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feat(llm): 全面重构LLM服务模块,增强多模态与工具支持 (#1953)
*  feat(llm): 全面重构LLM服务模块,增强多模态与工具支持

🚀 核心功能增强
- 多模型链式调用:新增 `pipeline_chat` 支持复杂任务流处理
- 扩展提供商支持:新增 ARK(火山方舟)、SiliconFlow(硅基流动) 适配器
- 多模态处理增强:支持URL媒体文件下载转换,提升输入灵活性
- 历史对话支持:AI.analyze 方法支持历史消息上下文和可选 UniMessage 参数
- 文本嵌入功能:新增 `embed`、`analyze_multimodal`、`search_multimodal` 等API
- 模型能力系统:新增 `ModelCapabilities` 统一管理模型特性(多模态、工具调用等)

🔧 架构重构与优化
- MCP工具系统重构:配置独立化至 `data/llm/mcp_tools.json`,预置常用工具
- API调用逻辑统一:提取通用 `_perform_api_call` 方法,消除代码重复
- 跨平台兼容:Windows平台MCP工具npx命令自动包装处理
- HTTP客户端增强:兼容不同版本httpx代理配置(0.28+版本适配)

🛠️ API与配置完善
- 统一返回类型:`AI.analyze` 统一返回 `LLMResponse` 类型
- 消息转换工具:新增 `message_to_unimessage` 转换函数
- Gemini适配器增强:URL图片下载编码、动态安全阈值配置
- 缓存管理:新增模型实例缓存和管理功能
- 配置预设:扩展 CommonOverrides 预设配置选项
- 历史管理优化:支持多模态内容占位符替换,提升效率

📚 文档与开发体验
- README全面重写:新增完整使用指南、API参考和架构概览
- 文档内容扩充:补充嵌入模型、缓存管理、工具注册等功能说明
- 日志记录增强:支持详细调试信息输出
- API简化:移除冗余函数,优化接口设计

* 🎨  feat(llm): 统一LLM服务函数文档格式

*  feat(llm): 添加新模型并简化提供者配置加载

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

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