docs: 阶段 6.5 方案：多服务商模型接入

docs/DEVLOG.md

@@ -2290,11 +2290,19 @@ S 10-26 定：只在本机自用，D0 的建议全部采纳；D3~D5 推迟到对
 
 **没做：** 安装目录 `%LOCALAPPDATA%\DataChat`（Tauri currentUser 默认的 `$LOCALAPPDATA\${PRODUCTNAME}`）和数据目录 `%LOCALAPPDATA%\datachat` 在 NTFS 上不区分大小写，其实是同一个目录。目前不出错的原因是：卸载器只删它自己装的文件，最后执行的是非递归的 RMDir；勾选「删除应用数据」时整个目录都会被删，而这本来就是卸载。要把两者分开，得改安装目录（需要改 NSIS 模板或 productName），或者改数据目录（会和浏览器模式分家，需要迁移已有数据），两种都超出收尾的范围，所以推迟到 D3 更新之前，记在 phase6-desktop.md 里。desktop.yml 卸载检查 ③ 的 data_kept 结论仍然成立，因为它验证的正是「卸载不递归删除」。
 
-## [71] 2026-10-27 · 阶段 7 方案 · commit <待提交>
+## [71] 2026-10-27 · 阶段 7 方案 · commit 906d98f（PR #83）
 
 新文件 docs/roadmap/phase7-accuracy.md（P0 + E0~E4 + A1~A6）。要点：
 - 先做评测，再做改进。闸门已经快满分（react 14/15 + 9/10，workflow 多表 10/10），而且已经被逐题分析过，不能再作为目标；M20 的目标改为定在新的留出集 H1 上：先测基线，再由 S 定 X。
 - H1 约 40 题（单表 18 / 多表 12 / 画图 5 / 陷阱 5），流程照搬闸门（先写题 → 独立脚本算答案 → 冻结 → 再跑模型）。S 出 ≥ 1/3 的盲题，Hark 只看汇总。
 - A4 DuckDB、A5 YAML 语义层是有条件做的（看 H1 的失败分布）；A6 反馈沉淀推迟。
 - plan.md 阶段 7 的交付物和验收按上面改写。
 - 待 S 定：§1 的 5 条（模型 / 网关、每轮预算、出题分工、judge 模型、数据许可）。
+
+## [72] 2026-10-27 · 阶段 6.5 方案：多服务商模型接入 · commit <待提交>
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+新文件 docs/roadmap/phase65-models.md。起因：S 10-27 要求模型接入要尽量兼容市面上所有接口，参考 LangBot。
+- 调研了 LangBot、LobeChat、Cherry Studio、Cline、Pydantic AI、any-llm、Open WebUI、Aider、PandasAI 九个项目。共同的结构都是三层：协议（不超过 5 种）、服务商预设（是数据，不是代码）、模型怪癖和能力。LangBot 的 44 个预设里有 31 个是 OpenAI 兼容接口；LobeChat 的 88 个服务商里有 69 个走兼容工厂。
+- 不用 LiteLLM：沙箱实测 litellm 1.106.4 安装后占 152 MB，还会带上 boto3/botocore（28 MB）和 tokenizers（11 MB）；sidecar 工件现在是 85.7 MB。
+- S 10-27 定：每个服务商各存一个 Key，并且可以建多个用户自己命名的连接（同一个服务商可以有多份）；要做「获取模型列表」；真连接只实测 S 那一个连接；迁移后的连接默认名「我的连接」。
+- plan.md 在阶段 6 和 7 之间插入 6.5 一行。

