配风计划审查 - Summary Agent 汇总延迟优化方案

问题

3 个子智能体完成后，从「正在生成最终审查报告...」到 LLM 输出第一个 token 卡顿约 3 分钟。 summary_input 约 15,000 字符。

根因

主要：DeepSeek v4 Pro 大模型处理 ~7,000 token 输入的 prefill 阶段耗时长
次要：Summary Agent 的 create_deep_agent() 编译 LangGraph 状态图未预热
潜在：3 个子智能体刚结束大量 API 调用后，summary 请求可能排队

修改计划

1. Summary Agent 使用独立快速模型 `deepseek-v4-flash` 🔥🔥🔥

文件：.env

新增配置项：SUMMARY_MODEL=deepseek-v4-flash

文件：agents/review_agent.py

新增 _get_summary_model() 函数（约 25 行），从 .env 读取 SUMMARY_MODEL 配置，fallback 到 DEEPAGENT_MODEL
修改 create_summary_agent()（第 410-430 行）：model=_get_model() → model=_get_summary_model()

逻辑：子智能体继续用 deepseek-v4-pro 保证分析质量，summary 用 flash 模型——汇总任务本质是格式化重组已有内容，flash 完全够用，TTFT 预计从 ~3min 降至 ~15-30s。

2. 预热所有 Review Agent 🔥🔥

文件：main.py（_warmup_agents() 函数，第 41-56 行）

新增 import：from agents.review_agent import get_form_review_agent, get_data_consistency_agent, get_calc_verification_agent, get_summary_agent
在 _warmup_agents() 末尾依次调用 4 个 review agent 的 getter
用 try/except 包裹每个调用，单个失败不影响其他

效果：消除首次请求 ~10-30s 的图编译开销。

3. 轻度压缩子智能体输出 🔥

文件：agents/review_agent.py

新增 _compress_result(text: str, max_chars: int = 8000) -> str 函数（约 30 行）
- 若文本 ≤ max_chars，直接返回
- 否则按优先级保留：表格块（|---| 标记的行）→ 标题行（##/###）→ 列表项 → 正文
- 去除冗余空行（>2 个连续换行压缩为 2 个）
- 末尾追加 ...[已截断，完整内容见子智能体原始输出]
在构建 summary_input 前（第 865 行之前），对每个 result 调用 _compress_result()

效果：降低输入 token 数，进一步减少 prefill 耗时，同时保留核心结构化数据。

4. 等待期间心跳进度 🔥

文件：agents/review_agent.py（stream_review() 函数，第 897-917 行附近）

在 summary_agent.astream() 调用前，创建一个心跳 asyncio.Task：
- 每隔 5 秒通过 asyncio.Queue 发送 heartbeat 事件
- 主循环收到第一个 token 时取消心跳任务
在事件循环中新增 heartbeat 事件处理：yield _sse_event("progress", message="模型正在处理中（已等待 XX 秒）...", agent="system")

效果：用户能看到系统仍在工作，消除"卡死"错觉。前端已有的 progress 事件处理可复用，无需改前端。

5. 添加模型超时配置 🔥

文件：.env

新增：OPENAI_TIMEOUT=180（3 分钟超时）

文件：agents/vent_agent.py（_get_model() 函数，第 100-135 行）

新增读取 OPENAI_TIMEOUT 环境变量
传递给 init_chat_model(..., timeout=timeout)

文件：agents/review_agent.py（新增的 _get_summary_model()）

同样读取并传递 timeout

效果：防止异常情况下无限挂起。

涉及文件汇总

文件	改动量	改动类型
`.env`	+2 行	新增配置项
`agents/vent_agent.py`	~5 行	`_get_model()` 添加 timeout 参数
`agents/review_agent.py`	~80 行	新增 `_get_summary_model()`、`_compress_result()`、心跳协程；修改 `create_summary_agent()`
`main.py`	~15 行	`_warmup_agents()` 添加 review agent 预热

预期效果

TTFT：从 ~3 分钟降至 15-30 秒（flash 模型 + 轻度压缩）
首次请求：消除额外 10-30 秒编译开销（预热）
UX：等待期间有心跳提示，不再感觉"卡死"
健壮性：超时保护防止无限挂起

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