[架构重构] 移除本地Ollama融合，云端直出JSON直存DB，Q&A三模型降级

1. 视频摘要链路：云端VLM直出结构化JSON → Edge format_cloud_result格式化校验 → 直存NAS DB（移除run_text_fusion本地融合） 2. 智能问答链路：Gemini→NVIDIA→Ollama降级，新增chat()纯文本问答方法 3. 适配器重构：base/gemini/nvidia/ollama adapter新增chat()；gemini多图单请求结构化JSON；nvidia逐帧调用聚合 4. 端点变更：/api/edge/chat → /api/edge/chat/ask，调orchestrator.run_qa() 5. chat_handler改经Edge Q&A编排，不再直连Ollama 6. 配置更新：ollama_url → qa_url，Ollama role注释改为Q&A兜底 7. README同步更新架构描述、拓扑图、时序图、模块表
2026-08-20 10:21:09 +08:00
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--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -14,11 +14,11 @@
 ### 1.1 首期范围（已基本完成）

 - **FAM-Core**（NAS 端单进程）：Task-Scheduler / Dispatcher / Event-Receiver / Chat-Handler / Member-Manager / Video-Server 六个子模块
- **FAM-Edge**（Oracle 端单进程）：接收视频上传 → FFmpeg 快速抽帧 → OpenCV 关键帧筛选 → 云端 VLM 视觉分析（Gemini/NVIDIA NIM）→ 本地 Ollama 文本融合 → 结果同步返回 全链路
+- **FAM-Edge**（Oracle 端单进程）：接收视频上传 → FFmpeg 快速抽帧 → OpenCV 关键帧筛选 → 云端 VLM 视觉分析（Gemini/NVIDIA NIM）直出结构化 JSON → Edge 仅做格式化/校验 → 结果同步返回 全链路（**本地模型不参与视频分析**）
 - **FAM-UI**（NAS 端）：Streamlit 直读 DB，事件列表 + 成员命名页 + AI 对话页 + 对话历史
 - **数据库六张表**：process_tasks / monitor_events / event_details / chat_history / family_members / daily_summaries（预留）
 - **任务状态机**：PENDING → PROCESSING → SUCCESS/FAILED，含退避重试与僵尸任务回收
- **AI 对话**：查 event_details 拼上下文 → 经 FAM-Edge 代理调 Oracle 本地 Ollama 纯文本 → 返回回答并写 chat_history
+- **AI 对话**：查 event_details 拼上下文 → 经 FAM-Edge 问答编排（Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama 兜底）生成回答 → 返回并写 chat_history
 - **交互式成员命名**：VLM 按特征提取"人物A/B/C"落库，用户命名后批量回溯更新历史，后续分析直接用真名

 ### 1.2 不在首期范围（推迟 v1.1+）
@@ -39,19 +39,19 @@
 | **Tailscale 端口不通** | NAS tailscaled 以 userspace 模式运行（无 TUN 网卡），Oracle 无法反向访问 NAS；当前 NAS→Oracle 走公网 IP | 推送模式已规避反向访问，但流量走公网 |
 | **历史视频积压** | 正式目录 `/volume1/surveillance/Generic_ONVIF-001` 有约 285 个历史视频（~100GB），288 个历史任务已标记 FAILED 避免全量上传 | 切回生产目录前需确认回补策略 |

-**规划方向**：**云端大模型负责视觉识别、甲骨文本地大模型负责文本问答**。按任务类型分工：
+**规划方向（新框架）**：**云端大模型负责视觉识别与结构化输出、本地大模型仅做智能问答兜底**。按任务类型分工：

 | 任务 | 执行方 | 模型 | 说明 |
 |------|--------|------|------|
-| **视觉分析**（看图识人/动作/衣着） | 云端 | Gemini → NVIDIA NIM（fallback 降级） | 云端 GPU 推理，支持多图，质量与速度均优于本地 ARM |
-| **文本融合**（多帧视觉结果 → 结构化 JSON） | 本地 | Ollama qwen2.5:7b | 纯文本能力，不涉及图片 |
-| **AI 对话**（"汤圆今天干嘛了"） | 本地 | Ollama qwen2.5:7b | 纯文本问答 |
+| **视觉分析 + 结构化输出**（看图识人/动作/衣着 → 直出 JSON） | 云端 | Gemini → NVIDIA NIM（fallback 降级） | 云端 VLM 直接产出 `global_summary` / `entities_json` / `frame_details`，Edge 仅做**格式化校验**后直存 NAS，**本地模型不介入** |
+| **结果格式化**（云端 JSON → 入库 schema） | Edge 进程 | 无模型调用 | `format_cloud_result`：字段归一化、补 `source_providers`/`compute_provider`、推导 `entities`、缺失 `global_summary` 时事实拼接；纯数据转换，非 LLM 二次汇总 |
+| **AI 对话**（"汤圆今天干嘛了"） | 云端优先 + 本地兜底 | Gemini → NVIDIA NIM → 本地 Ollama | 两云端任一成功即用；**仅当 Gemini 与 NVIDIA 都失败**才回退本地 Ollama qwen2.5:7b |

- **Google Gemini**（`gemini-1.5-flash`，API Key 已验证，单帧 2~3s 且真正支持多图）
- **NVIDIA NIM**（`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`，OpenAI 兼容 API，云端 GPU 推理，响应快）
- **本地 Ollama**（qwen2.5:7b）**专职文本任务**（融合 + 对话），不再参与视觉分析；视觉链路两云端全失败 → 任务 FAILED 走重试
+- **Google Gemini**（`gemini-flash-latest`，API Key 已验证，支持多图单请求，视觉 + 问答均参与）
+- **NVIDIA NIM**（`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`，OpenAI 兼容 API，云端 GPU 推理，单请求限 1 图故逐帧调用；视觉 + 问答均参与）
+- **本地 Ollama**（qwen2.5:7b）**仅参与智能问答，且仅作兜底**：视觉链路两云端全失败 → 任务 FAILED 走重试，**绝不回退本地模型做视觉/融合**

-Orchestrator 视觉阶段按 `fallback` 模式顺序降级：Gemini → NVIDIA NIM；记录每模型实际执行耗时与成功状态。`analyze_frames` 改为逐帧请求。
+Orchestrator 视觉阶段按 `fallback` 模式顺序降级：Gemini → NVIDIA NIM；云端模型直出结构化 JSON 后由 `format_cloud_result` 格式化。问答阶段按 `gemini → nvidia → ollama` 顺序，仅末位本地模型作兜底。

 ---

@@ -97,10 +97,10 @@ Orchestrator 视觉阶段按 `fallback` 模式顺序降级：Gemini → NVIDIA N
 ┌──────────────────────── Oracle Cloud (129.146.203.203) ──────────────────────────┐
 │  FAM-Edge (Flask :5000, gunicorn --timeout 1800, 单 worker)                       │
 │   ├─ POST /api/edge/video/push（multipart 视频，同步分析，结果随响应返回）          │
-│   ├─ AI-Orchestrator: 健康检查 → 抽帧 → 选帧 → 压缩 → 云端VLM视觉 → 本地Ollama文本融合 │
-│   ├─ POST /api/edge/chat（代理转发本地 Ollama 纯文本问答）                         │
+│   ├─ AI-Orchestrator: 健康检查 → 抽帧 → 选帧 → 压缩 → 云端VLM视觉直出结构化JSON → 格式化校验(无本地融合) │
+│   ├─ POST /api/edge/chat/ask（问答编排: Gemini→NVIDIA→本地Ollama 兜底）            │
 │   ▼                                                                               │
-│  云端: Gemini / NVIDIA NIM (视觉)    本地: Ollama :11434 (qwen2.5:7b, 文本融合+对话) │
+│  云端: Gemini / NVIDIA NIM (视觉直出结构化 + 问答)   本地: Ollama :11434 (qwen2.5:7b, 仅问答兜底) │
 └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```