docs/roadmap/phase65-models.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+# 阶段 6.5：多服务商模型接入（方案）
+
+> 2026-10-27。起因：S 希望模型接入尽量兼容市面上所有接口（参考 LangBot）。这一阶段排在阶段 7 评测之前；评测时仍然固定一个模型（phase7-accuracy.md §1 第 1 条），本阶段只拿闸门做回归。
+
+## 0. 调研结论（2026-10-27，各仓库 master 浅克隆）
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+| 项目 | 协议层 | 服务商 | 能力 / 怪癖 |
+|---|---|---|---|
+| LangBot | LiteLLM（`requesters/litellmchat.py`，1905 行） | 44 个 yaml 预设，其中 31 个 `litellm_provider: openai` | 交给 LiteLLM；自己写了 `_LeasedHTTPHandler`，用来关掉 LiteLLM 隐藏的连接重试 |
+| LobeChat | 自写 `openaiCompatibleFactory` + `anthropicCompatibleFactory` | 88 个，其中 69 个走工厂 | model-bank 给每个模型标 `functionCall` |
+| Cherry Studio | Vercel AI SDK | 12 种协议类型（openai / openai-response / anthropic / gemini / azure-openai / vertexai / aws-bedrock / ollama …） | `ProviderApiOptions`：isNotSupportArrayContent / StreamOptions / EnableThinking … |
+| Cline | Vercel AI SDK | 30 个 vendor | model-capabilities.ts、error-classification.ts |
+| Pydantic AI | 自写；models（协议）和 providers（地址 + 鉴权）分开 | DeepSeek / Kimi / 阿里等继承 `_OpenAICompatibleProvider` | profiles 按模型家族区分（deepseek、qwen、zai …） |
+| any-llm | 自写 | 约 55 个，其中 22 个继承 `BaseOpenAIProvider` | DeepSeek 单独做了推理内容回放 |
+| Open WebUI | 只有 OpenAI 和 Ollama 两个 router，Anthropic 有个特判 | 其余靠用户填兼容地址 | — |
+| Aider、PandasAI | LiteLLM（PandasAI 是可选扩展 pandasai-litellm） | — | — |
+
+**共同结构**：协议只有少数几种，服务商是数据，真正费工夫的是怪癖和工具调用能力。
+
+**不用 LiteLLM**：沙箱实测 litellm 1.106.4 安装后 152 MB，另外还带 boto3/botocore 28 MB、tokenizers 11 MB、huggingface_hub 7 MB；sidecar 工件现在是 85.7 MB（DEVLOG [67]）。我们自己的重试和错误分类（app/core/llm.py 的 `classify_error`、LLMClient）会和它的隐藏行为冲突，LangBot 就是因此重写了 HTTP handler。LiteLLM Proxy、OneAPI、NewAPI 这类网关，用户可以自己起，再按「自定义（OpenAI 兼容）」接进来。
+
+## 1. 已定（S 10-27）
+
+1. 每个服务商单独存 Key，不共用一个。
+2. 引入「连接」：用户可以自己命名，同一个服务商可以建多个连接（比如「DeepSeek 个人」和「DeepSeek 公司」）。同一时间只有一个连接生效。
+3. 要做「获取模型列表」。
+
+## 2. 三层结构
+
+### 2a 协议（4 种，都走 LangChain，共用现有的 LLMClient 重试、`classify_error` 和 UsageTracker）
+| id | 实现 | 新依赖 |
+|---|---|---|
+| `openai_chat` | `ChatOpenAI`（现状） | 无 |
+| `openai_responses` | `ChatOpenAI(use_responses_api=True)` | 无 |
+| `azure` | `AzureChatOpenAI`（langchain-openai 自带） | 无 |
+| `anthropic` | `ChatAnthropic` | langchain-anthropic + anthropic（安装后约 28 MB，sidecar 增量实测后写进 DEVLOG） |
+
+Gemini、Ollama、LM Studio、Mistral、Groq 都先走它们的 OpenAI 兼容端点；实测不够用再加原生协议（Gemini 原生约 17 MB）。Bedrock 和 Vertex 的鉴权是云账号体系，推迟。
+
+### 2b 服务商预设：`app/core/providers.json`（只放数据）
+每条包括：`id`、显示名、分组（国内 / 国外 / 本地 / 自定义）、`protocol`、`base_url`、是否需要 Key、申请 Key 的链接、`models`（常用模型若干）、`quirks`（见 2c）。
+
+第一批：DeepSeek、阿里云百炼、火山方舟（豆包）、Moonshot（Kimi）、智谱、硅基流动、MiniMax、腾讯混元、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure OpenAI、OpenRouter、Groq、Mistral、xAI、Ollama、LM Studio、NewAPI / OneAPI，以及「自定义」（协议可选 OpenAI 兼容 / Anthropic）。
+
+默认 Base URL 和常用模型名，实现时逐家从官方文档核对，并在 PR 里列出出处。
+
+### 2c 怪癖开关（只收实际碰到的；默认全关）
+- `no_stream_options`：不发 `stream_options`
+- `no_array_content`：content 只发字符串
