Serialization/Deserialization doesn't handle Generics and generates Non-deterministic workflow error

🐛 **Describe the bug**
When a Pydantic Generic object is returned in an activity function `azure.functions._durable_functions._serialize_custom_object` returns "__class__": "ClassName[GenericSpecificClass]". When `azure.functions._durable_functions._deserialize_custom_object` is called in the calling orchestrator, getattr(module, "ClassName[GenericSpecificClass]") fails: ClassName exists but not the specialized "ClassName[GenericSpecificClass]".

🤔 **Expected behavior**
Serialization and deserialization handles Generics.

**Current behaviour**
Deserialization fails with `AttributeError: module 'xxx.xxx' has not attribute 'ClassName[GenericSpecificClass]'`and produces a Non-Deterministic Workflow error

☕ **Steps to reproduce**
```python
from pydantic import BaseModel
from typing import Generic
import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

class A(BaseModel, Generic[T]):
a: T

def to_json():
return self.model_dump(mode="json")

@classmethod
def from_json(cls, data: dict):
return cls(**data)

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.orchestration_trigger(context_name="context")
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
x = yield context.call_activity("hello", None)

@myApp.activity_trigger(input_name="params")
def hello(params):
return A[str](a="xxx")

```

Bắt đầu bằng cách lần theo azure.functions._durable_functions._serialize_custom_object và _deserialize_custom_object bằng ví dụ Pydantic Generic trong issue. Tái hiện luồng từ activity đến orchestrator và kiểm tra cách tên lớp generic được tuần tự hóa và tra cứu. Được xem là hoàn tất khi ví dụ được giải tuần tự hóa thành công mà không có AttributeError hoặc lỗi workflow không xác định.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.