feat(llm): 本地模型接入 vLLM / Ollama + reasoning 思考过程入轨迹

vLLM 与 Ollama 都暴露 OpenAI 兼容 API（底层 go-openai 请求 {base}/chat/completions），
故统一走 openai 客户端，按 provider 归一化连接参数：
- Ollama/vLLM 的 OpenAI 端点固定在 /v1，BaseURL 漏写自动补全（否则打到 /chat/completions 404）
- 本地后端默认不校验 api_key → 缺省补占位（ollama→"ollama"，vllm→"EMPTY"；openai 客户端要求非空）
- 显式 key 一律尊重（vLLM --api-key 启动）；在线 provider 原样不动（DeepSeek 两种都收）

reasoning_content 适配：ChatStream 增 onReasoning 回调，捕获 reasoning 模型
（本地 Qwen3 思考 / DeepSeek-R1 / QwQ、在线 deepseek-v4-pro）的思考分片。思考阶段分片
Content 为空本就不污染答案；runAgent 把思考累计后 surface 到 exec 轨迹「推理过程」事件。

控制台 ModelManager 加 ollama 选项；llm 包补 normalizeBaseURL / apiKeyOrPlaceholder 单测。
四模块全绿。live：经 admin 配 ollama qwen2.5:0.5b → dispatcher 热切（日志 base 自动 .../v1）
→ POST /v1/chat/completions 200 端到端出答案；切回 deepseek-v4-pro → exec 轨迹现「推理过程：思考26字…」。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

sundynix-dispatcher/internal/eino/orchestrator.go

@@ -68,7 +68,7 @@ var errRejected = errors.New("approval rejected")
 // LLM 是编排所需的语言模型能力（生产由 *llm.Pool 实现）。抽成接口便于测试注入假模型。
 type LLM interface {
 	Ready() bool
-	ChatStream(ctx context.Context, msgs []llm.ChatMessage, onToken func(string)) error
+	ChatStream(ctx context.Context, msgs []llm.ChatMessage, onToken func(string), onReasoning func(string)) error
 	StreamText(ctx context.Context, text string, onToken func([]byte)) error
 	Chat(ctx context.Context, msgs []llm.ChatMessage) (string, error)
 	// ToolCallingModel 返回支持函数调用的模型（ReAct agent 用）；不支持则返回 nil。