍失败再切换供应商
     */
    async function invokeWithRetry<T>(
      fn: () => Promise<T>,
      modelId: string,
      onSwitch: (nextModelId: string) => Promise<T>,
      callType: string = 'llm_chat',
    ): Promise<T> {
      const provider = resolveProviderKey(modelId);

      // 第1次尝试
      try {
        return await withAiLog(fn, { callType, provider, model: modelId });
      } catch (error: any) {
        // 不可切换的错误，直接抛出
        if (!config.models.shouldSwitchModel(error?.message || '')) {
          throw error;
        }

        // 可切换错误：先重试1次（可能是瞬时波动）
        console.log(`[LLM] ${modelId} 调用失败，2s后重试...`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, RETRY_DELAY_MS));
        try {
          // 第2次尝试（同模型重试，记录日志）
          const retryResult = await withAiLog(
            fn,
            { callType: `${callType}_retry1`, provider, model: modelId }
          );
          return retryResult;
        } catch (retryError: any) {
          // 重试仍失败，切换供应商
          const nextModel = trySwitchModel(modelId, retryError);
          if (nextModel) {
            return onSwitch(nextModel);
          }
          throw retryError;
        }
      }
    }

    /**
     * 原始字符串调用（向后兼容）
     * 内部使用注册表 + 熔断器实现自动降级
     */
    export async function callLLM(prompt: string, modelId?: string): Promise<string> {
      const id = modelId || getDefaultModelId();
      return invokeWithRetry(
        async () => {
          const llm = getLLM(id);
          const response = await llm.invoke(prompt);
          return cleanLlmResponse(response.content as string);
        },
        id,
        (nextModel) => callLLM(prompt, nextModel),
      );
    }

    /**
     * 消息格式调用 - 支持 system/user/assistant 角色
     */
    export async function callLLMWithMessages(
      messages: ChatMessage[],
      modelId?: string,
      maxTokens?: number
    ): Promise<string> {
      const id = modelId || getDefaultModelId();

      // 请求日志
      console.log('[AI请求] ===== 开始 =====');
      console.log('[AI请求] 模型:', id, maxTokens !== undefined ? `(maxTokens=${maxTokens})` : '');
      console.log('[AI请求] 消息数:', messages.length);
      const systemMsg = messages.find(m => m.role === 'system');
      if (systemMsg) {
        console.log('[AI请求] System提示词 (前200字):', systemMsg.content.substring(0, 200));
      }

      // 解析 provider
      const provider = resolveProviderKey(id);

      try {
        const llm = getLLM(id, maxTokens);
        const baseMessages = toBaseMessages(messages);
        const prompt = messages.map(m => `${m.role}: ${m.content}`).join('\n');
        const response = await withAiLog(
          () => llm.invoke(baseMessages as any),
          { callType: 'llm_chat', provider, model: id, textLen: messages.reduce((s, m) => s + (m.content?.length || 0), 0), prompt }
        );

        const responseContent = cleanLlmResponse(response.content as string);
        console.log('[AI响应] 内容 (前1000字):', responseContent.substring(0, 1000));
        if (responseContent.length > 1000) {
          console.log('[AI响应] ... (总长度:', responseContent.length, '字)');
        }
        console.log('[AI响应] ===== 结束 =====');

        return responseContent;
      } catch (error: any) {
        // 不可切换的错误，直接抛出
        if (!config.models.shouldSwitchModel(error?.message || '')) {
          throw error;
        }

        // 可切换错误：先重试1次
        console.log(`[LLM] ${id} 消息调用失败，2s后重试...`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, RETRY_DELAY_MS));
        try {
          const llm = getLLM(id, maxTokens);
          const baseMessages = toBaseMessages(messages);
          const prompt = messages.map(m => `${m.role}: ${m.content}`).join('\n');
          const response = await withAiLog(
            () => llm.invoke(baseMessages as any),
            { callType: 'llm_chat_retry', provider, model: id, textLen: messages.reduce((s, m) => s + (m.content?.length || 0), 0), prompt }
          );
          const responseContent = cleanLlmResponse(response.content as string);
          console.log('[AI响应] 重试成功 (前1000字):', responseContent.substring(0, 1000));
          console.log('[AI响应] ===== 结束 =====');
          return responseContent;
        } catch (retryError: any) {
          const nextModel = trySwitchModel(id, retryError);
          if (nextModel) {
            console.log(`[LLM] ${id} 重试仍失败，切换到 ${nextModel}`);
            return callLLMWithMessages(messages, nextModel, maxTokens);
          }
          throw retryError;
        }
      }
    }