@@ -112,8 +112,8 @@ Orchestrator 视觉阶段按 `fallback` 模式顺序降级：Gemini → NVIDIA N
   - a. 保存上传视频到临时目录（超时 60s）
   - b. FFmpeg 快速 seek（`-ss <ts> -frames:v 1`）粗抽候选帧，帧数随视频时长自适应
   - c. OpenCV MSE 帧差分析筛选关键帧 → 压缩（长边 ≤ 1024px，JPEG 质量 80）
-   - d. 云端视觉模型按 `orchestrator.mode`（fallback）顺序降级：Gemini（timeout 15s）→ NVIDIA NIM（timeout 20s）；首个返回非 None 结果即采用，两云端全失败 → 任务 FAILED 走重试（不回退本地 Ollama，本地仅负责文本）
-   - e. 本地 Ollama 文本融合（超时 300s，输入各帧视觉描述 + 时间戳 + known_members 上下文）→ JSON 结构化结果
+   - d. 云端视觉模型按 `orchestrator.mode`（fallback）顺序降级：Gemini（timeout 30s）→ NVIDIA NIM（timeout 20s）；首个**直出结构化 JSON** 成功的模型即采用，两云端全失败 → 任务 FAILED 走重试（绝不回退本地 Ollama，本地模型不参与视频分析）
+   - e. `format_cloud_result` 格式化校验（无模型调用）：字段归一化、补 `source_providers=[provider]` / `compute_provider=[provider]`、缺失 `entities_json` 由 `frame_details` 推导、缺失 `global_summary` 时事实拼接 → 合法入库 schema
   - f. `event_end_time` = event_start_time + 视频时长（Edge 推算）
   - g. `finally` 清理临时文件
 4. Edge 把结果 JSON 直接作为 HTTP 响应返回（无 webhook）
@@ -135,7 +135,7 @@ Orchestrator 视觉阶段按 `fallback` 模式顺序降级：Gemini → NVIDIA N
 | Task-Scheduler | `scheduler/scheduler.py` | 60s 轮询视频目录（`os.walk` 递归，支持 AM/PM 子目录），`video_path` 去重，稳定文件建 PENDING 任务 |
 | Dispatcher | `dispatcher/dispatcher.py` | 30s 轮询 PENDING；multipart 上传视频至 Edge push 端点；收响应后经 `apply_success_event` 落库；僵尸 PROCESSING 回收；退避重试 |
 | Event-Receiver | `event_receiver/event_receiver.py` | `/api/core/callback/event`（webhook 兼容保留）；核心逻辑抽为 `apply_success_event(data)` 供 Dispatcher 推送模式复用；未命名 abstract_label 自动 upsert `family_members` |
-| Chat-Handler | `chat_handler/chat_handler.py` | `/api/chat/ask` 查 event_details 拼上下文 → 经 Edge 代理调 Ollama → 写 chat_history；明细 > 50 条按小时聚合 |
+| Chat-Handler | `chat_handler/chat_handler.py` | `/api/chat/ask` 查 event_details 拼上下文 → 经 Edge `/api/edge/chat/ask` 问答编排（Gemini→NVIDIA→本地 Ollama 兜底）→ 写 chat_history；明细 > 50 条按小时聚合 |
 | Member-Manager | `member_manager/member_manager.py` | `/api/member/unnamed` / `/api/member/name` / `/api/member/list`；命名后批量回溯 UPDATE event_details（MariaDB 不支持 `$[*]` JSON 路径，Python 层逐行更新） |
 | Video-Server | `video_server/video_server.py` | `/media/<path>?token=xxx` 静态视频服务（推送模式下主链路不再使用，保留备用） |
 | 公共层 | `db_layer.py` / `config_loader.py` / `logger.py` | PyMySQL 连接（unix_socket）；datetime 空串归一化 NULL + NOT NULL 列兜底；文件日志 |
@@ -146,11 +146,11 @@ Orchestrator 视觉阶段按 `fallback` 模式顺序降级：Gemini → NVIDIA N
 |------|------|------|
 | API-Gateway | `api_gateway/api_gateway.py` | `POST /api/edge/video/push`（multipart 上传 + 同步分析 + 结果返回）；`POST /api/edge/video/analyze`（旧拉取模式，兼容保留）；`POST /api/edge/chat`（Ollama 代理）；`GET /health`；单并发控制（处理中返回 429） |
 | Video-Preprocessor | `video_preprocessor/preprocessor.py` | `save_upload` 保存上传视频；FFmpeg 快速 seek 粗抽候选帧（帧数自适应）；OpenCV MSE 帧差筛选关键帧（首末帧必选）；压缩；`compute_timestamps` 用 start+偏移算绝对时间戳；`video_duration` 供 event_end_time 推算 |
-| AI-Orchestrator | `ai_orchestrator/orchestrator.py` | 模型健康检查 → 云端视觉适配器按 `orchestrator.mode`（fallback 顺序降级）调度 → 本地 Ollama 文本融合 → JSON 解析三层容错 + schema 校验；`process_push_task` 为推送模式入口（不触发 webhook）；记录各模型实际执行耗时与成功状态到 `compute_provider` 数组 |
-| Model-Adapters | `model_adapters/` | `BaseModelAdapter` 抽象基类（`__init__` / `health_check` / `analyze_frames` / `get_timeout` / 熔断器实例）；`build_adapter` 工厂函数按 `provider` 字段分发实例化；视觉适配器（gemini/nvidia）参与视觉分析，文本适配器（ollama）专职融合与对话 |
-| └ OllamaAdapter | `model_adapters/ollama_adapter.py` | requests 直调本地 REST `/api/chat`，`num_predict` 可配；**role: text**（文本融合 + AI 对话，不参与视觉分析） |
-| └ GeminiAdapter | `model_adapters/gemini_adapter.py` | requests 直调 Google REST `:generateContent`，支持多图；**role: vision** |
-| └ NvidiaVisionAdapter | `model_adapters/nvidia_adapter.py` | **基于 openai SDK**（NIM 兼容 OpenAI API 规范），`base_url=https://integrate.api.nvidia.com/v1`，`api_key` 从 `${NVIDIA_API_KEY}` 展开；`analyze_frames` 用 OpenAI 标准 `image_url`（Base64 内联）格式打包多张关键帧；`health_check` 调 `client.models.list()`；**role: vision** |
+| AI-Orchestrator | `ai_orchestrator/orchestrator.py` | 模型健康检查 → 云端视觉适配器按 `orchestrator.mode`（fallback 顺序降级）调度，**直出结构化 JSON** → `format_cloud_result` 格式化校验（无本地融合）→ JSON schema 校验；`run_qa` 实现问答编排（Gemini→NVIDIA→本地 Ollama 兜底）；`process_push_task` 为推送模式入口（不触发 webhook）；记录各模型实际执行耗时与成功状态到 `compute_provider` 数组 |
+| Model-Adapters | `model_adapters/` | `BaseModelAdapter` 抽象基类（`__init__` / `health_check` / `analyze_frames` / `chat` / `get_timeout` / 熔断器实例）；`build_adapter` 工厂函数按 `provider` 字段分发实例化；视觉适配器（gemini/nvidia）直出结构化 JSON，文本适配器（ollama）仅智能问答兜底 |
+| └ OllamaAdapter | `model_adapters/ollama_adapter.py` | requests 直调本地 REST `/api/generate`，`num_predict` 可配；**role: text, usage: qa_fallback**（仅智能问答兜底，不参与视觉分析、不参与融合） |
+| └ GeminiAdapter | `model_adapters/gemini_adapter.py` | requests 直调 Google REST `:generateContent`，**多图单请求直出结构化 JSON**；**role: vision**；`chat()` 参与问答 |
+| └ NvidiaVisionAdapter | `model_adapters/nvidia_adapter.py` | **基于 openai SDK**（NIM 兼容 OpenAI API 规范），`base_url=https://integrate.api.nvidia.com/v1`，`api_key` 从 `${NVIDIA_API_KEY}` 展开；**逐帧返回结构化单帧 JSON 并聚合为 frame_details**（NIM 限 1 图/请求）；`health_check` 调 `client.models.list()`；**role: vision**；`chat()` 参与问答 |
 | Storage-Cleaner | `storage_cleaner/` | `finally` 删除临时视频与帧图片 |

