DeepSeek provider + 判据 ③ 机器路径跑通(零人工兜底)

Provider 侧:
  · 新增 `provider-profile`(纯数据):各家的默认端点 / 结构化出参姿势 / 是否回推理
    集中一处,adapter 只按画像行事 —— 新增 provider 只改画像,不写一族 if-else。
    DeepSeek:`https://api.deepseek.com`,支持 json_object,v4 系列是推理模型。
  · 建实例时 URL 可留空 → 取该 provider 的默认端点(openai-compatible 本就是
    「随便哪个兼容端点」,没有默认,必须自填)。
  · 推理正文归 `reasoning` 单列:那是**过程**不是结论,不进出参、不参与 schema 校验、
    不入录制(录的是语义入参与结论)。
  · 两档实例 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro 已建;`quote-extractor` 是**用途名**,
    指向 flash 档 —— 换档只改这一处绑定,活动一行不动。密钥只从环境读、落库即密封,
    治理台只回「是否已绑定」(实测:库里是密文,视图无明文字段,三个实例探活全通)。

沿路修掉五处真问题:

① **同一任务被并发推进**:推进器与派发器各推各的,用的不是同一把锁 ——
   实测同一步跑两遍、同一张卡发两张、同一行草稿写出两条互相打架的版本。
   两者改用同一把 advisory lock(键的推导提取共用)。
② **LLM 步出参从不校验**:声明了 outputSchema,解析不出来就静默当 `{}` 写下去,
   毛病要到下游缺字段时才炸、还炸在别处。改为「出参必过 schema」(AM 12.3),
   不过即按声明的失败走向,并把模型原文记进留痕,好让人看见它到底回了什么。
③ **出参路径不认点号**:入参能走 `a.b.0.c`,出参只认扁平键 ——
   模型按 schema 回嵌套结构(最常见的情形)就写出一条空记录。两边共用一份解析。
④ **归一步拿不到原文**:通道载荷只带指针不带正文、start→A1 边也没把主题正文传下去,
   模型只拿到一个单号,于是回空 records。通道载荷带原文,边映射一路带到 A1。
⑤ **出参形状没讲给模型听**:声明了 schema 却只在提示里写「只输出 JSON」,
   模型只能猜键名(实测回 `{"items":[]}` 而声明要 `{"records":[...]}`)。
   改由网关按 outputSchema 统一附上说明 —— 这是系统的事,不该每个活动作者各写一遍。

另修:连接池没有 error 处理器,空闲连接被服务端掐断会让整个进程退出(一次运维操作
就能把 API 带崩)。

结果:一封 RFQ 入站 → 模型从正文抽出 pn/brand/eau/目标价/交期 →
D1 判定跳过补全 → 查历史价 → DMN 三分类 Type A → 验收放行卡,**全程零人工兜底**。

gates: tsc / eslint / depcruise(319 模块)/ api-report / 409 测试 全绿

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01KeDBx2PHLavbURXB8LJJ7m

apps/api/src/modules/channel/internal/usecase/channel-service.ts

@@ -77,7 +77,11 @@ export function createChannelService(deps: ChannelServiceDeps): ChannelService {
         draft: {
           type: 'data',
           correlation: { cause: { kind: 'inbound', ref: mail.messageId }, keys: extracted },
-          payload: { data: { ...extracted, subject: mail.subject, from: mail.from }, originRef },
+          /*
+           * 载荷带**原文**:信封只带原件指针够不够,取决于下游要不要读内容 ——
+           * 归一步要拆解的正是这段文本,只给一个 .eml 指针它无从下手。
+           */
+          payload: { data: { ...extracted, subject: mail.subject, body: mail.body, from: mail.from }, originRef },
           occurredAt: receivedAt.toISOString(),
           source: { kind: 'channel', detail: config.name },
         },

apps/api/src/modules/flow-engine/__tests__/step-sequence.test.ts

@@ -10,6 +10,7 @@ import {
   lastStepIsAcceptance,
   markStep,
   parallelGroupComplete,
+  resolvePath,
 } from '../internal/domain/step-sequence.ts';
 