    /**
     * 工具调用 - 让 LLM 能调用外部工具
     * 支持模型自动切换
     */
    export async function callLLMWithTools(
      messages: ChatMessage[],
      tools: ToolDefinition[],
      modelId?: string,
      maxRounds = 5,
      maxTokens?: number
    ): Promise<ToolCallResult> {
      const effectiveModelId = modelId || getDefaultModelId();

      if (!effectiveModelId) {
        throw new Error('没有可用的支持工具调用的模型');
      }

      return callLLMWithToolsImpl(messages, tools, effectiveModelId, maxRounds, undefined, maxTokens);
    }

    async function callLLMWithToolsImpl(
      messages: ChatMessage[],
      tools: ToolDefinition[],
      modelId: string,
      maxRounds: number,
      attemptedModels: Set<string> = new Set(),
      maxTokens?: number
    ): Promise<ToolCallResult> {
      if (attemptedModels.has(modelId)) {
        const nextModel = getNextToolCapableModel(modelId);
        if (nextModel && !attemptedModels.has(nextModel)) {
          return callLLMWithToolsImpl(messages, tools, nextModel, maxRounds, attemptedModels, maxTokens);
        }
        throw new Error('所有支持工具调用的模型都不可用');
      }
      attemptedModels.add(modelId);

      let llm: ChatOpenAI;
      try {
        llm = getLLM(modelId, maxTokens);
      } catch (err) {
        const nextModel = getNextToolCapableModel(modelId);
        if (nextModel && !attemptedModels.has(nextModel)) {
          return callLLMWithToolsImpl(messages, tools, nextModel, maxRounds, attemptedModels, maxTokens);
        }
        throw err;
      }

      const lcTools = tools.map((t) =>
        tool(t.execute, {
          name: t.name,
          description: t.description,
          schema: t.inputSchema,
        })
      );

      const llmWithTools = llm.bindTools(lcTools as any);
      const conversationMessages: any[] = toBaseMessages(messages);
      const toolCallResults: ToolCallResult['toolCalls'] = [];

      for (let round = 0; round < maxRounds; round++) {
        let response: any;
        try {
          const prompt = conversationMessages.map(m => `${m._getType()}: ${m.content}`).join('\n');
          response = await withAiLog(
            () => llmWithTools.invoke(conversationMessages as any),
            { callType: 'llm_tools', provider: resolveProviderKey(modelId), model: modelId, prompt }
          );
        } catch (err: any) {
          console.warn(`[LLM] 模型 ${modelId} 调用失败: ${err?.message}，尝试下一个模型`);
          const nextModel = getNextToolCapableModel(modelId);
          if (nextModel && !attemptedModels.has(nextModel)) {
            return callLLMWithToolsImpl(messages, tools, nextModel, maxRounds, attemptedModels);
          }
          throw err;
        }
        conversationMessages.push(response);

        if (!response.tool_calls || response.tool_calls.length === 0) {
          return {
            text: response.content as string,
            toolCalls: toolCallResults,
          };
        }

        for (const toolCall of response.tool_calls) {
          const toolDef = tools.find((t) => t.name === toolCall.name);
          if (!toolDef) continue;

          console.log(`[LLM] 工具调用: ${toolCall.name}`, toolCall.args);
          const result = await toolDef.execute(toolCall.args);
          const resultStr = typeof result === 'string' ? result : JSON.stringify(result);

          toolCallResults.push({ name: toolCall.name, input: toolCall.args, result });
          conversationMessages.push(new ToolMessage({ content: resultStr, tool_call_id: toolCall.id! }));
        }
      }

      const lastMsg = conversationMessages[conversationMessages.length - 1];
      return {
        text: typeof lastMsg.content === 'string' ? lastMsg.content : '',
        toolCalls: toolCallResults,
      };
    }