 ### 3.3 FAM-UI（NAS 端）
@@ -195,7 +195,7 @@ chat_history 独立表

 ### 4.3 compute_provider / source_providers

- `monitor_events.compute_provider`：JSON 数组，记录本次任务实际成功调用的模型，如 `["ollama"]` 或 `["ollama","gemini"]`
+- `monitor_events.compute_provider`：JSON 数组，记录本次任务实际成功调用（**视觉分析**）的云端模型，如 `["gemini"]` 或 `["nvidia"]`；本地 Ollama 不参与视频分析，不会出现在该字段
 - `event_details.source_providers`：该条明细被哪些模型识别到（可能少于 compute_provider）
 - 多模型交叉验证：多模型一致 → 可信度高；仅单一模型描述 → source_providers 仅含该模型；冲突 → 多数派为准

@@ -227,9 +227,9 @@ chat_history 独立表
  "entities_json": [{"person": "汤圆", "action": "...", "clothing": "..."}],
  "frame_details": [
    {"frame_index": 1, "frame_timestamp": "...", "person": "...", "action": "...",
-     "clothing": "...", "is_attention_event": false, "source_providers": ["ollama"]}
+     "clothing": "...", "is_attention_event": false, "source_providers": ["gemini"]}
  ],
-  "compute_provider": ["ollama"]
+  "compute_provider": ["gemini"]
 }
 ```

@@ -237,7 +237,8 @@ chat_history 独立表
 - 429：已有任务处理中（单并发）；503：全部模型不健康

 **POST /api/edge/video/analyze** — 旧拉取模式（Edge 拉 video_url + webhook 回调），兼容保留，主链路不再使用
-**POST /api/edge/chat** — Ollama 聊天代理（FAM-Core Chat-Handler 调用）
+**POST /api/edge/chat/ask** — 智能问答编排（FAM-Core Chat-Handler 调用）：请求 `{"prompt"}` → 响应 `{"answer","provider"}`；内部按 Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama 顺序，仅两云端都失败才用本地兜底
+**POST /api/edge/chat** — Ollama 直连代理（兼容旧调用，保留）
 **GET /health** — 服务与模型健康状态（任务处理中可能无响应，单 worker 忙）

 ### 5.2 FAM-Core（NAS :8000）
@@ -270,9 +271,9 @@ chat_history 独立表
 - **压缩**：长边 > 1024px 才缩放，JPEG 质量 80
 - **异常兜底**：ffprobe 失败退化为 60s 间隔抽帧；帧差异常退化为等距 5 帧

-### 6.2 Ollama 调用（ARM CPU 实测调优，专职文本任务）
+### 6.2 本地 Ollama（仅智能问答兜底，ARM CPU）

-本地 Ollama（qwen2.5:7b，纯文本模型）**不参与视觉分析**，专职承担文本融合与 AI 对话两项纯文本任务。视觉分析全部由云端模型承担。以下参数作为文本任务的调优依据保留。
+本地 Ollama（qwen2.5:7b，纯文本模型）**不参与视觉分析、不参与云端结果融合**。它只在**智能问答**场景下、且 Gemini 与 NVIDIA 两云端模型都失败时才被启用作为兜底。视觉分析与结构化输出全部由云端模型承担。以下参数作为问答任务的调优依据保留。

 | 参数 | 值 | 依据 |
 |------|-----|------|
@@ -308,8 +309,8 @@ chat_history 独立表
 | `nvidia` | `NvidiaVisionAdapter` | **vision** | **openai SDK**（NIM 兼容 OpenAI API 规范） | 待实现 |

 **role 语义**：
- `vision`：参与视觉分析阶段，按 fallback 顺序降级
- `text`：参与文本融合与 AI 对话，不参与视觉分析
+- `vision`：参与视觉分析阶段，按 fallback 顺序降级，直出结构化 JSON
+- `text`：仅参与智能问答（`usage: qa_fallback`），且为 Gemini/NVIDIA 都失败时的兜底，不参与视觉分析、不参与云端结果融合

 **NvidiaVisionAdapter 关键实现**（`fam_edge/adapters/nvidia_adapter.py`）：

@@ -328,24 +329,39 @@ chat_history 独立表
 **视觉分析降级链路（fallback 模式，仅云端 role=vision 模型）**：

 ```
-Gemini (gemini-1.5-flash, role=vision)
+Gemini (gemini-flash-latest, role=vision) —— 多图单请求直出结构化 JSON
   │ 失败 / 熔断 OPEN / 超时
   ▼
-NVIDIA NIM (llama-3.2-11b-vision-instruct, role=vision)
+NVIDIA NIM (llama-3.2-11b-vision-instruct, role=vision) —— 逐帧结构化聚合
   │ 失败 / 熔断 OPEN / 超时
   ▼
-任务 FAILED（走重试，不回退本地 Ollama —— 本地仅负责文本）
+任务 FAILED（走重试，绝不回退本地 Ollama —— 本地仅负责问答兜底）
 ```

-**文本阶段链路**：
+**格式化阶段（无模型调用，仅数据转换）**：

