♻️ refactor(llm): 重构 LLM 服务架构，引入中间件与组件化适配器

- 【重构】LLM 服务核心架构：
    - 引入中间件管道，统一处理请求生命周期（重试、密钥选择、日志、网络请求）。
    - 适配器重构为组件化设计，分离配置映射、消息转换、响应解析和工具序列化逻辑。
    - 移除 `with_smart_retry` 装饰器，其功能由中间件接管。
    - 移除 `LLMToolExecutor`，工具执行逻辑集成到 `ToolInvoker`。
- 【功能】增强配置系统：
    - `LLMGenerationConfig` 采用组件化结构（Core, Reasoning, Visual, Output, Safety, ToolConfig）。
    - 新增 `GenConfigBuilder` 提供语义化配置构建方式。
    - 新增 `LLMEmbeddingConfig` 用于嵌入专用配置。
    - `CommonOverrides` 迁移并更新至新配置结构。
- 【功能】强化工具系统：
    - 引入 `ToolInvoker` 实现更灵活的工具执行，支持回调与结构化错误。
    - `function_tool` 装饰器支持动态 Pydantic 模型创建和依赖注入 (`ToolParam`, `RunContext`)。
    - 平台原生工具支持 (`GeminiCodeExecution`, `GeminiGoogleSearch`, `GeminiUrlContext`)。
- 【功能】高级生成与嵌入：
    - `generate_structured` 方法支持 In-Context Validation and Repair (IVR) 循环和 AutoCoT (思维链) 包装。
    - 新增 `embed_query` 和 `embed_documents` 便捷嵌入 API。
    - `OpenAIImageAdapter` 支持 OpenAI 兼容的图像生成。
    - `SmartAdapter` 实现模型名称智能路由。
- 【重构】消息与类型系统：
    - `LLMContentPart` 扩展支持更多模态和代码执行相关内容。
    - `LLMMessage` 和 `LLMResponse` 结构更新，支持 `content_parts` 和思维链签名。
    - 统一 `LLMErrorCode` 和用户友好错误消息，提供更详细的网络/代理错误提示。
    - `pyproject.toml` 移除 `bilireq`，新增 `json_repair`。
- 【优化】日志与调试：
    - 引入 `DebugLogOptions`，提供细粒度日志脱敏控制。
    - 增强日志净化器，处理更多敏感数据和长字符串。
- 【清理】删除废弃模块：
    - `zhenxun/services/llm/memory.py`
    - `zhenxun/services/llm/executor.py`
    - `zhenxun/services/llm/config/presets.py`
    - `zhenxun/services/llm/types/content.py`
    - `zhenxun/services/llm/types/enums.py`
    - `zhenxun/services/llm/tools/__init__.py`
    - `zhenxun/services/llm/tools/manager.py`

zhenxun/services/llm/adapters/factory.py

@@ -2,10 +2,17 @@
 LLM 适配器工厂类
 """
 
-from typing import ClassVar
+import fnmatch
+from typing import TYPE_CHECKING, Any, ClassVar
 
 from ..types.exceptions import LLMErrorCode, LLMException
-from .base import BaseAdapter
+from ..types.models import ToolChoice
+from .base import BaseAdapter, RequestData, ResponseData
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from ..config.generation import LLMEmbeddingConfig, LLMGenerationConfig
+    from ..service import LLMModel
+    from ..types import LLMMessage
 
 
 class LLMAdapterFactory:
@@ -21,10 +28,13 @@ class LLMAdapterFactory:
             return
 
         from .gemini import GeminiAdapter
-        from .openai import OpenAIAdapter
+        from .openai import DeepSeekAdapter, OpenAIAdapter, OpenAIImageAdapter
 
         cls.register_adapter(OpenAIAdapter())
+        cls.register_adapter(DeepSeekAdapter())
         cls.register_adapter(GeminiAdapter())
+        cls.register_adapter(SmartAdapter())
+        cls.register_adapter(OpenAIImageAdapter())
 
     @classmethod
     def register_adapter(cls, adapter: BaseAdapter) -> None:
@@ -74,3 +84,100 @@ def get_adapter_for_api_type(api_type: str) -> BaseAdapter:
 def register_adapter(adapter: BaseAdapter) -> None:
     """注册新的适配器"""
     LLMAdapterFactory.register_adapter(adapter)
+
+
+class SmartAdapter(BaseAdapter):
+    """
+    智能路由适配器。
+    本身不处理序列化，而是根据规则委托给 OpenAIAdapter 或 GeminiAdapter。
+    """
+
+    @property
+    def log_sanitization_context(self) -> str:
+        return "openai_request"
+
+    _ROUTING_RULES: ClassVar[list[tuple[str, str]]] = [
+        ("*nano-banana*", "gemini"),
+        ("*gemini*", "gemini"),
+    ]
+    _DEFAULT_API_TYPE: ClassVar[str] = "openai"
+
+    def __init__(self):
+        self._adapter_cache: dict[str, BaseAdapter] = {}
+
+    @property
+    def api_type(self) -> str:
+        return "smart"
+
+    @property
+    def supported_api_types(self) -> list[str]:
+        return ["smart"]
+
+    def _get_delegate_adapter(self, model: "LLMModel") -> BaseAdapter:
+        """
+        核心路由逻辑：决定使用哪个适配器 (带缓存)
+        """
+        if model.model_detail.api_type:
+            return get_adapter_for_api_type(model.model_detail.api_type)
+
+        model_name = model.model_name
+        if model_name in self._adapter_cache:
+            return self._adapter_cache[model_name]
+
+        target_api_type = self._DEFAULT_API_TYPE
+        model_name_lower = model_name.lower()
+
+        for pattern, api_type in self._ROUTING_RULES:
+            if fnmatch.fnmatch(model_name_lower, pattern):
+                target_api_type = api_type
+                break
+
+        adapter = get_adapter_for_api_type(target_api_type)
+        self._adapter_cache[model_name] = adapter
+        return adapter
+
+    async def prepare_advanced_request(
+        self,
+        model: "LLMModel",
+        api_key: str,
+        messages: list["LLMMessage"],
+        config: "LLMGenerationConfig | None" = None,
+        tools: list[Any] | None = None,
+        tool_choice: "str | dict[str, Any] | ToolChoice | None" = None,
+    ) -> RequestData:
+        adapter = self._get_delegate_adapter(model)
+        return await adapter.prepare_advanced_request(
+            model, api_key, messages, config, tools, tool_choice
+        )
+
+    def parse_response(
+        self,
+        model: "LLMModel",
+        response_json: dict[str, Any],
+        is_advanced: bool = False,
+    ) -> ResponseData:
+        adapter = self._get_delegate_adapter(model)
+        return adapter.parse_response(model, response_json, is_advanced)
+
+    def prepare_embedding_request(
+        self,
+        model: "LLMModel",
+        api_key: str,
+        texts: list[str],
+        config: "LLMEmbeddingConfig",
+    ) -> RequestData:
+        adapter = self._get_delegate_adapter(model)
+        return adapter.prepare_embedding_request(model, api_key, texts, config)
+
+    def parse_embedding_response(
+        self, response_json: dict[str, Any]
+    ) -> list[list[float]]:
+        return get_adapter_for_api_type("openai").parse_embedding_response(
+            response_json
+        )
+
+    def convert_generation_config(
+        self, config: "LLMGenerationConfig", model: "LLMModel"
+    ) -> dict[str, Any]:
+        adapter = self._get_delegate_adapter(model)
+        return adapter.convert_generation_config(config, model)