feat: v0.5.4 多模态增强 — 多轮图片记忆 + 多模态总开关 + DeepSeek vision 模型支持

多轮图片记忆:
- 此前历史轮次的图片不回传 LLM（attachments 仅存压缩 preview，历史组装
  时被丢弃）— 跨轮对话中模型对图片内容"失忆"
- 修复：SessionSummaryService.buildHistoryMessages 从持久化的 attachments
  恢复 images（type=image 的 preview base64），历史图片随上下文回传
- Token 控制：最多注入最近 10 张（MAX_HISTORY_IMAGES，从最新消息向前
  收集）— 每张 1024px 压缩图约数百至千余 token，无上限会吃满上下文
- 摘要区间（summarizedUntilRowid 之前）的图片不恢复，符合滚动摘要语义

多模态总开关 llm.multimodalEnabled（默认关闭）:
- 新配置项：CONFIG_DEFAULTS 种子 + 设置弹框 LLM 配置 Switch +
  首次引导向导 LLM 步骤 Switch（含说明文案）
- 上传入口双重判断：总开关 × 模型能力 — 未开启时即使模型支持多模态
  也不能上传图片（ChatInput 的选择/拖拽/粘贴统一拦截，Toast 区分
  "开关未开启"与"当前模型不支持"两种原因）
- 保存成功后同步 Agent Store 立即生效；App 启动时随 setProvider 加载

DeepSeek vision 模型支持:
- 新增 deepseek-v4-flash-vision-exp（OpenAI image_url content parts 格式，
  128K 上下文 / 8K 输出）
- adapter 按 isVisionModel() 判断：vision 模型将带 images 的消息转换为
  [{type:'text'},{type:'image_url'}] parts；非 vision 模型保持 images
  静默丢弃（防 API 400）

测试（236 → 243 用例）:
- 多轮图片记忆 ×3（session-summary.test.ts）：历史 attachments 恢复
  images / 上限 10 张从最新向前 / 摘要区间图片不恢复
- DeepSeek vision 请求格式 ×4（deepseek-vision.test.ts，契约级 mock
  fetch 断言请求体）：image_url parts 转换 / 非 vision 模型丢弃 /
  max_tokens 钳制 8192 / 无图不转换
- 测试顺序修正：多轮图片用例置于 describe 末尾（插入新行消耗全局自增
  rowid，插在中间会破坏既有用例对 rowid 数值的断言）

文档: README 同步（DeepSeek 模型表 + vision 多模态列、llm.multimodalEnabled
配置项、多轮图片记忆特性行、243 用例数）

