refactor: 重构快速路径流程，统一通过 llm_call 输出

- 重构 fast_paths.py，让 fast_chitchat 和 fast_rag 都进入 llm_call 而不是直接设置 final_result
- 修改 check_fast_path_success 函数返回 'llm_call' 而不是 'success'
- 更新 main_graph_builder.py 的条件边配置，支持路由到 llm_call
- 在快速路径节点中添加清除 state.final_result 的逻辑，避免复用旧结果
- 重构 RAG 工具初始化方式，使用模块级变量管理
- 修改 finalize.py 让它返回 final_result
- 更新 agent_service.py 的 RAG 工具注入方式
- 简化 hybrid_router.py 的代码结构
- 清理 rag_nodes.py 的全局变量相关代码
- 更新相关测试文件

backend/app/agent/agent_service.py

@@ -48,9 +48,7 @@ class AIAgentService:
         if rag_tool:
             self.tools.append(rag_tool)
             self.tools_by_name[rag_tool.name] = rag_tool
-            # 关键：设置全局 RAG 工具，供 rag_nodes.py 使用
-            from ..main_graph.nodes.rag_nodes import set_global_rag_tool
-            set_global_rag_tool(rag_tool)
+            self.rag_tool = rag_tool  # 保存到实例变量，供 config 注入
 
         # 2. 构建各模型的 Graph（使用新版 React 模式）
         for name, llm in chat_services.items():
@@ -82,7 +80,10 @@ class AIAgentService:
 
         graph = self.graphs[model]
         config = {
-            "configurable": {"thread_id": thread_id},
+            "configurable": {
+                "thread_id": thread_id,
+                "rag_tool": getattr(self, "rag_tool", None),  # 注入 RAG 工具
+            },
             "metadata": {"user_id": user_id}
         }
         # 新版状态输入：传入完整的 MainGraphState，关键是 user_query
@@ -136,7 +137,10 @@ class AIAgentService:
             raise ValueError(f"模型 '{model_name}' 未找到或未初始化")
 
         config = {
-            "configurable": {"thread_id": thread_id},
+            "configurable": {
+                "thread_id": thread_id,
+                "rag_tool": getattr(self, "rag_tool", None),  # 注入 RAG 工具
+            },
             "metadata": {"user_id": user_id}
         }
         input_state = {
@@ -250,9 +254,11 @@ class AIAgentService:
 
                 elif chunk_type == "updates":
                     updates_data = chunk["data"]
+                    info(f"[Stream] updates 数据: {list(updates_data.keys()) if isinstance(updates_data, dict) else type(updates_data)}")
+                    # 特别检查 final_result
+                    if isinstance(updates_data, dict) and "final_result" in updates_data:
+                        info(f"[Stream] 收到 final_result: {str(updates_data['final_result'])[:100]}...")
                     serialized_data = self._serialize_value(updates_data)
-                    
-                    # 检查是否有人工审核请求
                     if "review_pending" in serialized_data and serialized_data["review_pending"]:
                         review_id = serialized_data.get("review_id", "")
                         content_to_review = serialized_data.get("content_to_review", "")