AI功能
cMind的AI层是提供商无关的。每个功能通过单个提供商中立的接缝（IAiClient.CompleteAsync）进行通信；一个路由客户端解析活跃的提供商凭证并分配到匹配的线路适配器。您选择提供商+模型+终点（如果提供商需要，再加上密钥）；每个现有功能都使用相同的网关、加密、恢复能力和降级功能而不改变工作方式。
电池已包含： 一个内置本地LLM随应用程序一起发送并默认启用（Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI，例如Phi-3-mini）——所以每个部署都有可用的AI，无需API密钥，无需外部服务。白标签部署可以移除它并限制用户可以添加哪些提供商。除了内置的，连接任何外部提供商。
支持的提供商：
- 内置本地AI（
BuiltInOnnx）——进程内ONNX GenAI模型，无密钥，已发送+默认启用。 - Anthropic（Claude——Messages API）
- OpenAI和Azure OpenAI（Chat Completions）
- Google Gemini（
generateContent） - 任何OpenAI兼容的终点，包括本地模型（Ollama、LM Studio、vLLM、
llama.cpp
server、LocalAI）和OpenAI兼容的云（Kimi / Moonshot位于https://api.moonshot.ai/v1/、OpenRouter、Groq、Together、Mistral、DeepSeek）——全部通过一个 OpenAI兼容的适配器，仅在基本URL+模型+密钥上有所不同。添加提供商对话框提供 单击预设（Kimi、OpenAI、OpenRouter、Groq、DeepSeek、Mistral、Ollama、LM Studio）， 用基本URL+示例模型填充。
正好一个提供商在任何时候处于活跃状态。凭证已加密存储
（AiProviderCredential聚合+IAiProviderStore+ISecretProtector，EncryptionPurposes.AiApiKey）；
本地终点不需要密钥。没有活跃的提供商时，每个功能都返回禁用结果，应用程序的其余部分保持不变（不需要密钥来构建、测试或运行平台）。
向后兼容： 现有部署的传统App:Ai:ApiKey（或旧的加密ai.api_key
设置）自动被识别为默认活跃的Anthropic提供商——无需任何操作。
AI未配置→AI页面将操作变暗并显示横幅加一次性提示以在
Settings → AI（AiFeatureNotice）中添加提供商。状态在GET /api/ai/status（{ enabled, kind, model }）；
提供商通过GET/PUT /api/ai/providers、POST /api/ai/providers/{id}/activate、
DELETE /api/ai/providers/{id}和POST /api/ai/providers/test连接性检查进行管理（仅所有者）。
部署默认值与用户自己的提供商
AI凭证有两个范围：
- 部署默认值（所有者管理）。 所有者配置提供商（或通过
App:Ai:Providers[]/传统的App:Ai:ApiKey发送）。它成为所有用户的共享默认值—— 所以经纪商或托管提供商可以为所有用户资助AI，无需按用户设置，无需按用户限制。通过上述仅所有者的/api/ai/providers路由进行管理。 - 用户自己的提供商（自助）。 任何登录的用户都可以在
GET/PUT /api/ai/my-providers、POST /api/ai/my-providers/{id}/activate、DELETE /api/ai/my-providers/{id}下添加自己的提供商。存在时，他们自己的活跃提供商会覆盖他们自己的AI功能的部署默认值；删除它会回退到默认值。
解析顺序（在AiProviderStore中，每个请求用户）：用户自己的活跃凭证→部署默认值→传统配置密钥→无（AI禁用）。正好一个凭证在每个范围内是活跃的（每个OwnerUserId有一个部分唯一索引），每个范围是独立解析的，所以用户激活自己的密钥不会扰乱共享默认值。后台/非Web上下文（无请求用户）始终解析部署默认值。
提供商能力矩阵
能力按提供商默认，所有者可覆盖。当能力关闭时，功能 降级，永不抛出：网络搜索被静默删除；视觉返回类型化的 不支持能力失败。
| 提供商 | 类型 | 默认基本URL | 需要密钥 | 网络搜索 | 视觉 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 内置本地AI | BuiltInOnnx | n/a (in-process) | no | ✖ | ✖ | shipped ONNX GenAI model, default-on |
| Anthropic | Anthropic | https://api.anthropic.com/ | yes | ✅ | ✅ | Messages API, web_search tool |
| OpenAI | OpenAiCompatible | https://api.openai.com/v1/ | yes | opt-in | opt-in | Chat Completions |
| Azure OpenAI | AzureOpenAi | https://<resource>.openai.azure.com/ | yes | ✅ | ✅ | deployment path + api-version |
| Google Gemini | Gemini | https://generativelanguage.googleapis.com/ | yes | ✅ | ✅ | generateContent, google_search grounding |
