修复Chat生成预算字段兼容

新增Chat生成预算字段能力并兼容新旧网关
VectorEngine编辑器客户端改用max_completion_tokens
补充BGM请求体回归与协议文档约束

docs/project-memory/shared-memory/decision-log.md

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 ## 2026-07-09 角色动作视频生成背景色统一为多色自动决策 + 阿里云抠帧
 
 - 背景：角色动作视频抽帧过去固定 legacy `#00FF00` 绿幕 + 本地 `editor_green_screen`，与生图链路的多色自动决策不一致；实测出现背景色与前景 / 皮肤撞色（蓝撞蓝、桃 / 黄撞肤色）以及图生视频背景变白的问题。
-- 决策：角色动作视频背景色与生图统一。`screenColor=auto` 时由视觉 LLM（`gpt-5-mini`，Responses 协议、`reasoning_effort=low`，`max_tokens=1024`）读源角色图自动决策，并经硬过滤器（Lab 危险质量 + 皮肤专属三判据：ΔE 距离 / 色调投影 / RGB 分离）剔除与前景及皮肤撞色的候选，手动 hex 仍尊重用户选择；透明源角色图在提交 Ark 图生视频前先合成到选定背景色实色，使视频背景确定性等于抠图键色。抽帧后逐帧优先走 BgFilter（固定 `seg_model=birefnet`、`cross_check=on`），失败依次降级阿里云通用抠图和本地 `editor_green_screen` 键色兜底（按生成时选定的背景色，而非固定 `#00FF00`）。BgFilter 与阿里云抠图失败均写入 `external_api_call_failure` 失败审计。调色板新增中明度低饱和「灰竹绿 `#A0BBA0`」补齐冷区绿色段。
+- 决策：角色动作视频背景色与生图统一。`screenColor=auto` 时由视觉 LLM（`gpt-5-mini`，Responses 协议、`reasoning_effort=low`，`max_output_tokens=1024`）读源角色图自动决策，并经硬过滤器（Lab 危险质量 + 皮肤专属三判据：ΔE 距离 / 色调投影 / RGB 分离）剔除与前景及皮肤撞色的候选，手动 hex 仍尊重用户选择；透明源角色图在提交 Ark 图生视频前先合成到选定背景色实色，使视频背景确定性等于抠图键色。抽帧后逐帧优先走 BgFilter（固定 `seg_model=birefnet`、`cross_check=on`），失败依次降级阿里云通用抠图和本地 `editor_green_screen` 键色兜底（按生成时选定的背景色，而非固定 `#00FF00`）。BgFilter 与阿里云抠图失败均写入 `external_api_call_failure` 失败审计。调色板新增中明度低饱和「灰竹绿 `#A0BBA0`」补齐冷区绿色段。
 - 影响范围：`server-rs/crates/api-server/src/character_animation_assets.rs`、`editor_screen_background_decision.rs`、`editor_screen_background_filter.rs`（新增硬过滤模块）、`editor_green_screen.rs`（调色板）、`external_api_audit.rs`、`llm_model_routing.rs`、图片画布 MVP 与后端数据契约文档。
 - 验证方式：`cargo test -p api-server editor_screen_background character_animation --manifest-path server-rs/Cargo.toml`、`cargo check -p api-server --manifest-path server-rs/Cargo.toml`、真机对源角色图跑视觉决策与候选危险度表、抽帧后采样序列帧背景色确认落在冷区安全集。
 - 关联文档：`docs/【后端架构】server-rs与SpacetimeDB数据契约-2026-05-15.md`、`docs/technical/【前端架构】图片画布编辑器MVP接入方案-2026-06-11.md`。
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 - 2026-07-11 调整，2026-07-12 更新：后台单 Agent 的 planning loop 每 6 轮形成一个上下文压缩窗口，每轮工具动作上限仍为 3；6 轮不再是整个 run 的固定上限。`loopIteration` 在同一 run 内连续递增，`maxLoopIterations` 指向当前窗口结束轮次，跨重启待确认动作按 context bundle 的 `nextLoopIndex` 继续。每个窗口结束时压缩已有 observation；窗口产生新的独立观察时继续同一 run，最近 6 轮没有独立进展或相邻窗口指纹重复时才进入 `failed / budget-exhausted`，并记录 `loop-budget-exhausted`，不会伪装完成。该调整只作用于后台单 Agent Runtime，不改变游戏草案 Generator/Evaluator 的 3 轮上限；旧实施摘要中“后台 3 轮后整理最终回复”或“整个 run 最多 6 轮”的描述由本条取代。
 - 2026-07-12 补充：后台 Agent 每个 run 的可恢复 planning 上下文使用 `.agent/runtime/context-bundles/<agentId>/<runId>.json`。Runtime 通过临时文件替换原子写入，绑定 Agent、Task、Session、Run 和任务正文，保存 `nextLoopIndex`、当前窗口、计划、fallback response、压缩后的 observation 与上一窗口指纹；单文件最多 64 KiB、最多 12 条 observation。写入前统一截断并过滤敏感内容和项目绝对路径，安全校验失败时拒绝落盘；读取时要求普通文件，并校验 schema、Agent、Session、Run、任务正文和 observation 数量，身份不一致时拒绝续跑。该路径属于 Runtime 私有控制面，与根级 `.agent/context.bundle.json` 的旧 run-control 辅助文件不是同一契约，通用文件工具不得暴露。
 - 2026-07-11 调整，2026-07-15 收口：开发者投递的后台任务从队列记录、Runtime `currentTask/currentGoal` 到待确认动作私有账本统一保留最多 4,000 字符，不再在入队时截成 180 字符。必要的 180 字符可见摘要只用于私有执行界面；公共 event、Agent DB、receipt、activity、output 和报告不再保存任务预览或正文，只保存 `taskSha256 / taskChars` 等身份、哈希和计数。LLM planning、显式恢复、确认续跑和重启恢复继续使用私有完整任务字段，避免丢失长需求末尾的验收条件、禁止项或输出格式。
-- 2026-07-11 调整，2026-07-15 收口：后台结构化 planning 使用独立的 4,000 输出 token 上限，最终回复使用 2,400；两者显式请求 low reasoning effort 和 low text verbosity。`platform-llm` 会把 reasoning effort 同时映射到 OpenAI Responses 的 `reasoning.effort` 与 Chat Completions 的 `reasoning_effort`，未设置时不新增字段。低推理强度和较大的可见输出余量只用于降低空响应概率；`EmptyResponse` 仍按单次 lifecycle 的歧义失败处理，不再自动原样重放。
+- 2026-07-11 调整，2026-07-15 收口，2026-08-06 修正 token 契约：后台结构化 planning 使用独立的 4,000 生成 token 预算，最终回复使用 2,400；两者显式请求 low reasoning effort 和 low text verbosity。生成预算包含可见输出与隐藏 reasoning token，不是可见输出余量，也不是输入加输出总量。`platform-llm` 会把 reasoning effort 同时映射到 OpenAI Responses 的 `reasoning.effort` 与 Chat Completions 的 `reasoning_effort`，未设置时不新增字段；协议中立预算按 endpoint 能力映射为 Chat `max_completion_tokens` 或 legacy `max_tokens`、Responses `max_output_tokens`、Anthropic `max_tokens`。AGC 配置、Provider 请求序列化和重试 / handoff 指纹中的既有 `maxOutputTokens` 键冻结不变，避免升级后进入 reconciliation。低推理强度和较大的生成预算只用于降低空响应概率；`EmptyResponse` 仍按单次 lifecycle 的歧义失败处理，不再自动原样重放。
 - 2026-07-11 补充：后台单 Agent 的工具计划响应只接受可反序列化为计划 schema 的 JSON object。解析器提取模型输出中的首个完整对象并允许对象后带普通说明；未找到完整 JSON 对象，或提取对象无法反序列化为工具计划时，Runtime 最多追加 2 次自动格式修复请求。每次修复只携带限长、脱敏后的上一次无效输出，并写入 `agent.runtime.tool_plan.repair` 审计。两次修复后仍无有效对象则按工具规划失败处理；工具规划阶段的普通文本不得转换为默认的空 actions + response，也不得据此把任务标记为完成。
 - 2026-07-11 调整：工具计划顶层 `thinkingSummary / plan / actions / response` 四个字段必须同时存在，未知顶层字段、空 thinkingSummary 和空 tool 均属于协议错误并进入同一格式修复预算，`{}` 或前置无关 JSON 对象不能再触发空计划收束。空 actions 表示 planning 收束；response 非空时直接采用，response 为空时进入独立的最终回复生成。`agent.runtime.project.verify` 审计同时保存 `runId / actionId / actionFingerprint`，使并行 Agent 的失败与通过记录能够精确归属到发起动作。
 - 2026-07-12 补充，2026-07-27 更正：OpenAI Chat / Responses 的后台 Agent 工具 planning 改用唯一 `submit_agent_tool_plan` 原生 function tool，字符串 `tool_choice=required` 和 strict schema；只接受恰好一次同名调用，arguments 继续经过本地计划 schema、工具白名单和权限策略校验，错误函数、多调用或非法 arguments 进入原有两次格式修复预算且不产生副作用。本条原写「Anthropic 保留文本 JSON 回退；planning 非流式」，已由 2026-07-27「Anthropic 与流式统一使用 Provider 原生工具」取代——Anthropic 同样发送原生工具目录，planning 不再因协议强制非流式。每轮成功协议写 `agent.runtime.tool_plan.protocol`，修复审计记录 protocol、callId 和 functionName。