 const llmStep = (over: Record<string, unknown> = {}): FlowStep =>
@@ -125,3 +126,30 @@ describe('声明校验', () => {
     expect(lastStepIsAcceptance([llmStep()])).toBe(false);
   });
 });
+
+describe('取值路径 —— 入参出参共用一份', () => {
+  const shaped = {
+    records: [
+      { pn: 'LM358DR', brand: 'TI', eau: 12000 },
+      { pn: 'NE555P', brand: 'TI', eau: 3000 },
+    ],
+    missingKeyFields: 0,
+    flat: 'x',
+  };
+
+  it('数组下标按数字段下行 —— 模型按 schema 回嵌套结构是最常见的情形', () => {
+    expect(resolvePath(shaped, 'records.0.pn')).toBe('LM358DR');
+    expect(resolvePath(shaped, 'records.1.brand')).toBe('TI');
+  });
+
+  it('扁平键照旧', () => {
+    expect(resolvePath(shaped, 'missingKeyFields')).toBe(0);
+    expect(resolvePath(shaped, 'flat')).toBe('x');
+  });
+
+  it('走不通的路径回 undefined,不抛 —— 缺字段由下游的契约校验如实报出来', () => {
+    expect(resolvePath(shaped, 'records.9.pn')).toBeUndefined();
+    expect(resolvePath(shaped, 'nope.deep.deeper')).toBeUndefined();
+    expect(resolvePath(undefined, 'a.b')).toBeUndefined();
+  });
+});

apps/api/src/modules/flow-engine/internal/domain/step-sequence.ts

@@ -156,3 +156,21 @@ export function lastVerdictPassed(position: FlowPosition): boolean {
 export function lastSelectedPorts(position: FlowPosition): Record<string, string> {
   return position.steps[position.steps.length - 1]?.selectedPorts ?? {};
 }
+
+/**
+ * 取值路径:点号分段下行,数组下标按数字段走(`records.0.pn`)。
+ *
+ * **入参与出参共用这一份**:声明里写的路径是同一种写法,不该一边能走点号、
+ * 另一边只认扁平键 —— 那会让「模型按 schema 回了嵌套结构」这种最常见的情形
+ * 悄悄写出一条空记录。
+ */
+export function resolvePath(source: unknown, path: string): unknown {
+  return path.split('.').reduce<unknown>((acc, seg) => {
+    if (acc === null || acc === undefined || typeof acc !== 'object') return undefined;
+    if (Array.isArray(acc)) {
+      const index = Number(seg);
+      return Number.isInteger(index) ? acc[index] : undefined;
+    }
+    return (acc as Record<string, unknown>)[seg];
+  }, source);
+}

apps/api/src/modules/flow-engine/internal/usecase/flow-runner.ts

@@ -10,6 +10,7 @@ import type {
   FlowStateStore,
   ListenerRegistrar,
   LlmStepGateway,
+  SchemaValidator,
   MemoryRecorder,
   PredicateEvaluator,
   TaskContext,
@@ -27,6 +28,7 @@ import {
   initialPosition,
   markStep,
   nextAction,
+  resolvePath,
 } from '../domain/step-sequence.ts';
 
 export type FlowRunnerDeps = {
@@ -35,6 +37,7 @@ export type FlowRunnerDeps = {
   readonly data: TaskDataGateway;
   readonly tools: ToolStepInvoker;
   readonly llm: LlmStepGateway;
+  readonly schemas: SchemaValidator;
   readonly cards: CardGateway;
   readonly listeners: ListenerRegistrar;
   readonly memory: MemoryRecorder;
@@ -54,13 +57,14 @@ export function createFlowRunner(deps: FlowRunnerDeps): FlowEngineService {
     if (step.output === undefined) return;
     const patch: Record<string, unknown> = {};
     for (const [field, path] of Object.entries(step.output.fields)) {
-      patch[field] = output[path] ?? output[field];
+      // 路径优先(模型常按 schema 回嵌套结构),取不到再退回扁平键
+      patch[field] = resolvePath(output, path) ?? output[path] ?? output[field];
     }
     // 写哪一行:主键取自出参,取不到再回作用域(起单入参往往就带着主键)
     const scope = await deps.data.view(taskId);
     const key: Record<string, string | number> = {};
     for (const [column, path] of Object.entries(step.output.key)) {
-      const value = output[path] ?? scope[path];
+      const value = resolvePath(output, path) ?? output[path] ?? resolvePath(scope, path);
       // 主键值只能是标量;取不到就不填,让台账的非空约束在合并时如实报出来
       if (typeof value === 'string' || typeof value === 'number') key[column] = value;
     }
@@ -81,12 +85,7 @@ export function createFlowRunner(deps: FlowRunnerDeps): FlowEngineService {
 
