fix(chat): 防止在生成回复时触发消息打断

通过在聊天流上下文中引入 `is_replying` 状态标志，解决了在LLM生成回复期间可能被新消息错误打断的问题。

- 在调用LLM生成内容前将 `is_replying` 设置为 `True`。
- 在消息打断检查逻辑中，如果 `is_replying` 为 `True` 则跳过检查。
- 使用 `finally` 块确保无论生成成功或失败，`is_replying` 状态都会被重置为 `False`。

这确保了回复生成的原子性，防止了因用户快速连续发送消息而导致的自我打断。

src/chat/message_manager/message_manager.py

@@ -366,6 +366,11 @@ class MessageManager:
         if not global_config.chat.interruption_enabled or not chat_stream or not message:
             return
 
+        # 检查是否正在回复
+        if chat_stream.context_manager.context.is_replying:
+            logger.info(f"聊天流 {chat_stream.stream_id} 正在回复中，跳过打断检查")
+            return
+
         # 检查是否为表情包消息
         if message.is_picid or message.is_emoji:
             logger.info(f"消息 {message.message_id} 是表情包或Emoji，跳过打断检查")

src/chat/replyer/default_generator.py

@@ -313,6 +313,8 @@ class DefaultReplyer:
             model_name = "unknown_model"
 
             try:
+                # 设置正在回复的状态
+                self.chat_stream.context_manager.context.is_replying = True
                 content, reasoning_content, model_name, tool_call = await self.llm_generate_content(prompt)
                 logger.debug(f"replyer生成内容: {content}")
                 llm_response = {
@@ -321,6 +323,15 @@ class DefaultReplyer:
                     "model": model_name,
                     "tool_calls": tool_call,
                 }
+            except UserWarning as e:
+                raise e
+            except Exception as llm_e:
+                # 精简报错信息
+                logger.error(f"LLM 生成失败: {llm_e}")
+                return False, None, prompt  # LLM 调用失败则无法生成回复
+            finally:
+                # 重置正在回复的状态
+                self.chat_stream.context_manager.context.is_replying = False
 
                 # 触发 AFTER_LLM 事件
                 if not from_plugin:
@@ -335,12 +346,6 @@ class DefaultReplyer:
                         raise UserWarning(
                             f"插件{result.get_summary().get('stopped_handlers', '')}于请求后取消了内容生成"
                         )
-            except UserWarning as e:
-                raise e
-            except Exception as llm_e:
-                # 精简报错信息
-                logger.error(f"LLM 生成失败: {llm_e}")
-                return False, None, prompt  # LLM 调用失败则无法生成回复
 
             # 回复生成成功后，异步存储聊天记忆（不阻塞返回）
             try:

src/common/data_models/message_manager_data_model.py

@@ -52,6 +52,7 @@ class StreamContext(BaseDataModel):
     priority_mode: str | None = None
     priority_info: dict | None = None
     triggering_user_id: str | None = None  # 触发当前聊天流的用户ID
+    is_replying: bool = False  # 是否正在生成回复
 
     def add_action_to_message(self, message_id: str, action: str):
         """