refactor(fam-edge): 重构第一阶段 - 人物图片零额外调用 + 运行时稳定性 + 工程质量

人物图片功能重做: bbox 随核心视频分析那一次 Gemini 调用一并产出(prompts.py 加
person_appearances.bbox 字段, [ymin,xmin,ymax,xmax] 0-1000 归一化), frame_service
直接用存好的 bbox 裁剪头像/事件缩略图, 删除原来"展示时额外调用 Gemini 定位人物"的
整套逻辑(locate_person_bbox/VLM 校验/熔断), 从架构上消除与核心视频分析共抢配额的
问题; 用真实数据验证裁剪结果正确框住人物本体。

NVIDIA 模型修复: 实测原配置的 3 个模型均不可用(asset_id 引用 500/400, 不支持视频),
改用 nemotron-3-nano-omni 的 base64 内嵌视频方式(唯一实测打通), 加 max_base64_mb
防止对大文件做注定失败的编码。

Gemini 多 Key 轮换: 支持 extra_api_keys 配置多个独立项目的 key, 配额用尽时依次
换 key 重试(每换 key 需重新上传, Files API 按项目隔离)。

稳定性加固: CircuitBreaker HALF_OPEN 清空旧失败计数(修复探测一失败就重新 OPEN 的
bug); chat() 统一接入熔断器(原来只有视频分析路径检查); NVIDIA 适配器改用共享
json_parser(原来自己重复实现且不做 schema 校验); Gemini Files API 上传超时也尝试
清理远程孤儿文件; video_processor/video_queue 里直接操作 OracleDB._conn 的裸 SQL
改走新增的 set_event_start_time/mark_video_invalid/reset_video_to_pending 方法;
/health 加入队列线程存活状态; 密钥改用 ${ENV_VAR} 引用(.env 已支持自动加载),
不再明文写入 config.yaml。

工程质量: 新增 fam-edge/tests(32 个单元测试, 覆盖熔断器状态机/JSON 解析容错/
时间戳解析/bbox 坐标换算/多 key 解析), 新增 scripts/smoke_test.py(发版前接口
稳定性检查); 清理死代码(OllamaAdapter.analyze_frames、get_sync_delta 死分支、
未使用的 vision_timeout/max_concurrent_tasks 配置项); 修正 get_events_for_label
排序(改最近优先 + 过滤畸形历史时间戳)。

已部署 Oracle 并跑通 smoke test 全部 6 项检查。

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

fam-edge/config/config.yaml

@@ -11,7 +11,6 @@
 server:
   host: "0.0.0.0"
   port: 5000
-  max_concurrent_tasks: 1
 
 # Google 硬盘同步（rclone 负责同步落地，本段仅描述监听行为）
 gdrive_sync:
@@ -26,9 +25,9 @@ gdrive_sync:
 oracle_db:
   path: "/opt/fam-edge/data/oracle.db"
 
-# NAS 拉取同步接口鉴权 token（与 NAS oracle_sync.token 一致；明文直配，不再依赖 .env）
+# NAS 拉取同步接口鉴权 token（与 NAS oracle_sync.token 一致，走 .env，不明文入库）
 sync_api:
-  token: "MLH92wv5jSDdQtHfcWJgKt-YaStn3IttjlrYxW0DwXA"
+  token: "${ORACLE_SYNC_TOKEN}"
 
 # 人物识别服务
 person_service:
@@ -56,7 +55,14 @@ models:
     model_name: "gemini-flash-latest"   # 主模型（每日免费配额 20 请求，按模型独立）
     fallback_models:
       - "gemini-flash-lite-latest"
-    api_key: "AQ.Ab8RN6I0l8hC7hLnNHRY6qOXdch5CTWczDNlS4c1XrneGHipUQ"
+    api_key: "${GEMINI_API_KEY}"
+    # 多 Key 轮换（各自独立 Google Cloud 项目，配额互不影响）：主 key 配额用尽时
+    # 依次尝试这些 key，每个 key 都会重新走一遍模型 fallback 链。key 本身放 .env，
+    # 这里只放环境变量名，不直接写密钥。
+    extra_api_keys:
+      - "${GEMINI_API_KEY_2}"
+      - "${GEMINI_API_KEY_3}"
+      - "${GEMINI_API_KEY_4}"
     timeout: 600
     # 模型级独立超时（最终值，不参与编排层 ×2 放大）
     # gemini-flash-lite 实测 ~22-34s，按用户要求放宽至 8 分钟（480s），避免大视频/排队时过早切断
@@ -70,22 +76,27 @@ models:
   - provider: "nvidia"
     role: "vision"
     enabled: true
-    # 多模型降级链（实测记录 2026-08-21）：
-    #   omni 官方支持视频但 asset_id 引用 500；12b 400；llama-vision 不支持视频；
-    #   cosmos/phi/gemma/kosmos/fuyu/paligemma 均 404 端点不可用。
-    # 链机制保留（asset 上传一次，逐个尝试+间隔切换），可用模型出现时自动生效。
+    # 模型可用性实测记录（2026-08-21，用真实短视频逐个探测 chat.completions 接口）：
+    #   omni（本行 model_name）：video_url 只认 base64 data URI，NVCF asset_id 引用
+    #     方式对它直接 500（"Only base64 data URLs are supported for now"）——本适配器
+    #     已改为 base64 内嵌整段视频，见 max_base64_mb。确认可用（真实返回结构化 JSON）。
+    #   nemotron-nano-12b-v2-vl：走 asset_id 引用需要 NVCF-ASSET-DIR/
+    #     NVCF-FUNCTION-ASSET-IDS 请求头，这两个头的值由 NVCF 服务端按内部路径生成，
+    #     客户端传什么都 400 "Invalid NVCF-ASSET-DIR"，标准 OpenAI 兼容调用打不通，已移除。
+    #   meta/llama-3.2-11b-vision-instruct：明确不支持视频输入
+    #     （"At most 0 video(s) may be provided"），只能单图，已移除。
+    # base64 方案受请求体大小限制（实测约 25MB 上限），真实监控视频压缩后通常在
+    # 20MB 上下，超过 max_base64_mb 直接跳过（不做注定失败的慢速编码），不是本地
+    # 故意限制过窄——这是当前唯一能打通的 NVIDIA 视频理解路径。
     model_name: "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning"
-    fallback_models:
-      - "nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl"
-      - "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct"
+    fallback_models: []
     base_url: "https://integrate.api.nvidia.com/v1"
-    api_key: "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"
+    api_key: "${NVIDIA_API_KEY}"
     timeout: 600
-    switch_interval_sec: 5      # 模型切换间隔：一个失败后等待再试下一个
+    max_base64_mb: 20           # 超过此大小直接跳过 NVIDIA，不做注定失败的编码+上传
+    switch_interval_sec: 5      # 模型切换间隔：一个失败后等待再试下一个（未来加模型时用）
     model_timeouts:             # 模型级独立超时（最终值，不参与 ×2）
       "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning": 300
-      "nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl": 300
-      "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct": 120
     circuit_breaker:
       enabled: true
       threshold: 5