fix: 修复 Agent 流式对话无响应和工具 schema 兼容性问题

- 在 `run_stream()` LLM 调用前 yield `think` 事件，前端即时显示"思考中..."
- 修复 tool schema 规范化逻辑：`{"function":{...}}` 格式缺少 `type` 字段导致 LLM API 拒绝
- 启动时从数据库加载自定义工具（`load_tools_from_db`），解决重启后工具丢失
- 前端 SSE 添加 60s 超时保护，任何事件类型均触发 `receivedFirstEvent`
- 流式失败自动降级到非流式 POST
- 添加 `scripts/seed_coding_agent.py` 和 `scripts/test_coding_agent.py`

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

backend/app/services/workflow_engine.py

@@ -1434,9 +1434,13 @@ class WorkflowEngine:
                 logger.debug(f"[rjb] LLM节点数据: node_id={node_id}, node_data keys={list(node_data.keys())}, api_key={'已配置' if node_data.get('api_key') else '未配置'}")
                 prompt = node_data.get('prompt', '')
                 
-                # 如果prompt为空，使用默认提示词
+                # 如果 prompt 为空：不要用 {input} 展开整包 input_data。
+                # 预览/执行侧常带 user_id、memory、conversation_history 等大对象，模型易照抄成 ```json 回复。
                 if not prompt:
-                    prompt = "请处理以下输入数据：\n{input}"
+                    prompt = (
+                        "请根据用户当前问题用自然语言回答；需要时可用工具。"
+                        "不要向用户复述或输出完整的 input_data / API 请求 JSON。"
+                    )
                 
                 # 格式化prompt，替换变量
                 try:
@@ -1804,6 +1808,15 @@ class WorkflowEngine:
                 
                 # 记录实际发送给LLM的prompt
                 logger.info(f"[rjb] 准备调用LLM: node_id={node_id}, provider={provider}, model={model}, prompt前200字符='{prompt[:200] if len(prompt) > 200 else prompt}'")
+
+                _raw_sys = node_data.get("system_prompt")
+                llm_system_prompt: Optional[str] = None
+                if isinstance(_raw_sys, str) and _raw_sys.strip():
+                    llm_system_prompt = _raw_sys.strip()
+                elif _raw_sys is not None and not isinstance(_raw_sys, (dict, list)):
+                    _ts = str(_raw_sys).strip()
+                    if _ts:
+                        llm_system_prompt = _ts
                 
                 # 检查是否启用工具调用
                 enable_tools = node_data.get('enable_tools', False)
@@ -1872,6 +1885,7 @@ class WorkflowEngine:
                             execution_logger=self.logger,
                             tool_choice=_tool_choice,
                             on_tool_executed=self._on_tool_executed_budget,
+                            system_prompt=llm_system_prompt,
                             **_merged_tool_kw,
                         )
                         result = self._enrich_llm_json_user_profile(result, input_data)
@@ -1882,6 +1896,7 @@ class WorkflowEngine:
                             model=model,
                             temperature=temperature,
                             max_tokens=max_tokens,
+                            system_prompt=llm_system_prompt,
                             **llm_extra_kw,
                         )
                         result = self._enrich_llm_json_user_profile(result, input_data)