| Ollama (local) | OpenAiCompatible | http://localhost:11434/v1/ | no | ✖ | model-dependent | via OpenAI-compatible adapter |
| LM Studio (local) | OpenAiCompatible | http://localhost:1234/v1/ | no | model-dependent | model-dependent | via OpenAI-compatible adapter |
| vLLM / llama.cpp / LocalAI | OpenAiCompatible | your served URL | no | ✖ | model-dependent | via OpenAI-compatible adapter |
| OpenRouter / Groq / Together / Mistral / DeepSeek | OpenAiCompatible | provider URL | yes | ✖ | model-dependent | via OpenAI-compatible adapter |
完整的按提供商设置指南（密钥、URL、模型ID、UI步骤）：请参阅 AI提供商——设置目录。
内置本地AI（已发送，默认启用）
cMind发送一个真实的本地LLM，通过 Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI在进程内运行（例如Phi-3-mini的紧凑指令模型）。它不需要API密钥，不需要外部服务，在首次启动时——当没有配置提供商且白标签网关允许时——它被种子化并自动激活，所以每个部署都有开箱即用的可用AI。
- 模型目录（
genai_config.json+分词器+权重）由App:Ai:BuiltIn:ModelPath（默认models/onnx，相对于应用程序基本目录）配置。当模型 文件不存在时，提供商降级为带有安装提示的类型化失败——它永不抛出， 应用程序的其余部分不受影响。 - 它为每个文本AI功能提供支持。作为一个紧凑模型，它仅支持文本（没有服务器端网络搜索或 视觉），生成被序列化（一个模型实例，在懒加载后重用）。
- 多个内置模型可以共存。 每个下载的模型位于
ModelPath/<key>下；一个精选目录（Phi-3.5-mini默认，加上Phi-3-mini-128k）可以从Settings → AI下载和切换。选择一个内置子模型在进程内加载它。获取/捆绑模型：请参阅AI提供商→内置。
白标签控制
白标签部署通过App:Branding限制AI（在每个提供商upsert上服务器端强制执行）：
AllowBuiltInAi（默认true）——设置false以完全移除内置模型。AllowLocalProviders（默认true）——设置false以禁止本地/自托管终点（环回/ 私有OpenAI兼容，例如Ollama/LM Studio/vLLM）。AllowedAiProviderKinds（默认empty=all）——仅列出部署许可的类型（例如["Anthropic","OpenAiCompatible"]）以锁定用户可以添加哪些提供商。AllowAiModelManagement（默认true）——设置false以隐藏模型浏览、按页面模型 选择器和按功能模型绑定。所有这些都是所有者可调的运行时间，来自Settings → Deployment（在IOptionsMonitor上实时叠加）并编目在WhiteLabelCatalog中。
扩展：未来的内置模型
AI层是基于适配器且为增长而构建的。每个提供商是由
AiProviderKind选择的IAiProvider；面向功能的接缝（IAiClient/AiFeatureService）永不改变。稍后添加新的
内置模型运行时（另一个ONNX模型、不同的进程内引擎、GGUF/llama.cpp
in-proc等）是本地化的改变：添加AiProviderKind、实现一个IAiProvider适配器、
注册它，以及（可选）线路默认种子化+对话框选项——没有功能、终点或MCP工具
改变。内置ONNX提供商是这个模式的参考实现。
能力
- 构建cBot——在
/ai/build进行基于项目的工作坊：创建新cBot（唯一的名称+语言）或改进现有的有源代码的，然后在/ai/build/{projectId}上与模型进行对话来编写和完善其代码。每个提示和模型回复都带有时间戳进行持久化并能在导航/重新加载后保持；模型的源代码在每一回合都应用到项目。从同一页面构建和运行 cBot（或在完整编辑器中打开它）。每个项目在列表中显示其最后更改时间和查看/删除控制。 - 按页面模型选择——每个AI功能页面和对话框都显示一个模型选择器，列出您可能使用的模型（您自己的提供商+部署默认值）。它预选功能保存的绑定（如果已设置），否则默认模型，您选择的模型适用于那一个操作（作为
?modelId=发送并由RoutingAiClient对该调用强制执行）。当部署禁用模型管理时隐藏。 - 浏览并选择模型，按功能——浏览提供商终点宣传的模型（LM Studio/Ollama/vLLM/llama.cpp上的
GET /v1/models或内置目录），而不是手动输入ID，并将每个AI功能绑定到不同的模型，所以几个模型同时为不同的功能服务（未绑定的功能回退到范围的默认提供商）。 - 参数优化——闭环：AI提出参数集，每个持久化+在节点间进行回测（
optimize-run/optimize-params）。 - 自主投资组合代理——命令驱动的提议和完整的决策日志（
AgentMandate→AgentProposal）。 - 行为风险警卫——
AiRiskGuard后台服务评估运行的机器人，可以在关键风险时自动停止（可选）。 - Prop公司风险敞口监管人——抽取/敞口限制和自动平仓。