 ```
-各帧视觉描述（来自云端成功 provider）+ 时间戳 + known_members 上下文
+云端成功 provider 直出的结构化 JSON（frame_details / 可选 global_summary / entities_json）
   ▼
-本地 Ollama (qwen2.5:7b, role=text) 文本融合 → JSON 结构化结果
-   │ 失败 / 超时
+format_cloud_result：字段归一化 → 补 source_providers=[provider] / compute_provider=[provider]
+   → 缺失 entities_json 由 frame_details 推导 → 缺失 global_summary 则事实拼接 → schema 校验
   ▼
-任务 FAILED（走重试）
+合法入库结构，随响应返回 NAS 直接落库（本地模型不介入）
+```
+
+**智能问答降级链路（chat 场景）**：
+
+```
+Gemini (role=vision, 也参与问答)
+   │ 失败 / 熔断 OPEN / 超时
+   ▼
+NVIDIA NIM (role=vision, 也参与问答)
+   │ 失败 / 熔断 OPEN / 超时
+   ▼
+本地 Ollama (qwen2.5:7b, role=text, usage=qa_fallback) —— 仅当两云端都失败才启用
+   │ 失败
+   ▼
+返回"所有模型均不可用"
 ```

 **熔断器策略**（按 provider 独立，仅云端模型启用）：
--- a/fam-core/config/config.yaml
+++ b/fam-core/config/config.yaml
@@ -37,6 +37,6 @@ video_server:
  video_dir: "/volume1/surveillance"

 chat_handler:
-  ollama_url: "http://129.146.203.203:5000/api/edge/chat"
-  model_name: "llava-phi3"
+  # 智能问答统一走 FAM-Edge 编排端点（Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama 兜底）
+  qa_url: "http://129.146.203.203:5000/api/edge/chat/ask"
  timeout: 120
--- a/fam-core/src/fam_core/chat_handler/chat_handler.py
+++ b/fam-core/src/fam_core/chat_handler/chat_handler.py
@@ -71,27 +71,25 @@ def _aggregate_by_hour(details):
    return '\n'.join(lines)


-def _call_ollama(prompt: str) -> str:
-    """调用 Oracle Ollama 纯文本模式"""
+def _call_edge_qa(prompt: str) -> str:
+    """调用 FAM-Edge 问答编排端点（Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama 兜底）"""
    cfg = load_config()
-    ollama_url = cfg.get('chat_handler', {}).get(
-        'ollama_url', 'http://localhost:11434/api/generate'
+    qa_url = cfg.get('chat_handler', {}).get(
+        'qa_url', 'http://129.146.203.203:5000/api/edge/chat/ask'
    )
-    model_name = cfg.get('chat_handler', {}).get('model_name', 'llava-phi3')
    timeout = cfg.get('chat_handler', {}).get('timeout', 120)

-    resp = requests.post(ollama_url, json={
-        "model": model_name,
-        "prompt": prompt,
-        "stream": False,
-        "options": {"temperature": 0.3}
-    }, timeout=timeout)
+    resp = requests.post(qa_url, json={"prompt": prompt}, timeout=timeout)

    if resp.status_code == 200:
-        return resp.json().get('response', '')
+        data = resp.json()
+        answer = data.get('answer', '')
+        provider = data.get('provider', 'unknown')
+        logger.info(f"问答由 {provider} 提供回答（长度={len(answer)}）")
+        return answer
    else:
-        logger.error(f"Ollama 调用失败: {resp.status_code} {resp.text}")
-        raise Exception(f"Ollama error: {resp.status_code}")
+        logger.error(f"Edge 问答调用失败: {resp.status_code} {resp.text[:200]}")
+        raise Exception(f"Edge QA error: {resp.status_code}")


@chat_bp.route('/api/chat/ask', methods=['POST'])
@@ -136,9 +134,9 @@ def chat_ask():
        )

        try:
-            answer = _call_ollama(prompt)
+            answer = _call_edge_qa(prompt)
        except Exception as e:
-            logger.error(f"Ollama 调用失败: {e}")
+            logger.error(f"问答编排调用失败: {e}")
            return jsonify({"error": f"AI 调用失败: {e}"}), 503

    # 3. 写入 chat_history
--- a/fam-edge/config/config.yaml
+++ b/fam-edge/config/config.yaml
@@ -39,9 +39,15 @@ timeout:
  callback: 30
  overall: 1800

-# 多模型池配置
-# 视觉分析: Gemini(主) -> NVIDIA NIM(备) 顺序降级; 全失败 -> 任务 FAILED 走重试
-# 文本融合/对话: 本地 Ollama qwen2.5:7b 专职 (不参与视觉)
+# 多模型池配置（新框架：本地大模型不参与视频分析，仅智能问答兜底）
+#
+# 视频分析链路（推送模式）:
+#   云端 VLM 直接产出结构化 JSON (global_summary / entities_json / frame_details)
+#   -> Edge 仅做格式化/校验 (format_cloud_result) -> 直接回写 NAS，无本地融合步骤
+#   视觉角色: Gemini(主) -> NVIDIA NIM(备) 顺序降级; 两云端全失败 -> 任务 FAILED 走重试
+#
+# 智能问答链路:
+#   Gemini -> NVIDIA -> 本地 Ollama (仅当两云端都失败才启用本地兜底)
 models:
  - provider: "gemini"
    role: "vision"
@@ -66,12 +72,14 @@ models:
      threshold: 3
      cooldown: 600

+  # 本地模型：纯文本 qwen2.5:7b，仅参与智能问答，作为 Gemini/NVIDIA 都失败时的兜底
  - provider: "ollama"
    role: "text"
+    usage: "qa_fallback"
    enabled: true
    model_name: "qwen2.5:7b"
    base_url: "http://localhost:11434"
-    timeout: 300
+    timeout: 120
    num_predict: 512
    circuit_breaker:
      enabled: false
--- a/fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/orchestrator.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/ai_orchestrator/orchestrator.py
@@ -1,14 +1,16 @@
 """
-AI-Orchestrator - 多模型并行编排
+AI-Orchestrator - 多模型编排

-流程:
+视频分析链路（新框架）:
 1. 加载所有启用的模型适配器
 2. 健康检查
 3. 抽帧 + 关键帧筛选 + 压缩
-4. 并行调用所有健康模型（ThreadPoolExecutor）
-5. 文本融合（多模型输出平等交叉验证）
-6. 回调 NAS
-7. 清理临时文件
+4. 云端 VLM 视觉分析（Gemini 主 / NVIDIA 兜底），直出结构化 JSON
+5. format_cloud_result：对云端结果做**格式化/校验**（无本地模型调用，不汇总摘要）
+6. 同步返回 NAS → 落库
+
+智能问答链路（新框架）:
+- run_qa：Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama（仅当两云端都失败才用本地兜底）
 """
 import time
 import json
@@ -16,63 +18,17 @@ import base64
 import requests
 from datetime import datetime, timedelta
 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, TimeoutError as FuturesTimeout
-from typing import Dict, List, Optional
+from typing import Dict, List, Optional, Tuple

 from ..logger import setup_logger, log_task
 from ..config_loader import load_config
 from ..model_adapters.adapter_factory import build_adapters
 from ..model_adapters.base_adapter import BaseModelAdapter
 from ..video_preprocessor.preprocessor import VideoPreprocessor
-from .json_parser import parse_vlm_json, VLMOutputInvalidError
+from .json_parser import VLMOutputInvalidError, validate_schema

 logger = setup_logger('fam-edge.orchestrator')

-FUSION_SYSTEM_PROMPT = """你是一个无情的数据提取器。不要输出任何思考过程，只输出合法 JSON。
-
-输入参数:
- 多模型视觉分析日志（每个模型独立输出，平等对待，交叉验证）:
-{model_outputs}
- 已知成员清单: {known_members}
-
-执行规则:
-1. 多个模型的输出平等对待，交叉验证：
-   - 多个模型一致描述的内容 → 可信度高，必须纳入 frame_details，source_providers 列出所有一致的模型
-   - 仅单一模型描述的内容 → 纳入 frame_details，source_providers 仅含该模型
-   - 多个模型冲突时（如人物动作描述不一致）→ 以多数模型一致为准，source_providers 列出多数派模型
-2. 画面人物按特征匹配已知成员清单：
-   - 匹配到已命名成员（real_name 非空）→ person 字段填 real_name
-   - 匹配到未命名成员（real_name 为空）→ person 字段填 abstract_label
-   - 都不匹配 → 按出现顺序赋予新标识"人物B"、"人物C"...
-3. 提取每张关键帧对应的时间点、人物、动作、衣着，输出到 frame_details 数组。
-4. frame_details 每条必须包含 source_providers 数组。
-5. compute_provider 字段填入本次实际成功调用的所有模型标识数组（去重）。
-6. 仅输出合法 JSON，不输出任何思考过程、markdown 标记或注释。
-
-输出 JSON 结构:
-{{
-  "global_summary": "字符串，整个时段的整体摘要，简体中文",
-  "entities_json": [
-    {{
-      "person": "字符串",
-      "action": "字符串",
-      "clothing": "字符串"
-    }}
-  ],
-  "frame_details": [
-    {{
-      "frame_index": "数字",
-      "frame_timestamp": "字符串，ISO 8601 格式时间戳",
-      "person": "字符串",
-      "action": "字符串",
-      "clothing": "字符串",
-      "is_attention_event": "布尔值",
-      "source_providers": "数组"
-    }}
-  ],
-  "compute_provider": "数组"
-}}
-"""
-

 class AIOrchestrator:
    """AI 编排器"""
@@ -96,7 +52,7 @@ class AIOrchestrator:
    def run_visual_analysis(self, adapters: List[BaseModelAdapter],
                           frame_paths: List[str],
                           frame_timestamps: List[str],
-                           known_members_context: str) -> Dict[str, str]:
+                           known_members_context: str) -> Dict[str, dict]:
        """视觉分析阶段：仅 role=vision 的适配器参与

        orchestrator.mode:
@@ -141,7 +97,7 @@ class AIOrchestrator:
        return model_outputs

    def _run_visual_ensemble(self, vision_adapters, frame_paths,
-                             frame_timestamps, known_members_context) -> Dict[str, str]:
+                             frame_timestamps, known_members_context) -> Dict[str, dict]:
        """并行调用所有健康 vision 模型，保留全部成功结果（交叉验证）"""
        model_outputs = {}
        max_timeout = max((a.get_timeout() for a in vision_adapters), default=240)
@@ -180,68 +136,115 @@ class AIOrchestrator:
