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范围：深入分析 OpenAI Codex 的 LLM 客户端抽象架构，包括 ModelClient、ModelClientSession 的设计，以及与 OpenAI API 的交互模式

范围：深入分析 OpenAI Codex 的上下文管理机制，包括对话历史、Token 管理、上下文压缩和引用追踪

范围：深入分析 OpenAI Codex 的流式处理机制，包括 WebSocket 实时对话、SSE 回退、流事件处理和音频流处理

范围：深入分析 OpenAI Codex 的错误分类、可重试错误处理、流中断恢复策略和 WebSocket 回退机制

范围：深入分析 pydantic-ai, kosong (kimi-cli), agentscope, llm-client (Rust) 等框架如何实现对不同 LLM Provider 的统一抽象，探讨接口设计、消息模型、流式处理及能力管理的最佳实践。

范围：深入探讨 LLM 抽象层如何在发生网络错误、流中断或模型异常时实现自动化恢复，并确保对话上下文（History/State）不丢失。