+- `reasoning_replay`：多轮工具调用时把推理内容带回去（DeepSeek 推理模型这一类）
+- `thinking_param`：用 `enable_thinking` 或 `thinking` 参数控制思考（Qwen、GLM 这一类）
+
+可以在预设里写，也可以在连接上手动覆盖。每个开关至少配一个单测。
+
+### 2d 能力：靠探测，不维护模型表
+「测试连接」分两步：
+1. 连接：现在的 `ping`。
+2. 工具调用：发一个只有一个工具的请求（`tool_choice` 必须调用），看返回里有没有 `tool_calls`。
+
+结果按「连接 + 模型」存下来。工具调用结果是 ✗ 时，对话页把 ReAct 置灰（悬停说明原因），只能用 workflow；没测过的不拦。
+
+## 3. 数据和接口
+
+- 新表 `connections`，字段：`id`、`name`（唯一，用户命名）、`provider`、`protocol`、`base_url`、`model`、`extra`（JSON，放 Azure 的 deployment / api_version 和 quirks 覆盖）、`probe`（JSON：`{model, connect, tools, checked_at}`）、`created_at`、`updated_at`。
+- `settings.active_connection` 记录当前生效的连接。超时仍然是全局设置。
+- Key 存在钥匙串里，`SERVICE = "datachat"`、`ACCOUNT = "conn:<id>"`；删除连接时一起删掉。接口永远不返回 Key。
+- 新接口（都要 Bearer）：
+  - `GET /providers`：预设列表
+  - `GET/POST /connections`、`PUT/DELETE /connections/{id}`
+  - `PUT/DELETE /connections/{id}/api-key`
+  - `POST /connections/{id}/activate`
+  - `POST /connections/{id}/test`：连接 + 工具调用两步
+  - `GET /connections/{id}/models`：读服务商的 `/models`（Anthropic 是 `/v1/models`），超时 10 秒，失败时返回预设里的模型和错误原因
+- 旧接口 `/settings`、`/settings/api-key` 保留一个版本，作用到当前生效的连接上，免得前端和后端的版本对不上。
+- 每条分析消息的 meta 记下 `connection_name` 和 `model`，历史里能看出当时用的是哪个连接。
+- 环境变量 `DEEPSEEK_*`：只在没有任何连接时生效，作为一个只读的虚拟连接「环境变量」，浏览器模式和 CI 都靠它。
+
+## 4. 迁移（第一次启动新版时自动执行，只执行一次）
+
+旧的 `settings`（model / base_url）加上钥匙串里的 `llm_api_key`，生成一个连接：
+- `base_url` 是 `api.deepseek.com`（或者为空）→ 服务商 DeepSeek，命名为「DeepSeek」。
+- 其他地址 → 服务商「自定义」，命名为「我的连接」（比如 S 的 grgbanking 网关）。
+- Key 复制到 `conn:<id>`。旧条目保留一个版本，下个阶段再删。
+- 迁移后把它设为生效连接。迁移逻辑要有单测：空库、只有 Key、只有地址、地址和 Key 都有。
+
+## 5. 前端（设置页「模型」一节重做）
+
+- **连接列表**：每张卡片显示名称、服务商图标、模型，以及最近一次测试的 ✓/✗；生效的那张高亮。按钮有「新建连接」、设为生效、编辑、删除（删除要二次确认）。
+- **编辑连接**：
+  - 名称
+  - 服务商（分组下拉，选好后自动填 Base URL，显示「去申请 Key」的链接）
+  - 自定义时选协议
+  - Key（不需要 Key 的服务商隐藏这一项）
+  - Base URL（可以改，带「恢复默认」）
+  - 模型（可以输入也可以下拉；下拉里放预设模型，加「获取模型列表」按钮）
+  - 选 Azure 时显示部署名和 API 版本
+  - 「高级」里放怪癖开关
+- **测试连接**：显示两行结果（连接、工具调用），失败时带上游原文（沿用 T11 user_error，Key 打码）。
+- 「当前生效」的来源提示保留，外加连接名。
+- 首次启动引导（D2）改成直接新建第一个连接。
+- 视觉基线 f4-visual 里的设置页那张要用 CI x64 的 actual 重取。
+
+## 6. 验收
+
+1. pytest：预设 JSON 的 schema 校验（每条字段齐全、协议合法、URL 是 https，本地服务商可以是 http://localhost）；4 种协议在 fake 传输下都能构建出模型并调通一次；4 个怪癖开关各有单测；迁移 4 种情况；connections CRUD、Key 不出现在任何响应里；`/models` 成功、失败、超时；探测在 tools ✓/✗ 两种响应下都判对。
+2. vitest：连接列表、编辑表单（服务商切换联动、Azure 字段、不需要 Key 的服务商）、测试结果两行、ReAct 置灰。
+3. e2e：新建连接 → 测试 → 设为生效 → 分析一题（fake LLM）。
+4. 闸门回归：用 S 的连接（迁移后的「我的连接」）跑一轮，要达到闸门门槛（react 单表 14/15、多表 9/10，workflow 多表 10/10，见 phase7-accuracy.md §0）；没达到的要逐题解释。
+5. 真连接只实测 S 的那个连接（就是第 4 条闸门用的那个）。其余服务商只做单测，用模拟响应；PR 里逐家标明「未实测」，并给出默认 Base URL 和模型名的官方文档出处。（S 10-27 定：不按 S 手上有哪些 Key 来安排实测。）
+6. sidecar 体积增量写进 DEVLOG（加了 langchain-anthropic 之后）。
+
+## 7. 不做
+
+- LiteLLM、Bedrock、Vertex、Gemini 原生协议（理由见 §0 和 §2a）。
+- 维护模型能力表（改为 §2d 探测）。
+- 一个分析里自动切换或回退到其他连接。
+- 图片、嵌入、重排模型。
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+## 8. 已定（S 10-27，第二批）
+
+1. 实测范围：见 §6 第 5 条，不按 S 有哪些 Key 来安排。
+2. 迁移后旧连接的默认名字定为「我的连接」。

