fix: 修复上传图片后 AI 无法识别图片的问题

根因：图片从 ChatInput → agent-store → IPC → adapter 的链路中有两处断裂：

1. DeepSeekAdapter.toNativeRequest 完全忽略 message.images 字段
   - 用户消息中的图片 base64 数据未转换为 OpenAI 多模态 content
     数组格式，导致 LLM 收不到图片数据，只能尝试用工具查磁盘文件

2. AgnesAdapter.toNativeRequest 图片处理存在数组索引错位
   - base.messages[0] 固定为 system 消息（父类插入）
   - request.messages.filter(m => m.role !== 'system') 去掉了 system
   - 同一索引 i 访问两个不同长度的数组，导致图片消息匹配到错误位置

3. agent-store sendMessage 中 images 参数被局部变量遮蔽
   - ChatInput 传入的 images 被  覆盖
   - 改为直接使用参数，避免重复从 attachments 提取

修复:
- DeepSeekAdapter: 在 toNativeRequest 中添加图片→OpenAI content 数组转换
- AgnesAdapter: 移除冗余图片处理(基类已处理)，仅保留 Thinking/max_tokens
- agent-store: 移除 images 变量遮蔽，直接使用参数

影响范围: DeepSeek / Agnes AI / Ollama 三个 Provider 的图片传递均已验证

src/stores/agent-store.ts

@@ -220,33 +220,34 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
     }
 
     if (sessionId && window.metona?.agent?.sendMessage) {
-      // 构建发给 LLM 的 content：纯用户文本 + 文件 JSON（无文字描述）
+      // 构建发给 LLM 的消息
+      // images 参数由 ChatInput 传入（已从附件中提取 base64 data URL）
       let llmContent = content;
-      const images: Array<{ url: string; detail?: 'low' | 'high' | 'auto' }> = [];
+      const llmImages: Array<{ url: string; detail?: 'low' | 'high' | 'auto' }> = [
+        ...(images ?? []),
+      ];
 
       if (attachments && attachments.length > 0) {
         const parts: string[] = [];
         for (const att of attachments) {
-          if (att.type === 'image' && att.preview) {
-            // 图片：直接加入 images 数组
-            images.push({ url: att.preview, detail: 'auto' });
-          } else {
-            // 所有文件：JSON 格式，Base64 编码内容
-            const ext = att.name.split('.').pop() ?? 'unknown';
-            let base64Content = '';
-            if (att.textContent) {
-              base64Content = btoa(unescape(encodeURIComponent(att.textContent)));
-            } else if (att.preview) {
-              // 二进制文件从 data URL 提取 base64
-              base64Content = att.preview.split(',')[1] ?? '';
-            }
-            parts.push(JSON.stringify({
-              file_name: att.name,
-              file_type: ext,
-              context_encode: 'Base64',
-              context: base64Content,
-            }));
+          if (att.type === 'image') {
+            // 图片已在 images 参数中处理，跳过
+            continue;
           }
+          // 非图片文件：JSON 格式，Base64 编码内容
+          const ext = att.name.split('.').pop() ?? 'unknown';
+          let base64Content = '';
+          if (att.textContent) {
+            base64Content = btoa(unescape(encodeURIComponent(att.textContent)));
+          } else if (att.preview) {
+            base64Content = att.preview.split(',')[1] ?? '';
+          }
+          parts.push(JSON.stringify({
+            file_name: att.name,
+            file_type: ext,
+            context_encode: 'Base64',
+            context: base64Content,
+          }));
         }
         llmContent = parts.join('\n') + (content ? '\n\n' + content : '');
       }
@@ -254,7 +255,7 @@ export const useAgentStore = create<AgentState>((set, get) => ({
       const messageWithImages = {
         ...userMessage,
         content: llmContent,
-        images: images.length > 0 ? images : undefined,
+        images: llmImages.length > 0 ? llmImages : undefined,
       };
       window.metona.agent.sendMessage(messageWithImages, sessionId).catch(() => {});
     }