   function inputOf(step: FlowStep, scope: Record<string, unknown>): Record<string, unknown> {
     const out: Record<string, unknown> = {};
-    for (const [key, path] of Object.entries(step.input)) {
-      out[key] = path.split('.').reduce<unknown>((acc, seg) => {
-        if (acc === null || acc === undefined || typeof acc !== 'object') return undefined;
-        return (acc as Record<string, unknown>)[seg];
-      }, scope);
-    }
+    for (const [key, path] of Object.entries(step.input)) out[key] = resolvePath(scope, path);
     return out;
   }
 
@@ -143,7 +142,27 @@ export function createFlowRunner(deps: FlowRunnerDeps): FlowEngineService {
           stepNo: index,
         });
         if (!result.ok) return handleFailure(taskId, step, index, position, attempt, result.error ?? 'LLM 步失败');
-        const output = (result.object ?? {}) as Record<string, unknown>;
+
+        /*
+         * 「出参必过 schema 校验」(AM 12.3)。
+         * 解析不出来或不合 schema = **这一步失败了**,走声明的失败走向;
+         * 从前是静默当成 `{}` 写下去 —— 一条空记录、一行不报错,
+         * 真正的毛病要到下游缺字段时才炸,而且炸在别处。
+         */
+        const parsed = result.object;
+        const check = deps.schemas.validate(step.outputSchema, parsed);
+        if (parsed === undefined || !check.ok) {
+          const detail = parsed === undefined ? '出参不是 JSON' : check.errors.join('; ');
+          await deps.memory.append({
+            taskId,
+            kind: 'result',
+            title: `步 ${index + 1} 出参不合 schema:${detail}`,
+            detail: { step: step.name, text: (result.text ?? '').slice(0, 500) },
+          });
+          return handleFailure(taskId, step, index, position, attempt, `出参不合 schema:${detail}`);
+        }
+
+        const output = parsed as Record<string, unknown>;
         await writeOutput(taskId, step, output);
         const next = markStep(position, index, { state: 'done', attempt, output });
         await deps.state.save(taskId, (await loaded(taskId)).model, next);

apps/api/src/modules/flow-engine/port.ts

@@ -55,7 +55,13 @@ export type LlmStepGateway = {
     outputSchema: Record<string, unknown>;
     taskId: TaskId;
     stepNo: number;
-  }): Promise<{ ok: boolean; object?: unknown; error?: string }>;
+    /** 出参原文 —— 解析失败时要能说清「模型到底回了什么」 */
+  }): Promise<{ ok: boolean; object?: unknown; text?: string; error?: string }>;
+};
+
+/** 出参校验 —— app 注入 ajv:LLM 步的出参**必过声明的 schema**(AM 12.3) */
+export type SchemaValidator = {
+  validate(schema: Record<string, unknown>, value: unknown): { ok: boolean; errors: string[] };
 };
 
