feat(dispatcher): 编排式多智能体接力 —— 上游 agent 产出沿图传给下游

让画布上串联的多个 agent 真正协作完成一件事（如 检索→撰写→审查 出报告），
而非各自对原 query 重答：
- board 增 agentOut（各上游 agent 产出按序）；RunCtx 增 Upstream，buildMessages
  注入"前序协作 agent 的产出，请在此基础上继续"。
- runAgent / runReactAgent / runComposeConversation 三条路径统一：注入 b.agentOut
  作上下文，产出经 recordAgentOutput 入黑板（append agentOut + 设为当前成稿 answer，
  多 agent 时最后一个 agent 产出即最终成品）。

不需要 eino multiagent 组件——编排式协作由现有图引擎 + 上下文传递实现。
测试 TestAgentCollaborationPassesOutput：下游 agent 确见上游产出、成稿=下游产出；
make test-go 全绿。

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

sundynix-dispatcher/internal/eino/graph.go

@@ -27,7 +27,8 @@ type board struct {
 	refs     []string        // 检索 / 聚合得到的参考资料
 	toolOut  []string        // 工具节点产出
 	sections []reportSection // map 并行 fan-out 产出的分项成稿（供 render 多章渲染）
-	answer   string          // 终端 agent / map 的成稿（流式累计）
+	answer   string          // 当前成稿（多 agent 协作时 = 最近一个 agent 的产出 = 成品）
+	agentOut []string        // 各上游 agent 的产出（按序），注入下游 agent 上下文以实现接力协作
 }
 
 // runGraph 按 DSL 图的真实拓扑与连线执行（替代旧的线性拍平 compileFlow）。
@@ -230,16 +231,18 @@ func (o *Orchestrator) execToolNode(ctx context.Context, taskID string, n dsl.No
 // runAgent 执行 agent/模型节点：据黑板拼消息 → 流式回流 token → 累计成稿。
 func (o *Orchestrator) runAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, system string, tr *execTracer, node string) {
 	rc := &RunCtx{
-		System:  firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
-		Query:   b.query,
-		Profile: b.profile,
-		History: b.history,
-		ToolOut: append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
+		System:   firstNonEmpty(system, defaultAgentSystem),
+		Query:    b.query,
+		Profile:  b.profile,
+		History:  b.history,
+		ToolOut:  append(append([]string{}, b.toolOut...), b.refs...),
+		Upstream: append([]string{}, b.agentOut...), // 前序协作 agent 产出 → 接力
 	}
 	msgs, _ := buildMessages(ctx, rc)
 	tr.emit(node, "model", "start", "模型流式推理", "", 0)
 	t0 := time.Now()
 	n, redacted := 0, 0
+	var produced strings.Builder // 本节点自身产出（用于沿图向下游传递）
 	send := func(s string) {
 		if s == "" {
 			return
@@ -248,7 +251,7 @@ func (o *Orchestrator) runAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, sy
 		safe, hit := harness.RedactSecrets(s)
 		redacted += hit
 		_ = o.sink.PublishToken(taskID, []byte(safe))
-		b.answer += safe
+		produced.WriteString(safe)
 		n++
 	}
 	var err error
@@ -264,8 +267,19 @@ func (o *Orchestrator) runAgent(ctx context.Context, taskID string, b *board, sy
 	if redacted > 0 {
 		tr.info(node, "system", "输出护栏", fmt.Sprintf("已脱敏 %d 处疑似密钥/令牌", redacted))
 	}
+	o.recordAgentOutput(b, produced.String()) // 产出入黑板：成当前成稿 + 供下游接力
 	tr.emit(node, "model", "end", "模型流式推理",
-		fmt.Sprintf("%d tokens / %d 字", n, len([]rune(b.answer))), time.Since(t0).Milliseconds())
+		fmt.Sprintf("%d tokens / %d 字", n, len([]rune(produced.String()))), time.Since(t0).Milliseconds())
+}
+
+// recordAgentOutput 把一个 agent 节点的产出记入黑板：append 到 agentOut（供下游 agent 注入接力），
+// 并设为当前成稿 answer（多 agent 协作时，最后一个 agent 的产出即最终成品）。空产出忽略。
+func (o *Orchestrator) recordAgentOutput(b *board, out string) {
+	if strings.TrimSpace(out) == "" {
+		return
+	}
+	b.agentOut = append(b.agentOut, out)
+	b.answer = out
 }
 
 // renderNode 执行渲染节点：把当前成稿渲染成 Word（经 mcp-go report_render）。