feat: 完成极简 LangGraph 架构迁移，添加 Baosi API 支持

主要变更：
- 迁移到极简 LangGraph 标准架构（START → init_state → 记忆 → Agent ⇄ Tools → finalize → END）
- 添加 Baosi API 支持，配置 ops4.7 模型
- 保留本地模型作为默认首选，Baosi 作为备选
- 新架构使用 LangGraph 原生 ToolNode 和 bind_tools
- 移除旧的混合路由、JSON 解析等复杂逻辑
- 把旧代码移到 deprecated/ 目录
- 添加新的 Agent 节点和 Tools 模块
- 添加测试脚本验证新架构
- 所有测试通过 ✓

backend/app/tools/__init__.py

@@ -0,0 +1,188 @@
+"""
+Agent Tools - 封装所有功能为 @tool 函数
+"""
+
+from langchain_core.tools import tool
+from typing import Optional
+from backend.app.logger import info
+
+
+# ====== RAG Pipeline（复用现有）
+_rag_pipeline = None
+
+
+def _get_rag_pipeline():
+    """获取 RAG Pipeline 实例（复用 rag_nodes.py 的逻辑）"""
+    global _rag_pipeline
+    if _rag_pipeline is None:
+        from backend.app.rag.pipeline import RAGPipeline
+        _rag_pipeline = RAGPipeline(
+            num_queries=3,
+            rerank_top_n=5,
+            use_rerank=True,
+            return_parent_docs=True,
+        )
+    return _rag_pipeline
+
+
+@tool
+async def rag_search(query: str) -> str:
+    """
+    检索知识库获取相关信息。
+    
+    当用户询问关于系统、业务、文档相关的问题时使用此工具。
+    
+    Args:
+        query: 用户的问题或搜索关键词
+    
+    Returns:
+        检索到的相关文档内容
+    """
+    info(f"[RAG Tool] 开始检索: {query[:50]}...")
+    
+    try:
+        pipeline = _get_rag_pipeline()
+        documents = await pipeline.aretrieve(query)
+        rag_context = pipeline.format_context(documents)
+        
+        info(f"[RAG Tool] 检索完成，得到 {len(documents)} 个文档")
+        
+        if rag_context:
+            return rag_context
+        else:
+            return "知识库中没有找到相关内容。"
+            
+    except Exception as e:
+        info(f"[RAG Tool] 检索失败: {e}")
+        return f"知识库检索失败: {str(e)}"
+
+
+@tool
+def web_search(query: str) -> str:
+    """
+    联网搜索获取最新信息。
+    
+    当用户询问实时新闻、热点事件、最新资讯或知识库中没有的内容时使用此工具。
+    
+    Args:
+        query: 搜索关键词
+    
+    Returns:
+        搜索结果摘要
+    """
+    info(f"[WebSearch Tool] 开始搜索: {query[:50]}...")
+    
+    try:
+        from backend.app.core import web_search as core_web_search
+        search_result = core_web_search(query, max_results=5)
+        
+        info(f"[WebSearch Tool] 搜索完成")
+        return search_result
+        
+    except Exception as e:
+        info(f"[WebSearch Tool] 搜索失败: {e}")
+        return f"联网搜索失败: {str(e)}"
+
+
+# ====== 子图工具封装器
+async def _invoke_subgraph(subgraph_builder, query: str, state_class) -> str:
+    """
+    通用子图调用函数
+    
+    Args:
+        subgraph_builder: 子图构建函数
+        query: 用户查询
+        state_class: 子图状态类
+    
+    Returns:
+        子图执行结果
+    """
+    try:
+        graph = subgraph_builder()
+        compiled_graph = graph.compile()
+        
+        # 构造初始状态
+        initial_state = state_class(user_query=query)
+        
+        # 调用子图
+        result = await compiled_graph.ainvoke(initial_state)
+        
+        # 返回结果
+        return result.get("final_result", "子图执行完成")
+        
+    except Exception as e:
+        info(f"[Subgraph Tool] 执行失败: {e}")
+        return f"执行失败: {str(e)}"
+
+
+@tool
+async def contact_lookup(query: str) -> str:
+    """
+    查询通讯录信息。
+    
+    当用户询问联系人、邮箱、联系方式、发送邮件时使用此工具。
+    
+    Args:
+        query: 用户查询，描述需要的操作
+    
+    Returns:
+        联系人信息或操作结果
+    """
+    info(f"[Contact Tool] 查询: {query[:50]}...")
+    
+    from backend.app.subgraphs.contact.graph import build_contact_subgraph
+    from backend.app.subgraphs.contact.state import ContactState
+    
+    return await _invoke_subgraph(build_contact_subgraph, query, ContactState)
+
+
+@tool
+async def dictionary_lookup(word: str) -> str:
+    """
+    查询词典，获取单词释义、翻译等。
+    
+    当用户询问单词、翻译、生词时使用此工具。
+    
+    Args:
+        word: 需要查询的单词或短语
+    
+    Returns:
+        单词释义和翻译
+    """
+    info(f"[Dictionary Tool] 查询: {word}")
+    
+    from backend.app.subgraphs.dictionary.graph import build_dictionary_subgraph
+    from backend.app.subgraphs.dictionary.state import DictionaryState
+    
+    return await _invoke_subgraph(build_dictionary_subgraph, word, DictionaryState)
+
+
+@tool
+async def news_analysis(topic: str) -> str:
+    """
+    分析热点新闻和资讯。
+    
+    当用户询问新闻分析、热点解读时使用此工具。
+    
+    Args:
+        topic: 新闻主题或关键词
+    
+    Returns:
+        新闻分析结果
+    """
+    info(f"[NewsAnalysis Tool] 分析: {topic}")
+    
+    from backend.app.subgraphs.news_analysis.graph import build_news_analysis_subgraph
+    from backend.app.subgraphs.news_analysis.state import NewsAnalysisState
+    
+    return await _invoke_subgraph(build_news_analysis_subgraph, topic, NewsAnalysisState)
+
+
+# ====== 导出所有工具
+ALL_TOOLS = [
+    rag_search,
+    web_search,
+    contact_lookup,
+    dictionary_lookup,
+    news_analysis,
+]