# PRD：Usage 字段反序列化容错

**状态**：Draft
**作者**：proposal
**日期**：2026-07-27

## 1. 核心目标

为 `agcore::Usage` 结构体的必填 token 字段添加 `#[serde(default)]` 反序列化容错，使 OpenAI Response API 的 blocking（非流式）调用在火山平台返回不完整的 `usage` 字段时不再崩溃。

## 2. 目标用户与场景

| 用户角色 | 使用场景 | 核心诉求 |
|---------|---------|---------|
| dc-management 使用者 | AI 探索（产品信息采集） | 点击「AI 探索」后能正常返回结果，不因 usage 缺失而报错 |
| dc-management 使用者 | LLM 聊天 | 普通聊天功能正常响应 |
| dc-management 使用者 | 要素值正则化（Phase 2） | 数据归一化流程不因 usage 解析失败而中断 |
| agcore 下游 crate | 任何使用 `agcore::llm` 且后端可能不返回完整 usage 的项目 | 反序列化鲁棒性提升 |

## 3. 问题描述

### 3.1 报错信息

dc-management 项目调用火山引擎 Responses API 时，非流式路径报错：

```
OpenAI Response 响应解析失败 error=missing field 'prompt_tokens' at line 1 column 1581
```

### 3.2 影响面

经排查，以下功能被阻断（4/5 的 LLM 命令受影响）：

| 功能 | 命令 | 状态 |
|------|------|------|
| AI 探索（产品采集） | `llm_collect` → `workflow.rs` `.chat()` | ❌ 不可用 |
| 普通聊天 | `llm_chat` → `llm.rs` `.chat()` | ❌ 不可用 |
| 要素值正则化 | `llm_normalize_values` → `normalizer.rs` `.chat()` | ❌ 不可用 |
| 数据验证 | `validator.rs` `.chat()` | ❌ 不可用 |
| 连接验证 | `verify_llm_connection` → `chat_stream()` | ✅ 幸免（流式） |

### 3.3 根因

- **`llm/types/usage.rs:4-12`**：`Usage` 结构体的 `prompt_tokens`、`completion_tokens`、`total_tokens` 定义为 **必填 `u32`**，非 `Option<u32>`
- **`llm/provider/openai_response.rs:207`**：`OpenaiResponseBody` 内嵌 `usage: Usage`，也是必填
- 火山平台的 Responses API 返回的 `usage` 对象中，三个必填 token 子字段**缺失**（`usage` 键存在但子字段不完整），触发了 serde 反序列化的 `missing field` 错误
- 流式路径不受影响：其 `PartialUsage` 所有字段均为 `Option<u32>`，缺失时通过 `unwrap_or(0)` 兜底

### 3.4 已知线索

- dc-management 的 `verify_llm_connection`（连接验证函数）**已预见到此问题**，注释明确说明特意使用流式来规避（`llm.rs:368-371`）
- 这是已知的设计约束——流式已容错但 blocking 路径未同步加固

## 4. 功能清单

### v1 必做

- **`Usage` 结构体加 struct-level `#[serde(default)]`**（`src/llm/types/usage.rs:3`）：
  ```diff
  - #[derive(Debug, Clone, Copy, Default, Serialize, Deserialize)]
  + #[derive(Debug, Clone, Copy, Default, Serialize, Deserialize)]
  + #[serde(default)]
    pub struct Usage {
        pub prompt_tokens: u32,
        pub completion_tokens: u32,
        pub total_tokens: u32,
        #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
        pub completion_tokens_details: Option<CompletionTokensDetails>,
        #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
        pub prompt_tokens_details: Option<PromptTokensDetails>,
    }
  ```
  - 作用：JSON 中缺失 `Usage` 的**任何**子字段时，自动使用 `Default::default()` 取值
  - 三个 token 字段：缺失时默认 `0`
  - 两个 `Option` 详情字段（`completion_tokens_details` / `prompt_tokens_details`）：缺失时默认 `None`
  - **类型全部保持不动**，不改为 `Option`，不丢失语义
  - 等效代码行数：1 行

- **`OpenaiResponseBody.usage` 加 `#[serde(default)]`**（`src/llm/provider/openai_response.rs:207`）：
  ```diff
    pub(crate) struct OpenaiResponseBody {
        pub id: String,
        pub model: String,
        pub output: Vec<ResponseOutputItem>,
  +     #[serde(default)]
        pub usage: Usage,
        pub status: String,
    }
  ```
  - 作用：整个 `usage` 键在 JSON 中完全缺失时，自动默认 `Usage::default()`
  - 等效代码行数：1 行

**变更合计：2 行 serde 属性宏，零逻辑变更，零类型变更。**

### v1 可选

- 无（上述两项即可完整修复）

### v2 考虑

- 无——struct-level `#[serde(default)]` 已覆盖所有子字段，`completion_tokens_details` / `prompt_tokens_details` 的 `#[serde(default)]` 需求已在 v1 中一并解决
- 流式路径的 `ResponseSseMeta` 不包含 `usage` 字段（`src/llm/provider/openai_response.rs:335-340`），`response.completed` 事件的 usage 信息未被捕获。这是一个独立的缺陷，与当前问题无关，建议单独处理