                    adapter.get_circuit_breaker().record_failure()
        return model_outputs

-    def run_text_fusion(self, model_outputs: Dict[str, str],
-                         known_members_context: str,
-                         task_id: int) -> dict:
-        """文本融合阶段 - 多模型输出平等交叉验证"""
-        # 构建 model_outputs 文本
-        outputs_text = '\n'.join(
-            f"  - {provider} 输出: {output}" for provider, output in model_outputs.items()
-        )
+    def format_cloud_result(self, provider: str, raw_result: dict,
+                             known_members_context: str = '',
+                             task_id: int = 0) -> dict:
+        """格式化云端 VLM 直出的结构化结果（**无本地模型调用**）。

-        prompt = FUSION_SYSTEM_PROMPT.format(
-            model_outputs=outputs_text,
-            known_members=known_members_context or '（暂无已知成员）'
-        )
+        - 云端模型已产出结构化数据（frame_details / 可选 global_summary / entities_json）
+        - 本方法仅做：字段归一化、source_providers 与 compute_provider 填充、
+          entities 推导、global_summary 缺失时格式化生成
+        - 解析/校验失败抛 VLMOutputInvalidError
+        """
+        if not isinstance(raw_result, dict):
+            raise VLMOutputInvalidError("云端视觉模型未返回结构化数据(dict)")

-        # 调用文本角色模型（role=text，默认 ollama / qwen2.5:7b）做融合
-        text_cfg = next(
-            (cfg for cfg in self.config.get('models', []) if cfg.get('role') == 'text'), None
-        ) or next(
-            (cfg for cfg in self.config.get('models', []) if cfg.get('provider') == 'ollama'), None
-        )
-        if not text_cfg:
-            raise VLMOutputInvalidError("没有文本角色模型配置，无法执行文本融合")
+        data = dict(raw_result)
+        frame_details = data.get('frame_details')
+        if not isinstance(frame_details, list) or not frame_details:
+            raise VLMOutputInvalidError("云端结果缺少非空的 frame_details")

-        base_url = text_cfg.get('base_url', 'http://localhost:11434')
-        model_name = text_cfg.get('model_name', 'qwen2.5:7b')
-        fusion_timeout = self.timeout_cfg.get('vlm_fusion', 300)
-        num_predict = text_cfg.get('num_predict', 1024)
+        # 归一化每条 frame_detail
+        normalized = []
+        for f in frame_details:
+            if not isinstance(f, dict):
+                continue
+            sp = f.get('source_providers')
+            if not isinstance(sp, list) or not sp:
+                sp = [provider]
+            normalized.append({
+                "frame_index": int(f.get("frame_index", len(normalized) + 1)),
+                "frame_timestamp": str(f.get("frame_timestamp", "")),
+                "person": str(f.get("person", "无人")),
+                "action": str(f.get("action", "")),
+                "clothing": str(f.get("clothing", "")),
+                "is_attention_event": bool(f.get("is_attention_event", False)),
+                "source_providers": [str(p) for p in sp],
+            })
+        if not normalized:
+            raise VLMOutputInvalidError("frame_details 解析后为空")
+        data['frame_details'] = normalized

-        start = time.time()
-        resp = requests.post(
-            f"{base_url}/api/generate",
-            json={
-                "model": model_name,
-                "prompt": prompt,
-                "stream": False,
-                "format": "json",
-                "options": {"temperature": 0.0, "num_predict": num_predict}
-            },
-            timeout=fusion_timeout
-        )
+        # compute_provider：本次实际成功的云端模型
+        data['compute_provider'] = [provider]

-        if resp.status_code != 200:
-            raise VLMOutputInvalidError(f"融合阶段 Ollama 调用失败: {resp.status_code}")
+        # entities_json：缺失时由 frame_details 推导（按人物去重）
+        if not data.get('entities_json'):
+            seen = set()
+            ents = []
+            for f in normalized:
+                p = f['person']
+                if p and p != '无人' and p not in seen:
+                    seen.add(p)
+                    ents.append({
+                        "person": p,
+                        "action": f['action'],
+                        "clothing": f['clothing'],
+                    })
+            data['entities_json'] = ents

-        raw_output = resp.json().get('response', '')
-        duration_ms = int((time.time() - start) * 1000)
-        log_task(logger, task_id, 'vlm_fusion', f'融合完成，原始输出长度={len(raw_output)}', duration_ms=duration_ms)
+        # global_summary：云端未给则格式化生成（非 LLM 汇总，仅拼接事实）
+        if not data.get('global_summary'):
+            data['global_summary'] = self._build_summary_from_frames(normalized)

-        # 解析 JSON（三层容错）
-        result = parse_vlm_json(raw_output)
+        return validate_schema(data)

-        # 确保 compute_provider 与实际调用的模型一致
-        result['compute_provider'] = list(model_outputs.keys())
+    def _build_summary_from_frames(self, frame_details: List[dict]) -> str:
+        """当云端模型未提供 global_summary 时，由 frame_details 格式化生成摘要。
+        注意：这是确定性事实拼接，非 LLM 二次汇总。"""
+        persons = {}
+        has_attention = False
+        for f in frame_details:
+            p = f['person']
+            if p and p != '无人':
+                persons.setdefault(p, set()).add(f['action'])
+            if f.get('is_attention_event'):
+                has_attention = True
+        if not persons:
+            summary = "整个时段内画面中未检测到人物出现，主要为环境静态画面。"
+        else:
+            parts = []
+            for p, acts in persons.items():
+                acts_desc = "、".join(sorted(a for a in acts if a)) or "无明显动作"
+                parts.append(f"{p}（{acts_desc}）")
+            summary = f"时段内检测到：{'；'.join(parts)}。"
+        if has_attention:
+            summary += " ⚠️ 存在需关注的异常事件。"
+        return summary

-        # 确保 frame_details 的 source_providers 只包含实际成功的模型
-        valid_providers = set(model_outputs.keys())
-        for frame in result.get('frame_details', []):
-            frame['source_providers'] = [
-                p for p in frame.get('source_providers', []) if p in valid_providers
-            ] or list(valid_providers)
+    def run_qa(self, prompt: str, max_tokens: int = 512) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
+        """智能问答编排：Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama（仅当两云端都失败才用本地兜底）。

-        return result
+        返回 (answer, provider)；全部失败返回 (None, None)。
+        """
+        qa_order = ['gemini', 'nvidia', 'ollama']
+        for name in qa_order:
+            adapter = next((a for a in self.adapters if a.provider_name == name), None)
+            if adapter is None:
+                logger.warning(f"[qa] 未配置模型 {name}，跳过")
+                continue
+            try:
+                if adapter.get_circuit_breaker().is_open():
+                    logger.warning(f"[qa] {name} 熔断器 OPEN，跳过")
+                    continue
+                answer = adapter.chat(prompt, max_tokens=max_tokens)
+                if answer:
+                    logger.info(f"[qa] 由 {name} 回答（长度={len(answer)}）")
+                    return answer, name
+                logger.warning(f"[qa] {name} 返回空")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"[qa] {name} 调用异常: {e}")
+        return None, None

    def send_callback(self, webhook_url: str, task_id: int,
                      result: dict, camera_name: str = '',
@@ -340,8 +343,10 @@ class AIOrchestrator:
            if not model_outputs:
                raise Exception('All models failed in visual analysis')

-            # 4. 文本融合
-            fusion_result = self.run_text_fusion(model_outputs, known_members, task_id)
+            # 4. 云端直出结果格式化（无本地融合）
+            provider = next(iter(model_outputs))
+            fusion_result = self.format_cloud_result(
+                provider, model_outputs[provider], known_members, task_id)

            # 5. 回调