    /**
     * 流式调用
     */
    export async function* callLLMStream(
      prompt: string,
      modelId?: string
    ): AsyncGenerator<string> {
      const id = modelId || getDefaultModelId();
      // 流式调用也加重试
      try {
        const llm = getLLM(id);
        const stream = await llm.stream(prompt);
        const chunks: string[] = [];
        for await (const chunk of stream) {
          const content = chunk.content as string;
          chunks.push(content);
          yield content;
        }
      } catch (error: any) {
        if (!config.models.shouldSwitchModel(error?.message || '')) {
          throw error;
        }
        // 流式无法完美重试（已部分yield），直接切换供应商
        const nextModel = trySwitchModel(id, error);
        if (nextModel) {
          yield* callLLMStream(prompt, nextModel);
          return;
        }
        throw error;
      }
    }

    /**
     * 获取可用模型列表
     */
    export function getAvailableModels() {
      return config.models.getModelsByType('text');
    }

    /**
     * 清除模型缓存
     */
    export function clearModelCache() {
      modelCache.clear();
    }

    // ============ 供应商级别故障切换 ============

    /**
     * 检查错误是否需要切换供应商
     * 调度策略：同 Key 换模型无意义（额度共享），直接切换到下一个供应商
     * 优先查找同名/别名模型（canonicalModel），保持模型一致性
     */
    function trySwitchModel(currentModelId: string, error: any): string | null {
      const errorMessage = error?.message || '';
      const registry = getLlmRegistry();

      // 1. 额度耗尽检测：标记该供应商并切换（4小时自动恢复）
      if (EXHAUSTED_PATTERNS.some(p => errorMessage.toLowerCase().includes(p))) {
        const currentNode = findProviderNodeForModel(currentModelId);
        if (currentNode) {
          // 4小时 TTL 自动恢复
          registry.markExhausted(currentNode.provider.name, errorMessage, 4 * 60 * 60 * 1000);
        }
      }

      // 2. 熔断器开启，需切换供应商
      if (error instanceof CircuitBreakerOpenError) {
        return switchToNextVendorModel(currentModelId);
      }

      // 3. 可恢复错误，直接切换到下一个供应商
      if (config.models.shouldSwitchModel(errorMessage)) {
        return switchToNextVendorModel(currentModelId);
      }

      return null;
    }

    /**
     * 切换到下一个供应商（平等轮转，无优先级）
     * 优先查找同名/别名模型，保持输出一致性
     * 找不到同名模型时回退到该供应商的第一个文本模型
     */
    function switchToNextVendorModel(currentModelId: string): string | null {
      const registry = getLlmRegistry();
      const currentNode = findProviderNodeForModel(currentModelId);
      const available = registry.listAvailable();

      if (available.length === 0) {
        console.warn('[LLM] 所有供应商都不可用（熔断/额度耗尽/禁用）');
        return null;
      }

      // 从当前供应商的下一个开始找
      const startIndex = currentNode
        ? (available.findIndex(n => n.provider.name === currentNode.provider.name) + 1) % available.length
        : 0;

      for (let i = 0; i < available.length; i++) {
        const idx = (startIndex + i) % available.length;
        const node = available[idx];
        if (node === currentNode) continue;

        // 1. 精确匹配：下一个供应商是否也提供同名模型
        if (node.provider.hasModel(currentModelId)) {
          console.log(`[LLM] 同模型切换到供应商 ${node.provider.displayName}，模型 ${currentModelId}`);
          return currentModelId;
        }

        // 2. 别名匹配：下一个供应商中是否有 canonicalModel 指向当前模型的
        for (const modelId of node.provider.textModels) {
          const cfg = node.provider.getModelConfig(modelId);
          if (cfg?.canonicalModel === currentModelId) {
            console.log(`[LLM] 别名模型切换到供应商 ${node.provider.displayName}，模型 ${modelId}`);
            return modelId;
          }
        }

        // 3. 无同名/别名模型，使用该供应商的第一个文本模型
        if (node.provider.textModels.length > 0) {
          const nextId = node.provider.textModels[0];
          console.log(`[LLM] 切换到供应商 ${node.provider.displayName}，模型 ${nextId}`);
          return nextId;
        }
      }

      console.warn('[LLM] 所有供应商都已不可用');
      return null;
    }

    // ============ 初始化 ============

    // 模块加载时自动初始化并启动健康检查
    initLlmRegistry();
    startHealthCheck();