 /** 人类工具步 —— app 注入 `human-tool`(L3) */

apps/api/src/modules/llm/__tests__/provider-profile.test.ts

@@ -0,0 +1,28 @@
+/** Provider 画像 —— domain 测试零 mock(OS 02 系统管理) */
+import { describe, expect, it } from 'vitest';
+import { LLM_PROVIDERS } from '@contracts';
+import { PROVIDER_PROFILES, profileOf, resolveBaseUrl } from '../internal/domain/provider-profile.ts';
+
+describe('Provider 画像', () => {
+  it('枚举里每个 provider 都有画像 —— 选了 provider 就该知道怎么调它', () => {
+    for (const provider of LLM_PROVIDERS) expect(PROVIDER_PROFILES[provider]).toBeDefined();
+  });
+
+  it('DeepSeek:默认端点 + 支持 json_object + 推理模型', () => {
+    const deepseek = profileOf('deepseek');
+    expect(deepseek.defaultBaseUrl).toBe('https://api.deepseek.com');
+    expect(deepseek.structuredOutput).toBe('json-object');
+    // v4 系列回包带 reasoning_content:那是过程不是结论,不能混进出参
+    expect(deepseek.emitsReasoning).toBe(true);
+  });
+
+  it('URL 留空回落到默认端点;填了就用填的', () => {
+    expect(resolveBaseUrl('deepseek', undefined)).toBe('https://api.deepseek.com');
+    expect(resolveBaseUrl('deepseek', '   ')).toBe('https://api.deepseek.com');
+    expect(resolveBaseUrl('deepseek', 'https://proxy.internal/v1')).toBe('https://proxy.internal/v1');
+  });
+
+  it('openai-compatible 没有默认端点 —— 它本就是「随便哪个兼容端点」,必须自填', () => {
+    expect(resolveBaseUrl('openai-compatible', undefined)).toBe('');
+  });
+});

apps/api/src/modules/llm/contract.ts

@@ -65,6 +65,12 @@ export type ModelResult = {
   /** outputSchema 给定时的解析结果 */
   readonly object?: unknown;
   readonly usage: ModelUsage;
+  /**
+   * 推理模型的思考正文 —— **过程,不是结论**。
+   * 出参只认 `text` / `object`;这一段单独留着,供任务记忆归档与断点复盘,
+   * 不参与 schema 校验、不进业务字段。
+   */
+  readonly reasoning?: string;
   /** 行为可归因:模型与版本记入留痕(OS 4.1) */
   readonly binding: { readonly name: string; readonly provider: LlmProvider; readonly model: string };
   readonly mode: GatewayMode;
@@ -85,6 +91,7 @@ export type UpsertLlmInstance = {
   readonly id?: string | undefined;
   readonly name: string;
   readonly provider: LlmProvider;
+  /** 留空 = 取该 provider 的默认端点 */
   readonly baseUrl: string;
   readonly model: string;
   /** 只写不读:留空表示保持原值 */

apps/api/src/modules/llm/internal/adapter/ai-sdk-provider.ts

@@ -7,34 +7,53 @@
 import { generateText } from 'ai';
 import { createOpenAICompatible } from '@ai-sdk/openai-compatible';
 import type { ProviderInvoker } from '../../port.ts';
+import { profileOf, schemaInstruction } from '../domain/provider-profile.ts';
 
 /**
  * MVP 的全部 Provider 都以 OpenAI 兼容端点接入(README:「绑定 LLM 实例(任一 OpenAI 兼容端点)」)。
- * 枚举是为了治理台的呈现与日后分化,当下共用一个工厂。
+ * 各家的差异(默认端点 / 结构化出参姿势 / 是否回推理)集中在 `provider-profile`,
+ * 这里只按画像行事 —— 不写一族 if-else,新增 provider 只改画像。
  */
 export function createProviderInvoker(): ProviderInvoker {
   return {
     async invoke({ binding, apiKey, call }) {
+      const profile = profileOf(binding.provider);
       const provider = createOpenAICompatible({
         name: binding.provider,
         baseURL: binding.baseUrl,
         apiKey,
       });
 
+      // 端点支持就**直接要 JSON**,别指望从散文里捞;不支持的仍靠提示 + 提取兜底
+      const wantsJson = call.outputSchema !== undefined;
+      const useJsonMode = wantsJson && profile.structuredOutput === 'json-object';
+
+      // 出参形状讲给模型听:一处附上,所有步受益(活动作者不必各写一遍)
+      const system = [call.system, wantsJson ? schemaInstruction(call.outputSchema!) : undefined]
+        .filter((line): line is string => line !== undefined && line !== '')
+        .join('\n\n');
+
       const started = Date.now();
       const result = await generateText({
         model: provider(binding.model),
-        ...(call.system === undefined ? {} : { system: call.system }),
+        ...(system === '' ? {} : { system }),
         prompt: call.prompt,
         ...(call.temperature === undefined ? {} : { temperature: call.temperature }),
         ...(call.maxOutputTokens === undefined ? {} : { maxOutputTokens: call.maxOutputTokens }),
+        ...(useJsonMode ? { providerOptions: { [binding.provider]: { response_format: { type: 'json_object' } } } } : {}),
       });
 
