chore: introduce semantic kernel ai foundation

docs/migration-roadmap.md

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 - [`docs/migration/phase-4-external-provider-decoupling.md`](migration/phase-4-external-provider-decoupling.md)
 - [`docs/migration/phase-5-backoffice-worker-operations.md`](migration/phase-5-backoffice-worker-operations.md)
 - [`docs/migration/phase-7-student-experience-and-content-consumption.md`](migration/phase-7-student-experience-and-content-consumption.md)
+- [`docs/migration/phase-8-ai-foundation.md`](migration/phase-8-ai-foundation.md)
 
 迁移原则：
 
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 剩余部分不建议再按“旧接口数量”机械推进。第六阶段已经把平台后台、租户后台、交易运营和 Worker 最小闭环打通；第七阶段补齐了学生端视频、签到积分流水和内容导入异步化。后续应按“能上线运营”和“体验增强”拆分。
 
-### 1. AI 推荐报告，独立阶段
+### 1. AI 底座与教师端对话，独立阶段
 
 旧版相关模块：
 
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 目标能力：
 
+- 租户教师后台基础 AI 对话。
+- 对话 function calling 能力预留，但只允许调用受审计的后端业务函数。
+- AI 审核题目反馈，输出审核建议和风险等级，不直接改业务状态。
 - 学校推荐报告列表。
 - 推荐详情。
 - 推荐报告导出。
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 - 租户 API Key 存入 `TenantSecret`，不进入业务 DTO。
 - `Microsoft.SemanticKernel` 只允许出现在 Infrastructure AI provider 实现中。
 - Application 层只暴露业务抽象，例如 `IAiRecommendationProvider` / `IAiKernelFactory`。
-- 不直接照搬旧 prompt 或推荐算法，先结合分数线动态字段、用户画像、目标院校和志愿规则重新设计。
+- 教师对话先做基础能力；推荐报告不直接照搬旧 prompt 或推荐算法，后续结合分数线动态字段、用户画像、目标院校和志愿规则重新设计。
 