            # 从视频文件名推断 camera_name
@@ -359,7 +364,7 @@ class AIOrchestrator:
            log_task(logger, task_id, 'overall', f'任务完成', duration_ms=total_ms)

        except VLMOutputInvalidError as e:
-            logger.error(f"[task_id={task_id}] VLM 输出解析失败: {e}")
+            logger.error(f"[task_id={task_id}] 云端结果格式化失败: {e}")
            self.send_failure_callback(webhook_url, task_id, 'vlm_fusion', str(e))
        except Exception as e:
            logger.error(f"[task_id={task_id}] 任务处理失败: {e}", exc_info=True)
@@ -429,8 +434,10 @@ class AIOrchestrator:
            if not model_outputs:
                raise Exception('All models failed in visual analysis')

-            # 4. 文本融合
-            fusion_result = self.run_text_fusion(model_outputs, known_members, task_id)
+            # 4. 云端直出结果格式化（无本地融合）
+            provider = next(iter(model_outputs))
+            fusion_result = self.format_cloud_result(
+                provider, model_outputs[provider], known_members, task_id)

            total_ms = int((time.time() - start_time) * 1000)
            log_task(logger, task_id, 'overall', '推送任务完成', duration_ms=total_ms)
--- a/fam-edge/src/fam_edge/api_gateway/api_gateway.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/api_gateway/api_gateway.py
@@ -150,7 +150,7 @@ def health():

@api_bp.route('/api/edge/chat', methods=['POST'])
 def chat_proxy():
-    """代理转发至本地 Ollama /api/generate（Ollama 未对外暴露）"""
+    """代理转发至本地 Ollama /api/generate（兼容旧调用，Ollama 未对外暴露）"""
    data = request.get_json(silent=True)
    if not data:
        return jsonify({"error": "Invalid JSON"}), 400
@@ -165,3 +165,26 @@ def chat_proxy():
    except requests.RequestException as e:
        logger.error(f"Chat proxy error: {e}")
        return jsonify({"error": f"Ollama unreachable: {e}"}), 502
+
+
+@api_bp.route('/api/edge/chat/ask', methods=['POST'])
+def chat_ask():
+    """智能问答编排：Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama（两云端都失败才用本地兜底）
+
+    请求: {"prompt": "..."}
+    响应: {"answer": "...", "provider": "gemini"|"nvidia"|"ollama"}
+    """
+    data = request.get_json(silent=True)
+    if not data or 'prompt' not in data:
+        return jsonify({"error": "缺少必填字段: prompt"}), 400
+
+    prompt = data['prompt']
+    max_tokens = int(data.get('max_tokens', 512))
+
+    answer, provider = get_orchestrator().run_qa(prompt, max_tokens=max_tokens)
+    if answer is None:
+        return jsonify({
+            "error": "所有模型均不可用（Gemini / NVIDIA / Ollama 全部失败）"
+        }), 503
+
+    return jsonify({"answer": answer, "provider": provider}), 200
--- a/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/base_adapter.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/base_adapter.py
@@ -1,14 +1,20 @@
 """
 模型适配器基类 - 所有模型适配器的抽象基类

-新增模型只需继承此类并实现 4 个方法:
+新增模型只需继承此类并实现方法:
 1. health_check() -> bool
-2. analyze_frames(frame_paths, frame_timestamps, known_members_context) -> Optional[str]
-3. get_timeout() -> int
-4. get_circuit_breaker() -> CircuitBreaker
+2. analyze_frames(frame_paths, frame_timestamps, known_members_context) -> Optional[dict]
+   - 视觉分析：输入帧图片路径 + 时间戳 + 成员清单，直接输出**结构化结果 dict**
+     (含 frame_details 等，详见 format_cloud_result 约定)。
+   - 失败/超时返回 None。
+3. chat(prompt) -> Optional[str]
+   - 纯文本问答（智能问答场景），返回文本或 None。
+   - 默认实现抛 NotImplementedError；文本/视觉模型按需实现。
+4. get_timeout() -> int
+5. get_circuit_breaker() -> CircuitBreaker
 """
 from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import List, Optional
+from typing import Dict, List, Optional


 class BaseModelAdapter(ABC):
@@ -17,7 +23,7 @@ class BaseModelAdapter(ABC):
    def __init__(self, provider_name: str, config: dict):
        self.provider_name = provider_name  # 如 "ollama", "gemini"
        self.config = config
-        # 角色: vision=视觉分析, text=文本融合/对话; 默认 vision
+        # 角色: vision=视觉分析, text=智能问答兜底(本地模型); 默认 vision
        self.role = config.get('role', 'vision')

    def get_role(self) -> str:
@@ -32,11 +38,28 @@ class BaseModelAdapter(ABC):
    @abstractmethod
    def analyze_frames(self, frame_paths: List[str],
                       frame_timestamps: List[str],
-                       known_members_context: str) -> Optional[str]:
-        """视觉分析：输入帧图片路径 + 时间戳 + 成员清单，输出自然语言描述。
-        失败/超时返回 None。"""
+                       known_members_context: str) -> Optional[Dict]:
+        """视觉分析：输入帧图片路径 + 时间戳 + 成员清单，
+        直接输出结构化结果 dict（含 frame_details 等）。失败/超时返回 None。
+
+        约定返回结构（云端模型直出，Edge 仅做格式化校验，不再本地融合）:
+        {
+          "global_summary": "整个时段整体摘要(可选，缺失时由 Edge 格式化生成)",
+          "entities_json": [{"person","action","clothing"}] (可选，缺失时由 frame_details 推导),
+          "frame_details": [
+            {"frame_index":int, "frame_timestamp":str, "person":str,
+             "action":str, "clothing":str, "is_attention_event":bool,
+             "source_providers":[provider]}
+          ]
+        }
+        """
        pass

+    def chat(self, prompt: str, max_tokens: int = 512) -> Optional[str]:
+        """纯文本问答（智能问答场景）。默认不实现。"""
+        raise NotImplementedError(
+            f"{self.provider_name} 适配器未实现 chat()（不参与智能问答）")
+
    @abstractmethod
    def get_timeout(self) -> int:
        """该模型的调用超时秒数"""
--- a/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/gemini_adapter.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/gemini_adapter.py
@@ -3,31 +3,32 @@ GeminiAdapter - Google Gemini 云端 VLM 适配器

 provider_name = "gemini"
 模型: gemini-flash-latest (v1beta 下 gemini-1.5-flash 会 404，用 flash-latest 别名)
-角色: vision (视觉分析)
+角色: vision (视觉分析直出结构化 JSON) + 智能问答
 健康检查: GET /v1beta/models?key=...
 熔断器: 启用
-逐帧分析: 与 NVIDIA 统一流程，逐帧调用（也规避多图返回不稳定）
+视觉分析: 多图单请求直出结构化 JSON（global_summary/entities_json/frame_details）
 """
 import os
 import base64
 import requests
-from typing import List, Optional
+from typing import Dict, List, Optional

 from .base_adapter import BaseModelAdapter
 from .circuit_breaker import CircuitBreaker
 from ..logger import setup_logger
+from ..ai_orchestrator.json_parser import parse_vlm_json, VLMOutputInvalidError

 logger = setup_logger('fam-edge.gemini_adapter')


 class GeminiAdapter(BaseModelAdapter):
-    """Gemini 云端 VLM 适配器 (逐帧)"""
+    """Gemini 云端 VLM 适配器 (视觉直出结构化 JSON + 文本问答)"""

    def __init__(self, config: dict):
        super().__init__("gemini", config)
        self.model_name = config.get('model_name', 'gemini-flash-latest')
        self.api_key = self._resolve_key(config.get('api_key', ''))
-        self.timeout = config.get('timeout', 15)
+        self.timeout = config.get('timeout', 30)
        cb_cfg = config.get('circuit_breaker', {})
        self._cb = CircuitBreaker(
            threshold=cb_cfg.get('threshold', 3),
@@ -62,61 +63,143 @@ class GeminiAdapter(BaseModelAdapter):
            logger.error(f"Gemini 健康检查异常: {e}")
            return False

+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 视觉分析：多图单请求，直出结构化 JSON
+    # ------------------------------------------------------------------
    def analyze_frames(self, frame_paths: List[str],
                       frame_timestamps: List[str],
-                       known_members_context: str) -> Optional[str]:
+                       known_members_context: str) -> Optional[Dict]:
        if self._cb.is_open():
            logger.warning("Gemini 熔断器 OPEN，跳过调用")
            return None
        if not self.api_key:
            logger.warning("Gemini API Key 未配置，跳过调用")
            return None
-
-        results = []
-        for path, ts in zip(frame_paths, frame_timestamps):
-            desc = self._analyze_one(path, ts, known_members_context)
-            if desc:
-                results.append(f"[帧] 时间: {ts}\n{desc}")
-
-        if not results:
-            self._cb.record_failure()
+        if not frame_paths:
