feat(adapters): 实现 RedisResponseCache

content-addressed sha256 缓存键，Redis 不可用时静默降级。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

adapters/redis_cache.py

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+"""Redis 响应缓存 — content-addressed SHA256 键，Redis 不可用时静默降级。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import dataclasses
+import hashlib
+import json
+from typing import Any
+
+from loguru import logger
+
+from core.types import LLMResponse
+
+
+class RedisResponseCache:
+    """基于 Redis 的 LLM 响应缓存。
+
+    使用 content-addressed 策略：key = sha256(model + json(messages))，
+    值为 JSON 序列化的 LLMResponse。
+
+    当 Redis 不可用时静默降级：get 返回 None，set 吞异常并记录 warning。
+
+    Args:
+        redis: 异步 Redis 客户端实例（duck-typed，需支持 get/set 方法）。
+        ttl_s: 缓存过期时间（秒）。
+    """
+
+    def __init__(self, redis: Any, ttl_s: int) -> None:
+        self._redis = redis
+        self._ttl_s = ttl_s
+
+    def _build_key(self, model: str, messages: list[dict[str, str]]) -> str:
+        """构造 content-addressed 缓存键。
+
+        Args:
+            model: 模型名称。
+            messages: 消息列表。
+
+        Returns:
+            sha256 哈希字符串作为 Redis 键。
+        """
+        payload = json.dumps(
+            {"model": model, "messages": messages},
+            sort_keys=True,
+            ensure_ascii=False,
+        )
+        digest = hashlib.sha256(payload.encode("utf-8")).hexdigest()
+        return f"llm_cache:{digest}"
+
+    async def get(
+        self, model: str, messages: list[dict[str, str]]
+    ) -> LLMResponse | None:
+        """从缓存读取 LLM 响应。
+
+        Args:
+            model: 模型名称。
+            messages: 消息列表。
+
+        Returns:
+            缓存命中时返回 LLMResponse，未命中或 Redis 异常时返回 None。
+        """
+        try:
+            key = self._build_key(model, messages)
+            raw = await self._redis.get(key)
+        except Exception:
+            logger.warning("Redis 缓存读取失败，降级为未命中")
+            return None
+
+        if raw is None:
+            return None
+
+        data = json.loads(raw)
+        return LLMResponse(**data)
+
+    async def set(
+        self,
+        model: str,
+        messages: list[dict[str, str]],
+        response: LLMResponse,
+    ) -> None:
+        """将 LLM 响应写入缓存。
+
+        Args:
+            model: 模型名称。
+            messages: 消息列表。
+            response: 待缓存的 LLMResponse。
+        """
+        try:
+            key = self._build_key(model, messages)
+            value = json.dumps(
+                dataclasses.asdict(response), ensure_ascii=False
+            )
+            await self._redis.set(key, value, ex=self._ttl_s)
+        except Exception:
+            logger.warning("Redis 缓存写入失败，跳过缓存")