feat: Phase 5 — AI Research Agent（受控工具白名单 + LLM 编排 + API）

- agent/tools.py：Tool 元数据（JSON Schema）+ 白名单调用（异常转可读反馈，不中断对话）
- agent/tools_impl.py：6 个受控工具 search_stocks / get_market_data / test_factor / run_backtest / get_experiment / compare_experiments —— 全部只读经 Job/Experiment 链路，研究自动归档；无 shell/任意执行/写删数据能力
- agent/llm.py：LLMClient 抽象 + OpenAI 兼容客户端（LLM_API_KEY/LLM_BASE_URL/LLM_MODEL 走 .env，未配置给出引导提示）+ 研究纪律 system prompt（反过拟合/样本外/成本）
- agent/service.py：编排循环（tool/final JSON 决策 → 执行 → 回喂 → 结论），轮次上限兜底，未知工具拒绝
- /api/agent/chat；httpx 移至主依赖；Job 默认工厂抽取（api/agent/executor 复用）
- 测试 6 项（白名单无 shell、完整研究循环产出、未知工具拒绝、轮次兜底），全量 79 passed / ruff clean

backend/app/agent/llm.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+"""LLM 客户端抽象（Phase 5）。
+
+实现约定：真实 Key 来自 .env（LLM_API_KEY / LLM_BASE_URL / LLM_MODEL，见 config.yaml 引用）。
+测试注入 FakeLLMClient 走完整编排链路，不触网。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Protocol
+
+import httpx
+
+from app.agent.tools import tools_schema
+from app.agent.tools_impl import build_tools
+from app.core.config import get_settings
+
+SYSTEM_TEMPLATE = """你是个人 A 股量化研究助手（Research Assistant），不是系统管理员。
+
+你可以调用以下工具（每次只能输出一个动作）：
+{tools}
+
+输出规则：只输出一行 JSON，两种形态之一：
+1. 需要调用工具：{{"tool": "<工具名>", "args": {{...}}}}
+2. 给出结论：{{"final": "结论文本"}}
+
+研究纪律（必须遵守）：
+- 先提出假设 → 用工具做因子测试或回测 → 基于实验事实分析，再给结论
+- 不得仅凭单次回测高收益就宣布策略有效；要主动说明样本外、过拟合、
+  look-ahead bias、交易成本、参数敏感性等风险（未做验证的项要明说「未验证」）
+- 全程只读：不得要求删除/修改数据或执行任意命令（你也没有这类工具）
+- 回答使用简体中文
+"""
+
+
+class LLMClient(Protocol):
+    def chat(self, messages: list[dict]) -> str: ...
+
+
+class OpenAICompatibleClient:
+    """OpenAI 兼容 Chat Completions（qwen/dashscope、deepseek、openai 等均适用）。"""
+
+    def __init__(self, *, base_url: str, api_key: str, model: str, timeout: float = 60.0) -> None:
+        self._base_url = base_url.rstrip("/")
+        self._api_key = api_key
+        self._model = model
+        self._timeout = timeout
+
+    def chat(self, messages: list[dict]) -> str:
+        with httpx.Client(timeout=self._timeout) as client:
+            resp = client.post(
+                f"{self._base_url}/chat/completions",
+                headers={"Authorization": f"Bearer {self._api_key}"},
+                json={
+                    "model": self._model,
+                    "messages": messages,
+                    "temperature": 0.2,
+                },
+            )
+            resp.raise_for_status()
+            data = resp.json()
+        return data["choices"][0]["message"]["content"]
+
+
+def build_llm_from_settings():
+    """从配置构造 LLM；未配置 Key 时返回 None（调用方给出引导提示）。"""
+    settings = get_settings()
+    if not settings.llm_api_key:
+        return None
+    return OpenAICompatibleClient(
+        base_url=settings.llm_base_url or "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
+        api_key=settings.llm_api_key,
+        model=settings.llm_model,
+    )
+
+
+def system_prompt() -> str:
+    return SYSTEM_TEMPLATE.format(tools=tools_schema(build_tools()))