 ### 2. 内容导出和导入处理器增强
 
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 ## 推荐后续顺序
 
 ```text
-1. AI 推荐报告独立阶段：Semantic Kernel + 租户自带 API Key
+1. AI 底座独立阶段：Semantic Kernel + 租户自带 API Key + 教师端对话
 2. 内容导出 + 导入处理器增强
 3. Worker 统计、扫描、对账、域名复验处理器补强
 4. 后台运营细化：secrets、监督、洞察、审计、发票/催缴

docs/migration/phase-8-ai-foundation.md

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+# 第八阶段：AI 底座与教师端对话
+
+第八阶段从“只预留 AI”进入 AI 底座建设。AI 当前只面向租户教师和后台运营，不开放给学生端。
+
+## 当前 AI 使用场景
+
+### 1. 租户教师 AI 对话
+
+第一批先做基础对话能力：
+
+- 教师在租户后台发起对话。
+- AI 根据当前租户配置调用模型。
+- 对话历史按租户和教师隔离保存。
+- 响应不暴露模型 API Key、Provider 原始响应密钥、内部租户 ID 或对象存储细节。
+- 后续可追加 function calling，用于读取或操作受控业务能力。
+
+预留 function call 的原则：
+
+- Controller 不直接暴露任意 tool/function 名称给客户端调用。
+- Application 层定义可用业务函数目录，例如题目检索、题目草稿生成、班级学习概览、学生跟进建议。
+- Infrastructure 用 Semantic Kernel 把受审计的业务函数注册为 plugin。
+- 每个 function call 都必须记录租户、教师、会话、函数名、输入摘要、结果状态和耗时。
+- 有写操作的 function 必须复用现有 RBAC、DataScope、Tenant Scope 和 AuditLog，不允许 AI 绕过后台权限。
+
+### 对话存储模型
+
+不要把 Semantic Kernel 的 `ChatHistory`、`ChatMessageContent`、`KernelContent`、tool call object graph 或 provider 原始 response 直接作为 EF Core 持久化模型。原因：
+
+- SK 的对象模型适合运行时编排，不适合作为长期数据库 schema。
+- OpenAI-compatible provider 的消息格式并不完全等价；DeepSeek 这类接口对 `role`、`content`、`tool_calls`、`tool_call_id` 的结构要求更严格。
+- 如果把 SK metadata、内部 content item 或历史 tool 结构原样回放给 DeepSeek，容易触发请求参数错误。
+- 后续换 provider、增加 function call 或做消息压缩时，直接持久化 SK 对象会变成强耦合。
+
+数据库只保存 provider-neutral 的规范化消息：
+
+- `AiConversation`
+  - `TenantId`
+  - `TeacherUserId`
+  - `Title`
+  - `Scenario`：`teacher_chat`、后续可扩展。
+  - `ProviderCode`
+  - `Model`
+  - `Status`
+  - `Metadata`
+- `AiConversationMessage`
+  - `TenantId`
+  - `ConversationId`
+  - `Sequence`
+  - `Role`：固定为 `system`、`user`、`assistant`、`tool`。
+  - `ContentText`
+  - `ToolCallId`
+  - `ToolName`
+  - `ToolArguments`
+  - `ToolResultSummary`
+  - `ProviderMessageId`
+  - `TokenInput`
+  - `TokenOutput`
+  - `Metadata`
+- `AiToolCallLog`
+  - `TenantId`
+  - `ConversationId`
+  - `MessageId`
+  - `ToolCallId`
+  - `ToolName`
+  - `InputSummary`
+  - `ResultStatus`
+  - `DurationMs`
+  - `ErrorCode`
+
+运行时转换规则：
+
+1. Application 层读取规范化消息，不产生 SK 类型。
+2. Infrastructure adapter 把规范化消息转换成 Semantic Kernel `ChatHistory`。
+3. DeepSeek/OpenAI-compatible adapter 只发送 provider 接受的字段：
+   - 普通消息：`role + content`。
+   - assistant tool call：`role=assistant + tool_calls`。
+   - tool 结果：`role=tool + tool_call_id + content`。
+4. Provider 原始响应只保存必要摘要和可审计 ID，不作为下一轮请求的直接输入。
+5. 任何无法被目标 provider 表达的 SK metadata 都必须丢弃或写入内部 `Metadata`，不得回放给模型 API。
+
+### 2. AI 审核题目反馈
+
+这个场景保持简单，不做复杂扩展：
+
+- 输入：题目反馈内容、题目基本信息、反馈类型、提交用户上下文摘要。
+- 输出：审核建议、风险等级、归类标签、是否建议人工复核。
+- 不做 function calling。
+- 不直接修改题目、反馈状态或用户数据。
+- 只生成建议结果，最终状态变更仍由教师或运营人员确认。
+
+## Provider 与密钥边界
+
+- AI Provider 使用 `TenantExternalProvider(capability=ai)`。
+- 租户自己的模型 API Key 存入 `TenantSecret`，通过 `SecretRef` 关联。
+- `ConfigPublic` 只允许保存公开配置，例如 provider、model、endpoint、deployment、temperature 默认值、max token 限制。
+- `ConfigPublic` 禁止出现 `secret`、`token`、`apiKey`、`key`、`privateKey` 等敏感字段。
+- `Microsoft.SemanticKernel` NuGet 包只引用在 `Tiku.Infrastructure`。
+- `Tiku.Api`、`Tiku.Application`、`Tiku.Domain` 不直接引用 Semantic Kernel namespace。
+
+## 建议模块边界
+
+Application 层后续只放业务抽象：
+
+- `IAiConversationService`
+- `IAiFeedbackReviewService`
+- `IAiKernelFactory`
+- `IAiProviderConfigService`
+
+Infrastructure 层负责：
+
+- 根据当前租户 Provider 配置和 `TenantSecret` 创建 Kernel。
+- 注册受审计 plugin。
+- 调用 chat completion。
+- 处理 provider 错误、超时、重试和调用日志。
+
+Domain 层可增加持久化模型：
+
+- `AiConversation`
+- `AiConversationMessage`
+- `AiToolCallLog`
+- `AiFeedbackReview`
+
+## 第一批实施顺序
+
+1. 增加 AI Provider capability、Semantic Kernel 包和架构测试边界。
+2. 增加 AI 配置服务测试：租户 A/B 不能互读模型配置和密钥。
+3. 增加教师对话数据模型和最小 API：
+   - `POST /api/tenant-admin/ai/conversations`
+   - `GET /api/tenant-admin/ai/conversations`
+   - `GET /api/tenant-admin/ai/conversations/{conversationId}`
+   - `POST /api/tenant-admin/ai/conversations/{conversationId}/messages`
+4. 增加 fake AI provider，先跑通对话和日志，不接真实模型。
+5. 增加题目反馈审核最小 API：
+   - `POST /api/tenant-admin/ai/question-feedback/review`
+6. 最后再接真实模型 Provider。
+
+## 暂不做
+
+- 学生端 AI。
+- 复杂 RAG。
+- 自动改题、自动发布题目。
+- 自动处理反馈状态。
+- 让客户端指定任意 function call。
+- 生产环境使用明文 API Key 配置。