docs/project-memory/shared-memory/pitfalls.md

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 - 关联：相关文件、文档、提交或 Issue
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+## Chat 生成预算字段不能按模型名猜测或失败后自动重放
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+- 现象：同一个 OpenAI-compatible Chat endpoint 调用 reasoning 模型时返回 `Unsupported parameter: max_tokens`；直接把全局请求字段改成 `max_completion_tokens` 后，旧兼容网关又可能拒绝新字段。
+- 原因：内部生成预算语义与上游 wire dialect 被混在一起。Chat 当前字段是 `max_completion_tokens`，旧兼容层仍只接受 `max_tokens`；Responses 和 Anthropic 又分别使用自己的字段。模型名、base URL 和 `OpenAiCompatible` 标签都不能证明 endpoint 能力，收到 `400` 后重发还可能重复计费。
+- 处理：在 `LlmConfig` 上显式声明 Chat token budget field capability；通用兼容配置默认 legacy，已验证的 VectorEngine 专用 client opt-in `max_completion_tokens`，每次只发送一个字段。内部 `max_output_tokens` 与 AGC 持久指纹键 `maxOutputTokens` 保持不变。
+- 验证：序列化测试分别断言 modern / legacy Chat 只出现选定字段，请求级 model override 不改变字段；Responses 继续只发 `max_output_tokens`，Anthropic 继续只发 `max_tokens`；AppState 测试断言 VectorEngine client 已显式启用 modern capability。
+- 关联：`server-rs/crates/platform-llm/src/lib.rs`、`server-rs/crates/api-server/src/state.rs`、`scripts/test-ve-llm.mjs`、Issue #143。
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 ## Runtime 状态写失败不能发生在公开失败消息之前
 
 - 现象：用户提交长任务后只看到运行失败或任务直接消失，聊天里一条有用消息都没有；另一些失败又同时出现 Runtime event 和 conversation 两条近似提示。