### 非目标

- 不修改 `Usage` 字段类型（保持 `u32`，不改为 `Option<u32>`）
- 不修改流式路径（`PartialUsage` 的 usage 捕获问题单独处理）
- 不修改其他 provider（`OpenaiChat` / `Anthropic`），它们有自己的反序列化逻辑

## 5. 边界与假设

| 边界 / 假设 | 来源 | 说明 |
|-------------|------|------|
| `Usage` 已 derive `Default` | 代码确认 | `#[serde(default)]` 直接使用 `Default` 实现（全字段 `0`） |
| 缺失字段默认 0 对所有消费者安全 | 代码审查 | 所有消费方（`CostTracker::add`、`MessageResponse` 使用处）都在做 `saturating_add`，`0` 是安全值。流式路径的 `PartialUsage.into_usage()` 已经 `unwrap_or(0)`，行为一致 |
| 序列化行为不受影响 | serde 语义 | `#[serde(default)]` 仅在反序列化缺失字段时生效，不影响序列化输出 |
| 报错提示的 `missing field` 确认是子字段缺失而非整个 usage 缺失 | 错误消息分析 | 错误消息 `missing field 'prompt_tokens'` 说明 JSON 路径 `usage.prompt_tokens` 不存在即键 `usage` 存在但子字段缺失，因此 `#[serde(default)]` 加在子字段上是必要条件 |

## 6. 术语表

| 术语 | 定义 | 说明 |
|------|------|------|
| blocking 路径 | `LlmProvider::chat()` 非流式调用 | 发送单个 HTTP 请求，等待完整 JSON 响应后一次性解析 |
| streaming 路径 | `LlmProvider::chat_stream()` 流式调用 | 通过 SSE 逐事件推送，usage 可选 |
| `#[serde(default)]` | serde 属性宏 | 反序列化时如果字段缺失，使用类型的 `Default` 实现填充 |
| Responses API | OpenAI 标准 `POST /responses` 协议 | 区别于 Chat Completions（`POST /chat/completions`） |

## 7. 验收标准

- [ ] `Usage` 结构体三个 token 字段在 JSON 缺失时不报错，默认值为 `0`
- [ ] `OpenaiResponseBody.usage` 键在 JSON 中完全缺失时也不报错，默认值为 `Usage::default()`
- [ ] dc-management 的 `llm_collect`（AI 探索）命令正常返回结果
- [ ] dc-management 的 `llm_chat`（普通聊天）命令正常响应
- [ ] 已有序列化行为不受影响（输出 JSON 仍包含全部 token 字段）
- [ ] `cargo test` 全部通过
- [ ] `cargo clippy` 无新增警告
- [ ] 补两条反序列化测试：
  - `response_api_missing_usage_fields` — mock 响应中 `usage` 对象缺失 `prompt_tokens` / `completion_tokens` / `total_tokens`，验证不报错且 usage 字段全为 0
  - `response_api_missing_usage_key` — mock 响应中完全没有 `usage` 键，验证不报错且默认 `Usage::default()`

## 8. 风险评估

| 风险 | 影响 | 可能性 | 应对方向 |
|------|------|--------|---------|
| 下游 crate 升级 agcore 后依赖 usage 字段不缺失 | 无——`#[serde(default)]` 不改变已有行为 | 极低 | 类型不变、字段名不变 |
| 序列化时 `#[serde(default)]` 影响输出 | 无——`#[serde(default)]` 只影响反序列化 | 极低 | serde 明确语义 |
| 测试覆盖不足 | 当前 mock 响应均携带完整 usage，不会触发新路径 | 中 | 建议加一条 usage 缺失的测试用例 |

## 9. 发布计划（可选）

| 阶段 | 范围 | 时间 |
|------|------|------|
| v1 | 两处变更（usage.rs 3 字段 + openai_response.rs 1 字段） | 即日 |
| 发布 | 打 tag（如 `v0.3.6` 或 `v0.3.5-usage-fix`），更新 dc-management 引用 | 即日 |

## 10. 历史版本

| 版本 | 日期 | 变更说明 |
|------|------|---------|
| v1 | 2026-07-27 | 人工种子（原始） |

### 种子内容

发起方：dc-management 项目 `src/routes/products/ai-explore/` 页面「AI 探索」功能报错

报错信息：

```
OpenAI Response 响应解析失败 error=missing field 'prompt_tokens' at line 1 column 1581
```

根因：

- `src/llm/types/usage.rs` 中 `Usage` 结构的 `prompt_tokens`, `completion_tokens`, `total_tokens` 为必填 `u32`
- `src/llm/provider/openai_response.rs` 的 `OpenaiResponseBody` 内嵌 `usage: Usage`
- 火山平台 Responses API 返回的 usage 子字段缺失 → serde 反序列化失败

修复方向：

- `Usage` 三字段加 `#[serde(default)]`（缺失时默认 0）
- `OpenaiResponseBody.usage` 加 `#[serde(default)]`（整个缺失时默认 Usage::default()）