-      const object = call.outputSchema === undefined ? undefined : parseJsonLoose(result.text);
+      /*
+       * 推理模型的 `reasoning` 是**过程**不是结论:
+       * 出参只认正文,推理另置为留痕素材 —— 混进出参会让 schema 校验对着思考过程报错。
+       */
+      const reasoning = profile.emitsReasoning ? extractReasoning(result) : undefined;
+      const object = wantsJson ? parseJsonLoose(result.text) : undefined;
 
       return {
         text: result.text,
         ...(object === undefined ? {} : { object }),
+        ...(reasoning === undefined || reasoning === '' ? {} : { reasoning }),
         usage: {
           inputTokens: result.usage.inputTokens ?? 0,
           outputTokens: result.usage.outputTokens ?? 0,
@@ -45,6 +64,16 @@ export function createProviderInvoker(): ProviderInvoker {
   };
 }
 
+/** 推理正文:AI SDK 把它归到 reasoning 部件;拿不到就算了,不为它中断调用 */
+function extractReasoning(result: { reasoning?: unknown | undefined; reasoningText?: string | undefined }): string | undefined {
+  if (typeof result.reasoningText === 'string') return result.reasoningText;
+  if (!Array.isArray(result.reasoning)) return undefined;
+  const parts = result.reasoning
+    .map((r) => (typeof r === 'object' && r !== null && 'text' in r ? String((r as { text: unknown }).text) : ''))
+    .filter((t) => t !== '');
+  return parts.length === 0 ? undefined : parts.join('\n');
+}
+
 /**
  * 结构化出参:模型常把 JSON 包在 ```json 围栏里。这里只做**提取**,
  * schema 校验归调用方(ADR-003:运行时校验用 ajv)。

apps/api/src/modules/llm/internal/domain/provider-profile.ts

@@ -0,0 +1,89 @@
+/**
+ * Provider 画像 —— 纯数据、零 IO(编码规范 §5.3)。
+ *
+ * 四元绑定里 Provider 是**枚举**,不是自由文本:选定 provider 就等于选定了它的
+ * 默认端点与调用姿势。把这些差异集中在一处,adapter 只按画像行事、不写 if-else 家族。
+ *
+ * 「活动只见自定义模型名」——本文件的一切都在系统侧,活动既不触厂商也不触密钥(OS 02)。
+ */
+import type { LlmProvider } from '@contracts';
+
+export type ProviderProfile = {
+  /** 默认端点:治理台建实例时不填 URL 就用它 */
+  readonly defaultBaseUrl: string;
+  /**
+   * 结构化出参的姿势:
+   *   `json-object` —— 端点支持 `response_format: {type:'json_object'}`,直接要 JSON;
+   *   `prompt-only` —— 端点不支持,只能在提示里要求并对文本做提取。
+   */
+  readonly structuredOutput: 'json-object' | 'prompt-only';
+  /** 推理模型:回包里带 reasoning,答案在正文,推理另置(不进出参、只作留痕) */
+  readonly emitsReasoning: boolean;
+  readonly label: string;
+};
+
+/**
+ * DeepSeek:OpenAI 兼容端点,支持 `json_object`;v4 系列是推理模型,
+ * 回包带 `reasoning_content` —— 那是**过程**不是结论,不能混进出参。
+ */
+export const PROVIDER_PROFILES: Readonly<Record<LlmProvider, ProviderProfile>> = {
+  'openai-compatible': {
+    defaultBaseUrl: '',
+    structuredOutput: 'prompt-only',
+    emitsReasoning: false,
+    label: 'OpenAI 兼容端点',
+  },
+  openai: {
+    defaultBaseUrl: 'https://api.openai.com/v1',
+    structuredOutput: 'json-object',
+    emitsReasoning: false,
+    label: 'OpenAI',
+  },
+  deepseek: {
+    defaultBaseUrl: 'https://api.deepseek.com',
+    structuredOutput: 'json-object',
+    emitsReasoning: true,
+    label: 'DeepSeek',
+  },
+  anthropic: {
+    defaultBaseUrl: 'https://api.anthropic.com/v1',
+    structuredOutput: 'prompt-only',
+    emitsReasoning: false,
+    label: 'Anthropic',
+  },
+  qwen: {
+    defaultBaseUrl: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
+    structuredOutput: 'json-object',
+    emitsReasoning: false,
+    label: '通义千问',
+  },
+};
+
+export function profileOf(provider: LlmProvider): ProviderProfile {
+  return PROVIDER_PROFILES[provider];
+}
+
+/** 建实例时 URL 留空:回落到该 provider 的默认端点;openai-compatible 没有默认,必须自填 */
+export function resolveBaseUrl(provider: LlmProvider, given: string | undefined): string {
+  const trimmed = (given ?? '').trim();
+  return trimmed === '' ? profileOf(provider).defaultBaseUrl : trimmed;
+}
+
+/**
+ * 出参形状要**讲给模型听**。
+ *
+ * 声明了 `outputSchema` 却只在提示里写「只输出 JSON」,模型只能猜键名 ——
+ * 实测 DeepSeek 会回 `{"items": []}` 而声明要的是 `{"records": [...]}`,
+ * 于是每一次都判「出参不合 schema」。把 schema 附进提示是**系统的事**,
+ * 不该让每个活动作者各写一遍、各写各的措辞。
+ *
+ * 只附结构(必填 + 属性),不附描述性长文:提示越短越稳。
+ */
+export function schemaInstruction(schema: Record<string, unknown>): string {
+  return [
+    '出参必须是**单个 JSON 对象**,且严格符合下面的 JSON Schema。',
+    '键名照抄 schema,不得改写、不得增删顶层键;不确定的值留空或给合理默认,不要编造。',
+    '不要输出 Markdown 围栏、不要输出解释文字。',
+    `JSON Schema:\n${JSON.stringify(schema)}`,
+  ].join('\n');
+}

