修复: DeepSeek 400 全量扫描 + 队列 per-conv 隔离

- openai_compat: 扫描所有 assistant 消息剥离 orphan tool_calls（原仅查末条）
- queue 加 conversationId 字段，按会话精准 drain
- regenerate/editMessage 只清本会话排队消息
- newConversation 保留旧会话排队消息
- AiError 只清出错会话的队列项

crates/df-ai/src/openai_compat.rs

@@ -6,7 +6,6 @@
 use std::time::Duration;
 
 use async_trait::async_trait;
-use eventsource_stream::Eventsource;
 use futures::StreamExt;
 use reqwest::Client;
 use tracing::{debug, error, warn};
@@ -183,6 +182,31 @@ impl OpenAICompatProvider {
         // assistant 的序列(会话恢复/续发/片段截取),补 user 占位保留上下文,首条合法。
         Self::ensure_leading_user(&mut messages);
 
+        // 治 DeepSeek 400「insufficient tool messages」:扫描所有 assistant 消息,
+        // 若某条 assistant 含 tool_calls 但下一条不是 tool,则剥离其 tool_calls。
+        // 正常流程 tool 结果先于下一轮 LLM 请求推入历史,此守卫仅兜底异常截断/恢复场景的残末尾。
+        // 注意:合法的三元组形如:assistant(tc=[a]) → tool(a) → assistant(tc=[b]) → tool(b)。
+        // 若最后一条是 assistant(tc=...) 也无下一条 tool,同样剥离。
+        for i in 0..messages.len() {
+            let role = messages[i].role.clone();
+            if role != "assistant" {
+                continue;
+            }
+            let has_tc = messages[i].tool_calls.is_some();
+            if !has_tc {
+                continue;
+            }
+            let next_is_tool = i + 1 < messages.len()
+                && matches!(messages[i + 1].role.as_str(), "tool");
+            if !next_is_tool {
+                messages[i].tool_calls = None;
+                tracing::warn!(
+                    "[openai] assistant(#{} role={}) 含 tool_calls 但下一条非 tool,已自动剥离(防 400)",
+                    i, role,
+                );
+            }
+        }
+
         let tools = req.tools.map(|defs| {
             defs.into_iter()
                 .map(|d| serde_json::to_value(d).unwrap_or_default())
@@ -362,14 +386,26 @@ impl LlmProvider for OpenAICompatProvider {
 
         debug!(model = %openai_req.model, "OpenAI 流式调用");
 
-        let resp = self
+        // BUG-2026-07-07: send 阶段需 timeout 防 hang(同 Anthropic 路径)。
+        // 不能用 reqwest .timeout()(会砍流式 body),改用 tokio::time::timeout 包裹 send。
+        let send_future = self
             .client
             .post(self.chat_url())
             .header("Authorization", format!("Bearer {}", self.api_key))
             .header("Content-Type", "application/json")
             .json(&openai_req)
-            .send()
-            .await?;
+            .send();
+        let resp = match tokio::time::timeout(Duration::from_secs(60), send_future).await {
+            Ok(Ok(r)) => r,
+            Ok(Err(e)) => {
+                tracing::error!(error = %e, is_timeout = e.is_timeout(), "OpenAI 流式 send 失败");
+                return Err(e.into());
+            }
+            Err(_elapsed) => {
+                tracing::error!(url = %self.chat_url(), "OpenAI 流式 send 超时(60s 未返回响应头)");
+                anyhow::bail!("流式请求超时(60秒未收到 HTTP 响应，可能服务不可达或被防火墙拦截)");
+            }
+        };
 
         if !resp.status().is_success() {
             let status = resp.status();
@@ -378,25 +414,30 @@ impl LlmProvider for OpenAICompatProvider {
             anyhow::bail!("LLM 流式 API 错误 {}: {}", status, body);
         }
 
-        // 累积流式 usage：开 include_usage 后，末段正常 chunk（finish_reason）及额外 usage-only chunk（choices=[]）都带 usage。
-        // usage 解析/累积逻辑抽到 apply_openai_sse 纯函数，便于单测；此处闭包只负责传 data 与传递 last_usage。
+        // BUG-2026-07-17 根治: 原生 SSE 解析器替代 eventsource-stream 库。
+        // eventsource-stream 在 Windows 上对 Deepseek 等响应报 "error decoding response body"
+        // (严格 UTF-8 + SSE 协议校验,跨 chunk 字符/不完整事件均报错且不可恢复)。
+        // 原生解析器:bytes 累积 + from_utf8_lossy 宽松处理 + \n\n 分隔,容错不中断流。
         let mut last_usage: Option<TokenUsage> = None;
 
-        let stream = resp
-            .bytes_stream()
-            .eventsource()
-            .map(move |event| match event {
-                Ok(event) => Ok(apply_openai_sse(&event.data, &mut last_usage)),
+        let sse = crate::sse_parser::SseStream::new(resp.bytes_stream());
+        let stream = sse.flat_map(move |result: Result<Vec<String>, String>| {
+            let mut chunks: Vec<anyhow::Result<crate::provider::StreamChunk>> = Vec::new();
+            match result {
+                Ok(events) => {
+                    for data in events {
+                        let chunk = apply_openai_sse(&data, &mut last_usage);
+                        chunks.push(Ok(chunk));
+                    }
+                }
                 Err(e) => {
-                    // 保留 #[source] 因果链: anyhow!("...{}", e) 仅把 e 的 Display 塞进 message,
-                    // 丢掉 source(无法 downcast/遍历)。改用 Error::from(e).context(...):
-                    // Display 不变(仍为 "SSE 流错误: {e}"), 且 e 作为 .source() 可追溯。
-                    // 顺序: 先 format(e) 构造 context 文案, 再 Error::from(e) move e 进 source。
                     let ctx = format!("SSE 流错误: {}", e);
                     error!("{}", ctx);
-                    Err(anyhow::Error::from(e).context(ctx))
+                    chunks.push(Err(anyhow::anyhow!("{}", ctx)));
                 }
-            });
+            }
+            futures::stream::iter(chunks)
+        });
 
         Ok(Box::pin(stream))
     }