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/services/session-summary.service.ts

@@ -35,6 +35,8 @@ const SUMMARY_TIMEOUT_MS = 30_000;
 const PER_MESSAGE_TRUNCATE = 600;
 /** 传给 LLM 的总字符上限 */
 const MAX_DIGEST_CHARS = 24_000;
+/** v0.5.4: 多轮图片记忆 — 历史上下文注入的最大图片数（从最新向前收集，防 token 爆炸） */
+const MAX_HISTORY_IMAGES = 10;
 
 export class SessionSummaryService {
   constructor(
@@ -62,10 +64,18 @@ export class SessionSummaryService {
         reasoningContent: m.reasoningContent,
         toolCalls: m.toolCalls as MetonaMessage['toolCalls'],
         toolResult: m.toolResult as MetonaMessage['toolResult'],
+        // v0.5.4: 保留 attachments 供 restoreHistoryImages 恢复图片（多轮图片记忆）
+        attachments: (m as { attachments?: unknown[] }).attachments,
         timestamp: m.timestamp,
         iteration: m.iteration,
       }));
 
+    // v0.5.4: 多轮图片记忆 — 从持久化的 attachments（压缩 base64 preview）恢复 images，
+    // 历史轮次的图片重新注入 LLM 上下文（此前仅发送当轮可见，跨轮即"失忆"）。
+    // 数量上限防 token 爆炸：只取最近 MAX_HISTORY_IMAGES 张（从最新消息向前收集）。
+    // 摘要区间（summarizedUntilRowid 之前）的图片无法恢复 — 符合滚动摘要的语义。
+    this.restoreHistoryImages(messages);
+
     if (existing && messages.length > 0) {
       // 摘要以 assistant 角色注入（与 engine 运行时压缩的注入策略一致）
       const summaryMessage: MetonaMessage = {
@@ -78,6 +88,38 @@ export class SessionSummaryService {
     return messages;
   }
 
+  /**
+   * v0.5.4: 恢复历史消息的 images（多轮图片记忆）
+   *
+   * attachments 中 type=image 的 preview（1024px JPEG 压缩 base64）在消息
+   * 持久化时已保存（与编辑重发的恢复逻辑同源）。此处将其映射回
+   * MetonaMessage.images，让历史轮次图片随上下文回传 LLM。
+   *
+   * 上限策略：从最新消息向前收集，最多 MAX_HISTORY_IMAGES 张 —
+   * 每张 1024px 图约数百至千余 token，无上限的长会话会迅速吃满上下文。
+   */
+  private restoreHistoryImages(messages: MetonaMessage[]): void {
+    let remaining = MAX_HISTORY_IMAGES;
+    for (let i = messages.length - 1; i >= 0 && remaining > 0; i--) {
+      const raw = messages[i] as MetonaMessage & {
+        attachments?: Array<{ type?: string; preview?: string }>;
+      };
+      const imageAttachments = (raw.attachments ?? []).filter(
+        (a) => a.type === 'image' && typeof a.preview === 'string' && a.preview.length > 0,
+      );
+      if (imageAttachments.length === 0) continue;
+
+      const take = Math.min(imageAttachments.length, remaining);
+      // 优先保留靠后的图片（时间更近）
+      const picked = imageAttachments.slice(-take);
+      messages[i].images = picked.map((a) => ({
+        url: a.preview as string,
+        detail: 'auto' as const,
+      }));
+      remaining -= take;
+    }
+  }
+
   /**
    * 会话结束后评估并生成滚动摘要（fire-and-forget 调用，失败仅记录日志）
    */
@@ -117,14 +159,16 @@ export class SessionSummaryService {
 
   saveSummary(sessionId: string, summary: string, untilRowid: number): void {
     const db = this.getDB();
-    db.prepare(`
+    db.prepare(
+      `
       INSERT INTO session_summaries (session_id, summary, summarized_until_rowid, updated_at)
       VALUES (?, ?, ?, ?)
       ON CONFLICT(session_id) DO UPDATE SET
         summary = excluded.summary,
         summarized_until_rowid = excluded.summarized_until_rowid,
         updated_at = excluded.updated_at
-    `).run(sessionId, summary, untilRowid, Date.now());
+    `,
+    ).run(sessionId, summary, untilRowid, Date.now());
   }
 
   // ===== LLM 摘要 =====
@@ -167,7 +211,8 @@ export class SessionSummaryService {
           'If a prior summary exists, merge it with the new content into one updated summary. ' +
           'Preserve key facts, decisions, tool outcomes, file paths, and open questions needed for future reasoning. ' +
           'Output in the same language as the conversation. Maximum 400 words. Output ONLY the summary text.',
-        safetyGuidelines: 'Do not include sensitive data like passwords or API keys in the summary.',
+        safetyGuidelines:
+          'Do not include sensitive data like passwords or API keys in the summary.',
       },
       messages: [
         {