LLM API 开发：把大模型接入智能客服｜学员任务书
失败分类与有界重试
在自己的只读查询中实现分类、次数与总时间限制。提交正常、临时失败、参数错误、取消的实际次数，再独立增加一个迟到结果反例。不接真实退款或收费循环。
配套讲解：失败分类与有界重试。
今天的项目补强
在已有调用记录上标出任务与每次请求，检查失败/重试是否保留；费用未知写待核，不填0。 参考机制与业务边界，提交个人预测、AI建议采纳/拒绝理由和复验记录；不复制教师完整实现。
模型客户端实践补充
先用同一消息比较HTTP和SDK，再完成自己的Provider适配；今天不提前复制后续意图提取或整条客服流程。
按OpenAI SDK 调用 DeepSeek 与 HTTP 对照检查解释器、安装固定版本SDK，在自己的Adapter中实现。验证正常响应、失败不自动重试、未知用量不填零；保留来源标签与个人解释。不领取教师完整实现，Key只留本机，离线测试不冒充真实调用。
课程名称：LLM API 开发：把大模型接入智能客服｜项目任务：电商客服模型接入层｜编号：W04-D01
任务与自主等级
- 自主等级：3，任务 + Provider 接口骨架。
- 教师提供：student-contract-W04-v2.0、独立 Replay、接口骨架、红灯测试、错误样本和日志红线。
- 教师不提供：完整 Provider 实现、真实成功截图、最终重试参数和教师仓库。
从自己的目录开始
mkdir W04-llm-customer-service
cd W04-llm-customer-service
git init
git branch -M main用 TRAE 打开该目录，合入教师当天发放的 D01-provider-entry 和 contracts。检查 .env 已被忽略：
git status --short
python --version
python tests/test_d01_provider_contract.py保存第一次红灯，不能先删除失败测试。
分段待办
- 画出统一
ChatRequest → ChatResult字段表； - 实现 401/402/400/422/429/5xx 分类和是否允许有限重试；
- 读取独立 Replay Fixture，归一化 usage、request_id、model_id、latency；
- 明确
evidence_layer=Replay； - 设计脱敏 Evidence，不保存 Key 和完整敏感消息；
- 注入至少三类故障并保存输入、预期、实际、修复和复验；
- DeepSeek 真实通道可用时按当期实验卡完成你自己调用；只有经讲师批准的兼容性/补救实验才切换其他 Provider，否则登记
Pending。
AI 协作检查
- Prompt 是否限定到
src/provider_adapter.py？ - AI 是否绕过 Adapter，把 DeepSeek 或其他 Provider 的专有字段硬编码进业务层？
- 是否把所有异常都重试？
- diff 中是否出现 Key、账号、教师绝对路径？
- 你能解释每个分支的停止条件吗？
独立变体
从 402、503、超时或未知 Fixture 中选择一项。先写预测，再改最小代码，运行回归并记录拒绝/接受 AI 修改的理由。
提交证据
- 红灯与绿灯输出；
- 正常 + 三类错误轨迹；
git diff/commit；- Evidence 分层表；
- 你真实的调用或 Pending 登记；
- 两分钟解释：哪些错误重试，为什么有限。
额外提交一条脱敏调用记录：trace_id/provider/model/latency_ms/input_tokens/output_tokens/cached_tokens/retry_count/status。不得记录 API Key、完整用户原文或未脱敏个人信息。