diff --git a/pipeline_service/agent_loop.py b/pipeline_service/agent_loop.py
index 6341b88..e8a47b8 100644
--- a/pipeline_service/agent_loop.py
+++ b/pipeline_service/agent_loop.py
@@ -2171,6 +2171,11 @@ _FORCE_PRODUCE_TURN = 5
 # （420s 只够 ~1.4 轮，网关瞬时挂起时重试被提前掐断，可自愈的瞬时故障也 TimeoutError 超限暂停任务链）。
 _LLM_HARD_TIMEOUT = 600
 
+# 单次 LLM 调用客户端超时（aiohttp total），略小于外层硬超时，让长生成用满外层
+# 预算而不被缺省 330s 提前掐断（2026-09-14 pbls：需求分析生成 ~368s > 330s 缺省
+# → 客户端 TimeoutError，旧代码误报「端点不可达」触发任务链暂停）。
+_LLM_CLIENT_TIMEOUT = 570
+
 _FORCE_PRODUCE_HINT = (
     "⚠️ 你已经探索了足够多轮（已超过 5 轮）。现在必须立即产出并交付：\n"
     "1. 用 write_file 写出实际交付文件（代码/文档/契约/DDL），不要再 read_file / list_files / run_shell / git_status 等探索或检查类工具。\n"
@@ -2477,7 +2482,7 @@ async def role_agent_run(project_id, role, agent_id=None, model_name=None):
                 msgs.append({"role": "user", "content": _FORCE_PRODUCE_HINT})
             try:
                 resp = await asyncio.wait_for(
-                    llm_call_msgs_native(msgs, tools=tools_schema, model=model_name, temperature=0.4, org_id=org_id, project_id=project_id, session_id='task:%s' % task_id),
+                    llm_call_msgs_native(msgs, tools=tools_schema, model=model_name, temperature=0.4, org_id=org_id, project_id=project_id, session_id='task:%s' % task_id, timeout=_LLM_CLIENT_TIMEOUT),
                     timeout=_LLM_HARD_TIMEOUT)
             except Exception as e:
                 err_msg = f"{type(e).__name__}: {str(e)[:400]}"
@@ -3685,6 +3690,10 @@ _RETRY_HINTS = (
     "timeout", "timed out", "connection", "connect", "network", "unreachable",
     "rate limit", "429", "500", "502", "503", "504", "reset", "broken pipe",
     "eof", "temporar", "busy", "overloaded",
+    # 中文提示词（llm_bridge 等模块的报错文案是中文，2026-09-14 pbls 事故：
+    # 「LLM 推理端点不可达/调用超时」不含任何英文 hint → 误判永久错误，
+    # 跳过自动重试直接 pause_project + fault_report）
+    "超时", "不可达", "瞬时", "重试", "连接", "网络", "限流", "繁忙",
 )
 
