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>

sundynix-shared/contract/task.go

@@ -24,6 +24,9 @@ const (
 	SubjectToolsPyAll = "sundynix.tools.py.>" // mcp-py 通配订阅
 	QueueToolsGo      = "mcp-go-workers"      // mcp-go 队列组（多副本负载均衡）
 	QueueToolsPy      = "mcp-py-workers"      // mcp-py 队列组
+
+	// MetaUserID 是 Task.Meta 中承载已登录用户标识的键（用于偏好记忆召回）。
+	MetaUserID = "user_id"
 )
 
 // Task 是 DSL 解析组装后的可调度任务，在 NATS 上以 JSON 传输。