apps/api/src/modules/llm/internal/usecase/llm-service.ts

@@ -5,6 +5,7 @@ import type { LlmInstanceView } from '@contracts';
 import type { LlmService, UpsertLlmInstance } from '../../contract.ts';
 import type { Clock, IdGenerator, LlmInstanceRepository, ProviderInvoker, SecretBox } from '../../port.ts';
 import { pickSystemUse, toPublicView, validateBinding } from '../domain/model-binding.ts';
+import { resolveBaseUrl } from '../domain/provider-profile.ts';
 import type { ModelBinding } from '../domain/model-binding.ts';
 
 export type LlmServiceDeps = {
@@ -34,7 +35,9 @@ export function createLlmService(deps: LlmServiceDeps): LlmService {
         id: existing?.id ?? input.id ?? deps.ids.next(),
         name: input.name,
         provider: input.provider,
-        baseUrl: input.baseUrl,
+        // URL 留空即取该 provider 的默认端点:选了 deepseek 就不必再背一遍它的地址
+        // URL 留空即取该 provider 的默认端点:选了 deepseek 就不必再背一遍它的地址
+        baseUrl: resolveBaseUrl(input.provider, input.baseUrl),
         model: input.model,
         apiKeyCipher,
         systemUse: input.systemUse,

apps/api/src/modules/llm/internal/usecase/model-gateway.ts

@@ -71,6 +71,8 @@ export function createModelGateway(deps: ModelGatewayDeps): ModelGateway {
       return {
         text: raw.text,
         ...(raw.object === undefined ? {} : { object: raw.object }),
+        // 推理正文过网关但**不进录制**:录的是语义入参与结论,思考过程不是回放的判据
+        ...(raw.reasoning === undefined ? {} : { reasoning: raw.reasoning }),
         usage,
         binding: { name: binding.name, provider: binding.provider, model: binding.model },
         mode: deps.mode,

apps/api/src/modules/llm/port.ts

@@ -43,7 +43,7 @@ export type ProviderInvoker = {
     readonly binding: ModelBinding;
     readonly apiKey: string;
     readonly call: ModelCall;
-  }): Promise<{ text: string; object?: unknown; usage: ModelUsage }>;
+  }): Promise<{ text: string; object?: unknown; reasoning?: string; usage: ModelUsage }>;
 };
 
 export type { ModelCall, ModelResult };