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复核时发现原修复建议（"改走 ModelGenerationService，或用 self.generate_with_model"） **前提不成立**： - OpenAICompatibleGateway.generate(endpoint_code, prompt, timeout_ms) -> str （model_gateway.py:57）与 ModelDispatchService.generate(endpoints, prompt) -> ModelExecution （:248）都是"给一段 prompt、拿一段文本"；ModelExecution 的字段只有 (endpoint_code, text, attempts, degraded)（:226-231）。 - 而风控需要的是 **messages 数组 + tools（function calling）+ 解析 tool_calls**， 基座完全没有这种形态的入口。 所以这不是"绕过"，是基座缺能力时的补位，而且补得规矩：端点选择直接用基座的 DatabaseModelEndpointResolver；降级策略与 ModelDispatchService.generate 一致 （顺序尝试 + max_attempts 默认 2）；错误映射也复用基座同一套 UpstreamTimeoutError / DependencyUnavailableError。 仍成立的两点：① bootstrap.py:262-265 的 lambda 让 model_client 注入点形同虚设， 无论走哪条路都该改；② HTTP 调用逻辑与 gateway 重复了一份，gateway 将来的限流/成本统计 风控享受不到。 **正确的修法比原建议大**：给基座**新增** chat(messages, tools) 形态的入口 （ModelGateway → OpenAICompatibleGateway → ModelDispatchService → ModelGenerationService → BaseAgent），再让风控改用。因为只是新增方法、不改现有行为，对已有 Agent 零影响； 但涉及基座核心链路，是否做需要项目方定，**本轮未实施**。