 
@@ -3762,9 +3771,15 @@ async def handle_failed_task(task_id: str, project_id: str) -> dict:
             logger.warning("failed task pause_project error: %s", e)
         from .communication import raise_problem
         reporter = "agent.main_agent" if role == "agent.pm" else "agent.pm"
+        # 文案区分两种 fault 成因（2026-09-14 pbls：retry_count=0 却报「重复0次已达
+        # 上限(3)」自相矛盾——实为 _classify_failure 判永久错误跳过重试，非重试耗尽）
+        if retry_count >= max_retry:
+            _reason = f"已自动重试 {retry_count} 次仍失败（达上限 {max_retry}）"
+        else:
+            _reason = f"判定为永久性错误（非瞬时故障），未触发自动重试（已重试 {retry_count}/{max_retry} 次）"
         qid = await raise_problem(
             "fault_report",
-            f"任务「{title}」重复 {retry_count} 次已达上限({max_retry})，任务链已暂停，请人工介入处理。失败原因：{last_error or '未知'}",
+            f"任务「{title}」{_reason}，任务链已暂停，请人工介入处理。失败原因：{last_error or '未知'}",
             reporter, tenant_id=project_id, task_id=task_id,
             first_handler_role="agent.main_agent",
             context={"fault": True, "last_error": last_error, "retry_count": retry_count,
diff --git a/pipeline_service/agent_loop_v2.py b/pipeline_service/agent_loop_v2.py
index fae85c3..b9ce825 100644
--- a/pipeline_service/agent_loop_v2.py
+++ b/pipeline_service/agent_loop_v2.py
@@ -1072,9 +1072,18 @@ class AgentExecutor:
         #     路由到 capability_tools.exec_capability_tool（按 TOOL_SCHEMAS 分发到
         #     对应 capability 模块，系统上下文 project_id/iteration_id/who/agent_id
         #     自动注入，不暴露给 LLM）。generic 会话不挂（作用域解析已排除）。
+        #     ⚠️ 必须「名字被声明 且 TOOL_SCHEMAS 有 schema」双守卫（对齐 v1
+        #     _exec_agent_tool 的 `if tool in TOOL_SCHEMAS`）：技能 frontmatter 声明的
+        #     capability 工具（task 技能的 claim_task/reset_task_retry 等）多数不在
+        #     TOOL_SCHEMAS（那是概念工具 schema 表），真正实现是产线能力包 handler
+        #     （第 2 步 _execute_ability_tool）。此前只查名字 → 整族任务状态机工具被
+        #     本步劫持，返回「FAIL: 未注册的能力工具」，能力包 handler 永远到不了
+        #     （2026-09-14 pbls 项目实测：主 agent 反复调 reset_task_retry 全 FAIL）。
         if tool_name in self._capability_tool_names:
-            from .capability_tools import exec_capability_tool
-            return await exec_capability_tool(tool_name, params, self._build_ctx())
+            from .capability_tools import TOOL_SCHEMAS, exec_capability_tool
+            if tool_name in TOOL_SCHEMAS:
+                return await exec_capability_tool(tool_name, params, self._build_ctx())
+            # 声明了但无概念工具 schema → 落到第 2 步产线能力包分发（真实 handler 所在）
 
         # 2. 产线能力包工具（从 PipelineAbility 注册表按 pipeline_id 取 handler）
         result = await self._execute_ability_tool(tool_name, params)
diff --git a/pipeline_service/llm_bridge.py b/pipeline_service/llm_bridge.py
index f1ba140..7f6695c 100644
--- a/pipeline_service/llm_bridge.py
+++ b/pipeline_service/llm_bridge.py
@@ -11,6 +11,7 @@ LLM bridge for pipeline handlers — 统一收敛到模型治理模块（pipelin
 每次自调用带机构/用户上下文，用量流水可归属到真实用户。
 """
 
+import asyncio
 import json
 import logging
 import time
@@ -94,9 +95,23 @@ async def _http_chat(payload, org_id, user_id, model_name, timeout: int = 0,
                 text = await resp.text()
                 status = resp.status
     except Exception as e:
+        # 如实区分错误类型（2026-09-14 pbls 事故教训）：TimeoutError/ServerTimeoutError
+        # 的 str() 为空 → 旧文案「端点不可达：。」冒号后空白且把超时误报成不可达，
+        # 下游 _classify_failure 按「不可达」的中文查不到英文 hint → 误判永久错误
+        # 直接暂停任务链。超时就报超时（瞬时故障，应重试）；连接类错误才报不可达。
+        import aiohttp as _ah
+        if isinstance(e, (asyncio.TimeoutError, _ah.ServerTimeoutError)):
+            raise ValueError(
+                'LLM 推理端点调用超时（%s/chat/completions，客户端上限 %ss）：'
+                '请求已发出但未在上限内收到响应，属瞬时故障可重试。'
+                % (base, _total))
+        if isinstance(e, (_ah.ClientConnectionError, ConnectionError, OSError)):
+            raise ValueError(
+                'LLM 推理端点不可达（%s/chat/completions）：%s: %s。'
+                '请检查本进程服务是否正常' % (base, type(e).__name__, e))
         raise ValueError(
-            'LLM 推理端点不可达（%s/chat/completions）：%s。'
-            '请检查本进程服务是否正常' % (base, e))
+            'LLM 推理端点调用失败（%s/chat/completions）：%s: %s'
+            % (base, type(e).__name__, e))
     try:
         data = json.loads(text)
     except Exception: