POD 趋势感知 Agent：缓存热点模式 + 三图合成 + 热点去重/风格去重 + review 兜底

- 缓存热点批量流程（有采集缓存不触发 Google）
- 简报不足直接从采集缓存生成（轻量补齐）
- 三图合成（模特/印花/底图）+ 底图压缩 <2MB
- 热点去重→风格去重自动切换 + 不适合类目 review 兜底
- 透明背景（background=transparent）+ 提示词清洗（敏感词/背景描述）
- 任务前 basemap 校验 + 模板国家校验 + 模特任务级分配

graph/llms/__init__.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+"""LLM 后端注册表（可插拔入口）。
+
+config.yaml 的 llm_screen.provider 选择后端；OpenAI 兼容厂商（openai/deepseek/qwen/moonshot）
+统一映射到 openai_compat 实现。
+"""
+from typing import Dict
+
+from .base import LLMBackend
+from .mock_backend import MockBackend
+from .openai_compat_backend import OpenAICompatBackend, DEFAULT_SYSTEM_PROMPT
+
+LLM_BACKENDS: Dict[str, type] = {
+    "mock": MockBackend,
+    "openai_compat": OpenAICompatBackend,
+}
+# 厂商别名 -> openai_compat（它们都走 OpenAI 兼容协议）
+_ALIASES: Dict[str, str] = {
+    "openai": "openai_compat",
+    "deepseek": "openai_compat",
+    "qwen": "openai_compat",
+    "moonshot": "openai_compat",
+}
+
+
+def get_backend(name: str) -> LLMBackend:
+    key = _ALIASES.get(name, name)
+    cls = LLM_BACKENDS.get(key)
+    if cls is None:
+        raise ValueError(f"未知 LLM 后端: {name}，可用: {list(LLM_BACKENDS)} (+别名 {list(_ALIASES)})")
+    return cls()