docs/roadmap/plan.md

@@ -19,6 +19,7 @@
 | 4 后端 API | 1–2 周 | 第一步：API Key 进系统钥匙串（keyring）；`analyze_stream()` 逐步产出事件，`analyze()` 包一层（M09）。FastAPI：数据集上传（一个数据集可含多个文件，M10）、会话、消息（SSE 流式推送每一步）、设置；SQLite + SQLAlchemy（表结构兼容 PG，预留 user_id）；logging + trace id（会话 / 消息 id），runs.jsonl 换成数据库（M08 M14）；接口返回 png + 图表数据（M13）。最后：PyInstaller sidecar + 沙箱 worker 在 Actions Windows runner 上的 spike（B35 / M06） | 用 curl 走完"上传 → 提问 → 流式结果 → 历史可查"；重启后会话还在；spike 打出的 exe 能在干净 runner 上执行一次沙箱代码 | B18 B35 |
 | 5 前端 | 2–3 周 | 第一件事（M13，从阶段 4 顺延，含后端三步）：图表库定为 ECharts；定 option 格式与白名单、写 builder `chart(kind, df, x=, y=, series=, title=)`；worker 产出 chart_option（与 result 脱钩，B44）；接口加 chart_option；改绘图提示词并重跑闸门。之后：React + Vite + TS：数据集面板、对话流（展示计划、代码、执行步骤）、图表、可展开的代码、👍👎 反馈、Key 设置页，分步与验收见 docs/roadmap/phase5-frontend.md（F0–F5） | 不碰命令行就能完整用一遍 | — |
 | 6 桌面打包 | 1–2 周 | Tauri 2 外壳（前提见上：前端只走 HTTP）+ PyInstaller 后端 sidecar；Windows 安装包；自动更新；首次启动引导填 Key；依赖许可证审计；pyarrow 已随 Streamlit 一起去掉（DEVLOG [67]） | 在一台干净的 Windows 上一键安装，可用；对外分发前代码签名，显示已验证的发布者（2024 年起任何证书都不能让 SmartScreen 立刻不拦，见 phase6-desktop.md §6，M19）；方案见 docs/roadmap/phase6-desktop.md；对外分发前满足 THREAT_MODEL.md 的 (b) 条件 | — |
+| 6.5 模型接入 | 1 周 | 连接（用户命名，可多个）× 服务商预设（约 20 家）× 4 种协议（OpenAI Chat / OpenAI Responses / Azure / Anthropic）；每个连接一个 Key（存在系统钥匙串）；获取模型列表；测试连接时探测工具调用，不支持就把 ReAct 置灰；旧设置自动迁移。方案见 docs/roadmap/phase65-models.md | 见 phase65-models.md §6 | — |
 | 7 准确率 | 2–4 周 | 先做评测：留出集 H1（约 40 题，含陷阱和画图题）、过程验证器、pass^k；再做改进：列画像、结果合理性校验、枚举值召回；DuckDB / YAML 语义层视 H1 失败分布而定；反馈沉淀推迟。方案见 docs/roadmap/phase7-accuracy.md | 在留出集 H1 上：先测基线，再由 S 定目标「比基线高 X 个百分点」（M20）；闸门 25 题和自造集只作回归（2026-10-27 改：闸门已接近满分，而且已经被逐题分析过） | B05 B09 |
 | 8 Web 上线（后续） | 另定 | PostgreSQL、登录、任务队列、Docker/E2B 沙箱、Langfuse、服务器部署与 ICP 备案 | 另定 | 多租户 |