feat: 初始化 sundynix-agentix 分层式 AI Agent 平台脚手架

5 层 + 1 条 NATS 零拷贝消息总线的 monorepo（Monolith First → Microservices Morph B）。
纵向主干（任务流 + Token 流回流）已真实跑通，横向各层能力为带注释的桩。

已贯通（real code）:
- sundynix-shared: 共享契约 + JetStream/core NATS 真实收发(bus) + 内嵌 NATS(devnats) + e2e 测试
- sundynix-gateway: Gin 接入 + DSL 解析组装 + NATS Publish + SSE 流式输出
- sundynix-dispatcher: NATS 消费 + Eino Orchestrator 流式回流 + 熔断器 + LLM Pool 占位流式
- 链路: HTTP POST → DSL → sundynix.tasks.* → Dispatcher → Token 经 sundynix.streams.<id> 回流 → SSE
- 基础设施: docker-compose(nats/postgres/redis/neo4j/milvus) + Makefile(make demo/e2e)

待填(桩):
- Eino 图编排 compose.NewGraph、LLM Pool 接 vLLM/Ollama
- Gateway store 换真实 pgx/redis
- sundynix-mcp-go: Bleve+Milvus+Neo4j 混合检索 / UniOffice / 外部 API
- sundynix-mcp-py: gVisor 沙箱 / MinerU(PaddleOCR) / Docker 解释器
- sundynix-desktop: React Flow 画布 → DSL 导出 → SSE 展示

sundynix-dispatcher/internal/llm/pool.go

@@ -0,0 +1,62 @@
+// Package llm 抽象 LLM Pool（vLLM / Ollama 集群）的负载均衡与流式推理。
+package llm
+
+import (
+	"context"
+	"strings"
+	"time"
+)
+
+// Pool 维护后端 LLM 实例列表与路由策略。
+type Pool struct{ /* backends []Backend */ }
+
+func NewPool() *Pool { return &Pool{} }
+
+// 占位参数：模拟真实后端的 TTFT(首 token 延迟) 与逐 token 间隔。
+const (
+	timeToFirstToken = 700 * time.Millisecond
+	interTokenDelay  = 60 * time.Millisecond
+)
+
+// Stream 选择一个后端进行流式推理，逐 Token 回调 onToken。
+// 当前为占位实现：把对 prompt 的确定性回复按 token 流式返回，
+// 真实接入 vLLM/Ollama 时替换为后端 streaming API 即可（回调签名不变）。
+func (p *Pool) Stream(ctx context.Context, prompt string, onToken func([]byte)) error {
+	// TODO: 选路 (least-load / 模型亲和) → 调 vLLM/Ollama streaming API
+	reply := buildReply(prompt)
+
+	select {
+	case <-ctx.Done():
+		return ctx.Err()
+	case <-time.After(timeToFirstToken): // 模拟 TTFT
+	}
+
+	for _, tok := range tokenize(reply) {
+		select {
+		case <-ctx.Done():
+			return ctx.Err()
+		default:
+		}
+		onToken([]byte(tok))
+		time.Sleep(interTokenDelay)
+	}
+	return nil
+}
+
+// buildReply 占位：真实实现应由 DSL 编排出的对话上下文驱动后端生成。
+func buildReply(prompt string) string {
+	p := strings.TrimSpace(prompt)
+	if len(p) > 40 {
+		p = p[:40] + "…"
+	}
+	return "已编排执行该 Agent 图，输入摘要: " + p
+}
+
+// tokenize 占位分词：按 rune 切，保证多字节中文也能逐字流式。
+func tokenize(s string) []string {
+	out := make([]string, 0, len(s))
+	for _, r := range s {
+		out = append(out, string(r))
+	}
+	return out
+}