+            logger.warning("Gemini 无帧可分析")
            return None
-        self._cb.record_success()
-        logger.info(f"Gemini 视觉分析完成，{len(results)} 帧有描述")
-        return "\n".join(results)

-    def _analyze_one(self, path: str, ts: str,
-                     known_members: str) -> Optional[str]:
+        parts = []
+        ts_map = {}
+        for i, (path, ts) in enumerate(zip(frame_paths, frame_timestamps), 1):
            try:
                with open(path, 'rb') as f:
                    img = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
            except Exception as e:
                logger.error(f"读取图片失败 {path}: {e}")
+                continue
+            parts.append({"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": img}})
+            parts.append({"text": f"[图片{i}] 时间: {ts}"})
+            ts_map[i] = ts
+
+        if not parts:
            return None

-        prompt = self._build_prompt(ts, known_members)
+        parts.insert(0, {"text": self._build_structured_prompt(known_members_context)})
+
        try:
            resp = requests.post(
                f"{self._base_url}/models/{self.model_name}:generateContent?key={self.api_key}",
-                json={"contents": [{"parts": [
-                    {"text": prompt},
-                    {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": img}}
-                ]}], "generationConfig": {"temperature": 0.2, "maxOutputTokens": 300}},
+                json={"contents": [{"parts": parts}],
+                      "generationConfig": {"temperature": 0.2, "maxOutputTokens": 2048}},
                timeout=self.timeout
            )
            if resp.status_code == 200:
                cands = resp.json().get('candidates', [])
                if cands:
-                    parts = cands[0].get('content', {}).get('parts', [])
-                    text = ''.join(p.get('text', '') for p in parts).strip()
-                    return text or None
-                logger.warning("Gemini 返回空 candidates")
+                    text = ''.join(
+                        p.get('text', '')
+                        for p in cands[0].get('content', {}).get('parts', [])
+                    ).strip()
+                    if not text:
+                        logger.warning("Gemini 返回空文本")
+                        self._cb.record_failure()
+                        return None
+                    try:
+                        result = parse_vlm_json(text)
+                        # 确保 frame_details 的 frame_timestamp 与标注一致
+                        for f in result.get('frame_details', []):
+                            idx = f.get('frame_index')
+                            if isinstance(idx, int) and idx in ts_map and not f.get('frame_timestamp'):
+                                f['frame_timestamp'] = ts_map[idx]
+                        for f in result.get('frame_details', []):
+                            if 'source_providers' not in f or not f.get('source_providers'):
+                                f['source_providers'] = ['gemini']
+                        self._cb.record_success()
+                        logger.info(f"Gemini 视觉分析完成，frame_details={len(result.get('frame_details', []))}")
+                        return result
+                    except VLMOutputInvalidError as e:
+                        logger.error(f"Gemini 输出无法解析为 JSON: {e}")
+                        self._cb.record_failure()
+                        return None
            else:
-                logger.warning(f"Gemini 单帧失败 HTTP {resp.status_code}: {resp.text[:150]}")
+                logger.warning(f"Gemini 视觉分析 HTTP {resp.status_code}: {resp.text[:150]}")
+                self._cb.record_failure()
        except requests.Timeout:
-            logger.warning(f"Gemini 单帧超时 ({self.timeout}s)")
+            logger.warning(f"Gemini 视觉分析超时 ({self.timeout}s)")
+            self._cb.record_failure()
        except Exception as e:
-            logger.error(f"Gemini 单帧异常: {e}")
+            logger.error(f"Gemini 视觉分析异常: {e}")
+            self._cb.record_failure()
+        return None
+
+    def _build_structured_prompt(self, known_members: str) -> str:
+        return f"""你是家庭监控视频分析助手。下面按时间顺序排列了多张监控截图。
+请分析整个时段，只输出合法 JSON（不要 markdown、不要任何解释文字），结构如下：
+
+{{
+  "global_summary": "整个时段的整体摘要，简体中文，2-4 句，客观描述人物与主要活动",
+  "entities_json": [
+    {{"person": "人物标识(匹配已知成员用真名，否则用'人物A'/'人物B'...)", "action": "主要动作", "clothing": "衣着"}}
+  ],
+  "frame_details": [
+    {{
+      "frame_index": 图片序号(从1开始，与[图片N]标注对应),
+      "frame_timestamp": "该帧的时间戳(用[图片N]标注里的时间)",
+      "person": "该帧画面中的人物或'无人'",
+      "action": "该帧可见动作",
+      "clothing": "该帧衣着(颜色+类型)",
+      "is_attention_event": false,
+      "source_providers": ["gemini"]
+    }}
+  ]
+}}
+
+规则：
+1. 只描述客观画面，不要猜测或想象。
+2. frame_details 每帧一条，frame_index 与上方[图片N]序号对应，frame_timestamp 用标注时间。
+3. 已知家庭成员（按特征匹配，匹配到用 real_name，否则用"人物X"）：
+{known_members or '（暂无已知成员）'}
+4. is_attention_event：是否为跌倒、危险、异常哭闹等需关注事件（没有则为 false）。
+5. 没有人物出现的帧 person 填"无人"，action 填""。"""
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 智能问答：纯文本
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def chat(self, prompt: str, max_tokens: int = 512) -> Optional[str]:
+        if not self.api_key:
+            logger.warning("Gemini API Key 未配置，跳过问答")
+            return None
+        try:
+            resp = requests.post(
+                f"{self._base_url}/models/{self.model_name}:generateContent?key={self.api_key}",
+                json={"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
+                      "generationConfig": {"temperature": 0.3, "maxOutputTokens": max_tokens}},
+                timeout=self.timeout
+            )
+            if resp.status_code == 200:
+                cands = resp.json().get('candidates', [])
+                if cands:
+                    text = ''.join(
+                        p.get('text', '')
+                        for p in cands[0].get('content', {}).get('parts', [])
+                    ).strip()
+                    return text or None
+            logger.warning(f"Gemini 问答 HTTP {resp.status_code}")
+        except requests.Timeout:
+            logger.warning(f"Gemini 问答超时 ({self.timeout}s)")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Gemini 问答异常: {e}")
        return None

    def get_timeout(self) -> int:
@@ -124,16 +207,3 @@ class GeminiAdapter(BaseModelAdapter):

    def get_circuit_breaker(self) -> CircuitBreaker:
        return self._cb
-
-    def _build_prompt(self, ts: str, known_members: str) -> str:
-        return f"""你是家庭监控视频分析助手。请看这张监控截图（拍摄时间 {ts}），客观描述画面内容，不要猜测。
-
-需报告：
-1. 人物：数量、衣着（颜色+类型）、可见动作
-2. 物品：玩具、奶瓶、家具等显眼物体
-3. 互动：人与人或人与物体的互动
-
-已知家庭成员（按特征匹配，匹配到用真名，否则用"人物X"）：
-{known_members or '（暂无）'}
-
-要求简洁客观，不要输出 JSON 或 markdown。"""
--- a/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/nvidia_adapter.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/nvidia_adapter.py
@@ -3,18 +3,19 @@ NvidiaVisionAdapter - NVIDIA NIM 云端 VLM 适配器

 provider_name = "nvidia"
 模型: meta/llama-3.2-11b-vision-instruct
-角色: vision (视觉分析)
+角色: vision (视觉分析直出结构化 JSON) + 智能问答
 SDK: openai (NIM 兼容 OpenAI API 规范)
-限制: NIM 单次请求最多 1 张图 -> 适配器内部逐帧调用
+限制: NIM 单次请求最多 1 张图 -> 适配器内部逐帧调用，再聚合成 frame_details
 熔断器: 启用
 """
 import os
 import base64
-from typing import List, Optional
+from typing import Dict, List, Optional

 from .base_adapter import BaseModelAdapter
 from .circuit_breaker import CircuitBreaker
 from ..logger import setup_logger
+from ..ai_orchestrator.json_parser import parse_vlm_json, VLMOutputInvalidError

 logger = setup_logger('fam-edge.nvidia_adapter')

@@ -25,7 +26,7 @@ except ImportError:


 class NvidiaVisionAdapter(BaseModelAdapter):
-    """NVIDIA NIM 云端 VLM 适配器 (逐帧)"""
