refactor: 单图方案重构 + 动态模型选择 + chat_services优化

## 核心改动

### 1. 单图方案重构
- 删除了多图（self.graphs），改为单图（self.graph）
- 新增 MainGraphState.current_model 字段用于运行时注入模型
- llm_call 节点改为动态选择模型（create_dynamic_llm_call_node）

### 2. chat_services 优化
- 添加 _cached_services 缓存，避免重复初始化
- 新增 get_cached_chat_services() 函数，用于单图注入
- 新增 _check_http_service_available() 统一HTTP探测逻辑
- 减少重复代码，LocalVLLMChatProvider和LocalSmallModelProvider共用探测方法

### 3. AIAgentService 重构
- initialize() 只构建一次图，传入 chat_services 字典
- 新增 _resolve_model() 模型回退逻辑
- 新增 _build_invocation() 统一构建调用参数
- process_message() 和 process_message_stream() 改为注入 current_model
- 流式处理代码拆分，增加可读性

### 4. 新增和删除文件
- 新增：backend/app/main_graph/main_graph_builder.py（图构建）
- 新增：backend/app/main_graph/subgraph_wrapper.py（子图封装）
- 新增：tools/test/test_tavily_search.py（测试）
- 删除：backend/app/main_graph/graph.py（旧图）
- 删除：backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py（旧构建器）
- 删除：backend/app/main_graph/utils/__init__.py

### 5. 其他更新
- README.md：新增模型服务使用情况详解章节
- backend/app/model_services/__init__.py：新增 get_cached_chat_services 导出

## 方案优势

- 内存优化：N张图 → 1张图
- 灵活性：运行时动态选择模型，支持同会话不同模型
- 性能：模型服务缓存，初始化仅一次
- 可维护性：减少重复代码，统一HTTP探测逻辑

backend/app/agent/prompts.py

@@ -22,9 +22,8 @@ def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
         "3. 📇 通讯录子系统 - 查询联系人、添加联系人、管理通讯录\n"
         "4. 🔍 RAG检索 - 从知识库中检索相关信息回答问题\n\n"
         "【用户背景信息】\n"
-        "以下是对当前用户的已知信息和长期记忆，你必须优先采纳并在回答中体现：\n"
+        "以下是对当前用户的已知信息和长期记忆，你必须优先采纳：\n"
         "{memory_context}\n"
-        "若包含姓名、偏好等个人信息，请自然融入回应（例如称呼名字、提及偏好）。\n\n"
         "【可用工具与使用规则】\n"
         f"{tools_section}\n"
         "工具调用时请直接返回所需参数，无需额外说明。\n\n"