feat: 第一张真实 Eino 图 + 偏好记忆（让模型知道是我）

dispatcher 不再手搓 pool.Stream，改用编译好的 Eino 图驱动；接入用户常驻画像，
推理前召回并注入 system prompt，实现个性化（架构'心脏'首次真跳）。

Eino 图(dispatcher/internal/eino): START→recall→prompt→model→END + 全局 State
- recall(Lambda): 取 Meta[user_id] → 调 MCP memory_get → ProcessState 写画像
- prompt(ChatTemplate): {profile} 注入 system，{query} 作 user
- model: poolModel 适配 LLM Pool 为 model.BaseChatModel(Generate+Stream, schema.Pipe)
- 写回: 流排空后异步 memorize（流式节点走 OnEndWithStreamOutput 非 OnEndFn）

记忆存储(mcp-go owns): GORM Profile→sundynix_user_profile(复合主键, AutoMigrate,
遵守前缀约定), 新工具 memory_get/memory_upsert, 连不上降级
Gateway: SubmitTask 注入 Meta[user_id](X-User-ID 头), PUT /api/v1/memory→memory_upsert
shared: contract.MetaUserID; llm.Pool 拆出 StreamText

验证: 4 模块 build✓ + 3 e2e PASS; live 跑通——PUT 偏好落 sundynix_user_profile,
带 X-User-ID 提交→Eino recall 召回→注入→SSE 流出含画像的个性化回答, writeback 触发

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

scripts/demo.sh

@@ -37,9 +37,18 @@ for _ in $(seq 1 30); do
   grep -q "tools ready" .bin/mcp-go.log 2>/dev/null && break || sleep 0.1
 done
 
-echo "== 提交 DSL 任务 =="
+USER="wt"
+echo "== 登记用户偏好记忆 (→ mcp-go memory_upsert → sundynix_user_profile) =="
+curl -s -X PUT http://127.0.0.1:8080/api/v1/memory \
+  -H 'Content-Type: application/json' -H "X-User-ID: $USER" \
+  -d '{"key":"称呼","value":"老王"}'; echo
+curl -s -X PUT http://127.0.0.1:8080/api/v1/memory \
+  -H 'Content-Type: application/json' -H "X-User-ID: $USER" \
+  -d '{"key":"回答偏好","value":"简洁、中文、多给要点"}'; echo
+
+echo "== 提交 DSL 任务 (带 X-User-ID，Dispatcher 将召回其画像) =="
 RESP=$(curl -s -X POST http://127.0.0.1:8080/api/v1/tasks \
-  -H 'Content-Type: application/json' \
+  -H 'Content-Type: application/json' -H "X-User-ID: $USER" \
   -d '{"nodes":[{"id":"n1","type":"agent","data":{"prompt":"hello"}}],"edges":[]}')
 echo "$RESP"
 TASK_ID=$(echo "$RESP" | sed -n 's/.*"task_id":"\([^"]*\)".*/\1/p')