+    """NVIDIA NIM 云端 VLM 适配器 (逐帧结构化 + 聚合; 文本问答)"""

    def __init__(self, config: dict):
        super().__init__("nvidia", config)
@@ -64,31 +65,41 @@ class NvidiaVisionAdapter(BaseModelAdapter):
            logger.warning(f"NVIDIA 健康检查失败: {e}")
            return False

+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 视觉分析：逐帧调用（NIM 限 1 图/请求），聚合为 frame_details
+    # ------------------------------------------------------------------
    def analyze_frames(self, frame_paths: List[str],
                       frame_timestamps: List[str],
-                       known_members_context: str) -> Optional[str]:
+                       known_members_context: str) -> Optional[Dict]:
        if self._cb.is_open():
            logger.warning("NVIDIA 熔断器 OPEN，跳过调用")
            return None
        if self._client is None:
            logger.warning("NVIDIA 客户端未初始化，跳过调用")
            return None
+        if not frame_paths:
+            logger.warning("NVIDIA 无帧可分析")
+            return None

-        results = []
-        for path, ts in zip(frame_paths, frame_timestamps):
-            desc = self._analyze_one(path, ts, known_members_context)
-            if desc:
-                results.append(f"[帧] 时间: {ts}\n{desc}")
+        frame_details = []
+        ok = False
+        for i, (path, ts) in enumerate(zip(frame_paths, frame_timestamps), 1):
+            detail = self._analyze_one_structured(path, ts, i, known_members_context)
+            if detail:
+                frame_details.append(detail)
+                ok = True

-        if not results:
+        if not ok:
            self._cb.record_failure()
            return None
-        self._cb.record_success()
-        logger.info(f"NVIDIA 视觉分析完成，{len(results)} 帧有描述")
-        return "\n".join(results)

-    def _analyze_one(self, path: str, ts: str,
-                     known_members: str) -> Optional[str]:
+        self._cb.record_success()
+        logger.info(f"NVIDIA 视觉分析完成，frame_details={len(frame_details)}")
+        # NVIDIA 单帧无法跨帧综合 global_summary，交由 Edge format_cloud_result 格式化生成
+        return {"frame_details": frame_details}
+
+    def _analyze_one_structured(self, path: str, ts: str, idx: int,
+                                known_members: str) -> Optional[Dict]:
        try:
            with open(path, 'rb') as f:
                b64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
@@ -96,7 +107,7 @@ class NvidiaVisionAdapter(BaseModelAdapter):
            logger.error(f"读取图片失败 {path}: {e}")
            return None

-        prompt = self._build_prompt(ts, known_members)
+        prompt = self._build_structured_prompt(ts, idx, known_members)
        try:
            resp = self._client.chat.completions.create(
                model=self.model_name,
@@ -109,26 +120,69 @@ class NvidiaVisionAdapter(BaseModelAdapter):
                timeout=self.timeout
            )
            content = resp.choices[0].message.content
-            return content.strip() if content else None
+            if not content:
+                return None
+            try:
+                data = parse_vlm_json(content)
+            except VLMOutputInvalidError:
+                logger.warning(f"NVIDIA 单帧 JSON 解析失败: {content[:120]}")
+                return None
+            # 组装统一字段
+            return {
+                "frame_index": idx,
+                "frame_timestamp": str(data.get("frame_timestamp", ts)),
+                "person": str(data.get("person", "无人")),
+                "action": str(data.get("action", "")),
+                "clothing": str(data.get("clothing", "")),
+                "is_attention_event": bool(data.get("is_attention_event", False)),
+                "source_providers": ["nvidia"],
+            }
        except Exception as e:
            logger.warning(f"NVIDIA 单帧异常: {e}")
            return None

+    def _build_structured_prompt(self, ts: str, idx: int, known_members: str) -> str:
+        return f"""你是家庭监控视频分析助手。请看这张监控截图（拍摄时间 {ts}）。
+只输出合法 JSON（不要 markdown、不要解释），结构如下：
+
+{{
+  "frame_timestamp": "{ts}",
+  "person": "该帧画面中的人物或'无人'",
+  "action": "该帧可见动作",
+  "clothing": "该帧衣着(颜色+类型)",
+  "is_attention_event": false
+}}
+
+规则：
+1. 只描述客观画面，不猜测。
+2. 已知家庭成员（按特征匹配，匹配到用 real_name，否则用"人物X"）：
+{known_members or '（暂无已知成员）'}
+3. is_attention_event：是否为跌倒、危险、异常哭闹等需关注事件（没有则为 false）。
+4. 没有人物出现的帧 person 填"无人"，action 填""。"""
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 智能问答：纯文本
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def chat(self, prompt: str, max_tokens: int = 512) -> Optional[str]:
+        if self._client is None:
+            logger.warning("NVIDIA 客户端未初始化，跳过问答")
+            return None
+        try:
+            resp = self._client.chat.completions.create(
+                model=self.model_name,
+                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+                temperature=0.3,
+                max_tokens=max_tokens,
+                timeout=self.timeout
+            )
+            content = resp.choices[0].message.content
+            return content.strip() if content else None
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"NVIDIA 问答异常: {e}")
+            return None
+
    def get_timeout(self) -> int:
        return self.timeout

    def get_circuit_breaker(self) -> CircuitBreaker:
        return self._cb
-
-    def _build_prompt(self, ts: str, known_members: str) -> str:
-        return f"""你是家庭监控视频分析助手。请看这张监控截图（拍摄时间 {ts}），客观描述画面内容，不要猜测。
-
-需报告：
-1. 人物：数量、衣着（颜色+类型）、可见动作
-2. 物品：玩具、奶瓶、家具等显眼物体
-3. 互动：人与人或人与物体的互动
-
-已知家庭成员（按特征匹配，匹配到用真名，否则用"人物X"）：
-{known_members or '（暂无）'}
-
-要求简洁客观，不要输出 JSON 或 markdown。"""
--- a/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/ollama_adapter.py
+++ b/fam-edge/src/fam_edge/model_adapters/ollama_adapter.py
@@ -1,9 +1,11 @@
 """
-OllamaAdapter - 本地 VLM 模型适配器
+OllamaAdapter - 本地模型适配器（仅智能问答兜底）

 provider_name = "ollama"
-模型: llava-phi3
+模型: qwen2.5:7b（纯文本）
+角色: text（智能问答兜底；Gemini 与 NVIDIA 均失败时启用）
 健康检查: GET /api/tags
+不参与视觉分析、不参与视频结构化输出（云端 VLM 直出）
 """
 import base64
 import requests
@@ -115,6 +117,41 @@ class OllamaAdapter(BaseModelAdapter):
    def get_circuit_breaker(self) -> CircuitBreaker:
        return self._cb

+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 智能问答：纯文本（本地模型，仅作 Gemini/NVIDIA 全失败时的兜底）
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def chat(self, prompt: str, max_tokens: int = 512) -> Optional[str]:
+        if self._cb.is_open():
+            logger.warning("Ollama 熔断器 OPEN，跳过问答")
+            return None
+        try:
+            resp = requests.post(
+                f"{self.base_url}/api/generate",
+                json={
+                    "model": self.model_name,
+                    "prompt": prompt,
+                    "stream": False,
+                    "options": {"temperature": 0.3, "num_predict": max_tokens}
+                },
+                timeout=self.timeout
+            )
+            if resp.status_code == 200:
+                output = resp.json().get('response', '').strip()
+                if output:
+                    self._cb.record_success()
+                    return output
+                self._cb.record_failure()
+            else:
+                logger.error(f"Ollama 问答失败: {resp.status_code} {resp.text[:200]}")
+                self._cb.record_failure()
+        except requests.Timeout:
+            logger.error(f"Ollama 问答超时 ({self.timeout}s)")
+            self._cb.record_failure()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ollama 问答异常: {e}")
+            self._cb.record_failure()
+        return None
+
    def _build_visual_prompt(self, n: int, timestamps: List[str], known_members: str) -> str:
        """构建视觉分析 Prompt"""
        ts_lines = '\n'.join(