验证: lint 0 / typecheck 双工程 0 / test:electron 243 全过 / build 成功

electron/harness/adapters/__tests__/deepseek-vision.test.ts

@@ -0,0 +1,125 @@
+/**
+ * DeepSeekAdapter 多模态（vision 模型）请求格式测试（v0.5.4）
+ *
+ * 背景：DeepSeek 新增 vision 实验模型 deepseek-v4-flash-vision-exp
+ * （OpenAI image_url content parts 格式）。适配器行为：
+ * - vision 模型：带 images 的消息 content 转换为 [{type:'text'},{type:'image_url'}] parts
+ * - 非 vision 模型：images 静默丢弃（共享层行为，防 API 400）
+ *
+ * 测试策略（契约级）：mock fetch 记录真实请求体断言。
+ */
+
+import { describe, it, expect, vi, beforeEach, afterEach } from 'vitest';
+
+vi.mock('electron-log', () => ({
+  default: { info: vi.fn(), warn: vi.fn(), error: vi.fn(), debug: vi.fn() },
+}));
+
+import { DeepSeekAdapter } from '../deepseek.adapter';
+import type { MetonaRequest } from '../../types';
+
+const mockFetch = vi.fn();
+vi.stubGlobal('fetch', mockFetch);
+
+beforeEach(() => {
+  mockFetch.mockReset();
+});
+afterEach(() => {
+  mockFetch.mockReset();
+});
+
+function makeAdapter(model: string): DeepSeekAdapter {
+  return new DeepSeekAdapter({
+    provider: 'deepseek',
+    baseURL: 'https://api.deepseek.com',
+    apiKey: 'sk-test',
+    defaultModel: model,
+  });
+}
+
+function makeRequest(images?: Array<{ url: string }>): MetonaRequest {
+  return {
+    meta: {
+      sessionId: 's',
+      iteration: 1,
+      requestId: 'r',
+      timestamp: Date.now(),
+      agentVersion: '1',
+    },
+    systemPrompt: { roleDefinition: 'sys', outputConstraints: '', safetyGuidelines: '' },
+    messages: [{ role: 'user', content: '这张图片里有什么？', images, timestamp: Date.now() }],
+    params: { temperature: 0, stream: false, thinkingEnabled: false },
+  };
+}
+
+function okResponse(): Response {
+  return {
+    ok: true,
+    status: 200,
+    json: async () => ({ choices: [{ message: { content: 'ok' } }], usage: {} }),
+  } as unknown as Response;
+}
+
+function requestBody(): { model: string; messages: Array<Record<string, unknown>> } {
+  const [, init] = mockFetch.mock.calls[0] as [string, RequestInit];
+  return JSON.parse(init.body as string);
+}
+
+describe('DeepSeek vision 模型多模态请求格式（v0.5.4）', () => {
+  it('vision 模型：带图片的消息转换为 image_url content parts', async () => {
+    mockFetch.mockResolvedValue(okResponse());
+    const adapter = makeAdapter('deepseek-v4-flash-vision-exp');
+
+    await adapter.send(makeRequest([{ url: 'data:image/jpeg;base64,TESTPIC' }]));
+
+    const body = requestBody();
+    expect(body.model).toBe('deepseek-v4-flash-vision-exp');
+    // system 消息 + user 消息（含 content parts）
+    expect(body.messages).toHaveLength(2);
+    const userMsg = body.messages[1];
+    expect(userMsg.role).toBe('user');
+    expect(Array.isArray(userMsg.content)).toBe(true);
+    const parts = userMsg.content as Array<Record<string, unknown>>;
+    expect(parts[0]).toEqual({ type: 'text', text: '这张图片里有什么？' });
+    expect(parts[1]).toEqual({
+      type: 'image_url',
+      image_url: { url: 'data:image/jpeg;base64,TESTPIC' },
+    });
+  });
+
+  it('非 vision 模型：images 被静默丢弃（content 保持纯文本）', async () => {
+    mockFetch.mockResolvedValue(okResponse());
+    const adapter = makeAdapter('deepseek-v4-pro');
+
+    await adapter.send(makeRequest([{ url: 'data:image/jpeg;base64,TESTPIC' }]));
+
+    const body = requestBody();
+    const userMsg = body.messages[1];
+    // 非 vision 模型 content 保持字符串（不转 parts，不发图片 → 不会 400）
+    expect(userMsg.content).toBe('这张图片里有什么？');
+  });
+
+  it('vision 模型 max_tokens 钳制到 8192（MODEL_INFO 上限）', async () => {
+    mockFetch.mockResolvedValue(okResponse());
+    const adapter = makeAdapter('deepseek-v4-flash-vision-exp');
+
+    await adapter.send({
+      ...makeRequest(),
+      params: { maxTokens: 63_488, temperature: 0, stream: false },
+    } as MetonaRequest);
+
+    const body = JSON.parse((mockFetch.mock.calls[0] as [string, RequestInit])[1].body as string);
+    expect(body.max_tokens).toBe(8_192);
+  });
+
+  it('vision 模型无图片时不转换（content 保持纯文本）', async () => {
+    mockFetch.mockResolvedValue(okResponse());
+    const adapter = makeAdapter('deepseek-v4-flash-vision-exp');
+
+    await adapter.send(makeRequest(undefined));
+
+    const body = requestBody();
+    const userMsg = body.messages[1];
+    expect(userMsg.content).toBe('这张图片里有什么？');
+  });
+});