- 市场警报——
AlertRule引擎和AI情绪（在提供商支持的地方以网络搜索为基础）。 - 分析——cBot审查、回测分析、事后分析、市场情绪、图表视觉设计、市场精选。
表面
- Web终点在
/api/ai/*下（AI Build聊天build/{id}/prompt+build/{id}/messages、生成项目、审查、分析回测、优化参数、优化运行、事后分析、情绪、视觉、精选等）。每个功能终点接受可选的?modelId=<credential>以在选定的模型上运行该一个调用。加上模型发现（/api/ai/models/probe、/api/ai/usable-models）和按功能绑定（/api/ai/feature-bindings、/api/ai/my-feature-bindings）。cBot项目、构建和运行重复使用构建器终点（/api/builder/projects…）。 - MCP工具（
AiTools）适用于AI客户端——请参阅mcp.md。提供商选择对MCP客户端是透明的。 - AI导航组——每个功能一个Blazor页面：构建cBot（
/ai/build）、审查（/ai/review）、辩论（/ai/debate）、市场情绪（/ai/sentiment）、敞口检查（/ai/exposure）、投资组合摘要（/ai/digest）、调优顾问（/ai/tune）、优化（/ai/optimize），加上投资组合代理、警报、MCP密钥。页面共享AiFeaturePageBase+AiOutputPanel+一个AiModelSelect；当没有配置提供商时每个都显示AiFeatureNotice。 - Settings → AI（
/settings/ai，仅所有者）——提供商列表和添加/编辑提供商对话框（类型、带有按类型提示和单击预设（Kimi/Moonshot、Ollama、LM Studio）的基本URL，模型、可选密钥、能力切换、"设置为默认值"）和测试连接按钮。
配置
App:Ai支持传统单密钥和多提供商种子化：
- 传统：
ApiKey、Model（默认claude-opus-4-8）、BaseUrl、MaxTokens——仍然被识别为 默认Anthropic提供商。 - 多提供商：
ActiveProvider（类型）和Providers[]（{ Kind, BaseUrl, Model, ApiKey?, MaxTokens?, Capabilities? }）——在启动时导入到存储中，如果还没有凭证存在，所以 ops团队可以通过appsettings/env完全发送配置的（包括本地LLM）部署。
RiskGuardEnabled、RiskGuardAutoStop、RiskGuardInterval不变。对于测试/开发，配置密钥
位于统一的开发凭证文件下的Ai。
可靠性
提供商被视为不可靠——它做的任何事情都不能让应用下线。这对云和本地终点完全成立（死的Ollama重试然后降级完全像被限制的Anthropic）：
- 优雅降级。 每个失败模式（无提供商、HTTP 4xx/5xx/429、超时、格式错误的主体、
空内容、不支持的能力）返回类型化的
AiResult.Fail(reason)——客户端永远不会抛出到页面、MCP工具或托管服务中。 - 恢复力管道。
AddAiHttpClient给一个共享AIHttpClient一个有限的重试在 暂时的5xx/网络失败（指数退避+抖动）加上慷慨的每次尝试和总 超时（AiHttp），由每个适配器重复使用。
用假本地LLM测试
AI层被端到端证明了没有任何外部依赖通过FakeLocalLlmServer——一个小的
进程内OpenAI兼容终点返回确定性的罐头回复，线路相同于
Ollama/LM Studio/vLLM。它支持：
- 单元——每适配器请求翻译+响应解析测试、路由/能力降级。
- 集成——OpenAI兼容适配器端到端、参数化的恢复力理论跨越 每个适配器、MCP AI工具。
- E2E——
AiLocalFixture启动指向假服务器的应用（或当 开发者设置AI_E2E_BASEURL（+可选AI_E2E_API_KEY/AI_E2E_KIND/AI_E2E_MODEL）时的真实提供商—— 真实凭证赢）并通过真实UI驱动每个AI功能。添加或改变任何AI功能 需要通过这个fixture的E2E测试（请参阅repo测试命令）。一个可选in lane (AI_LOCAL_LLM=1)通过Ollama Testcontainer运行一个真实完成。
内置本地AI——默认零设置
内置ONNX本地LLM开箱即用：当其模型目录不存在且
App:Ai:BuiltIn:AutoDownload是true（默认值）时，应用在
后台从App:Ai:BuiltIn:DownloadBaseUrl下载模型一次。在下载运行时，AI调用（以及Settings → AI中的测试连接）返回一个清晰的"模型正在下载（首次设置）"消息
而不是硬失败。空网络/计量部署设置AutoDownload=false和
预配置模型目录（App:Ai:BuiltIn:ModelPath）。白标签
App:Branding:AllowBuiltInAi网关仍然适用。
下载也在启动时预热当内置模型是活跃提供商时，所以它在第一个AI点击之前就准备好了，而不是用"下载中……"失败该点击。Settings → AI在内置提供商卡上呈现实时安装状态——Model ready/Downloading model…/Model not installed/Download failed——带有Download model（或Retry download）按钮，按需踢一次性后台获取（GET /api/ai/built-in/status、POST /api/ai/built-in/install）。从Settings启用内置提供商重复使用已经种子化的行而不是添加重复，所以它在单一活跃提供商约束上永不冲突。