feat(llm): 添加 LLM 调用周期核心模块

新增 LLM 调用生命周期引擎，包含 Provider 抽象、OpenAI 兼容实现、
可重试机制及 Token 用量追踪。移除原有的占位测试代码。
添加所需的 Rust 依赖（tokio、reqwest、serde 等）。

src/llm/cycle.rs

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+mod retry;
+pub mod usage;
+
+pub use retry::RetryConfig;
+pub use usage::{CostTracker, Usage};
+
+use crate::llm::cycle::retry::should_retry;
+use crate::llm::error::LlmError;
+use crate::llm::provider::LlmProvider;
+use crate::llm::types::{ChatRequest, ChatResponse, ContentBlock, Message, Role, ToolDefinition};
+
+/// LLM 生命周期引擎的配置。
+pub struct CycleConfig {
+    /// 使用的模型名称。
+    pub model: String,
+    /// 最大输出 token 数。
+    pub max_tokens: Option<u32>,
+    /// 采样温度。
+    pub temperature: Option<f32>,
+    /// 最大对话轮数（预留，暂未使用）。
+    pub max_turns: Option<u32>,
+    /// 重试策略配置。
+    pub retry: RetryConfig,
+}
+
+impl Default for CycleConfig {
+    fn default() -> Self {
+        Self {
+            model: String::from("gpt-4o"),
+            max_tokens: None,
+            temperature: None,
+            max_turns: None,
+            retry: RetryConfig::default(),
+        }
+    }
+}
+
+/// LLM 调用生命周期引擎。
+///
+/// 管理一次多轮交互的完整生命周期，包括：
+/// - 消息历史维护
+/// - Token 用量追踪
+/// - 自动重试
+pub struct LlmCycle {
+    provider: Box<dyn LlmProvider>,
+    config: CycleConfig,
+    usage: CostTracker,
+    messages: Vec<Message>,
+    system_prompt: Option<String>,
+}
+
+impl LlmCycle {
+    /// 创建新的生命周期引擎。
+    pub fn new(provider: Box<dyn LlmProvider>, config: CycleConfig) -> Self {
+        Self {
+            provider,
+            config,
+            usage: CostTracker::default(),
+            messages: Vec::new(),
+            system_prompt: None,
+        }
+    }
+
+    /// 设置系统提示词（Builder 模式）。
+    pub fn with_system_prompt(mut self, prompt: String) -> Self {
+        self.system_prompt = Some(prompt);
+        self
+    }
+
+    /// 获取 Token 用量追踪器引用。
+    pub fn usage(&self) -> &CostTracker {
+        &self.usage
+    }
+
+    /// 获取当前消息历史。
+    pub fn messages(&self) -> &[Message] {
+        &self.messages
+    }
+
+    /// 清空消息历史。
+    pub fn clear_messages(&mut self) {
+        self.messages.clear();
+    }
+
+    /// 重置 Token 用量统计。
+    pub fn reset_usage(&mut self) {
+        self.usage.reset();
+    }
+
+    /// 提交一条用户消息并获取模型响应。
+    ///
+    /// 流程：
+    /// 1. 将用户消息追加到消息历史
+    /// 2. 构建 ChatRequest
+    /// 3. 使用重试循环调用 provider.chat()
+    /// 4. 将助手回复追加到消息历史
+    /// 5. 累计 token 用量
+    /// 6. 返回 ChatResponse
+    pub async fn submit(
+        &mut self,
+        prompt: String,
+        tools: Vec<ToolDefinition>,
+    ) -> Result<ChatResponse, LlmError> {
+        self.messages.push(Message {
+            role: Role::User,
+            content: vec![ContentBlock::Text { text: prompt }],
+        });
+
+        let mut attempts = 0;
+
+        loop {
+            let request = self.build_request(&tools);
+
+            match self.provider.chat(request).await {
+                Ok(response) => {
+                    self.messages.push(Message {
+                        role: Role::Assistant,
+                        content: response.message.content.clone(),
+                    });
+
+                    self.usage.add(&response.usage);
+
+                    return Ok(response);
+                }
+                Err(e) if should_retry(&e) && attempts < self.config.retry.max_retries => {
+                    attempts += 1;
+                    let delay = self.config.retry.compute_delay(attempts);
+                    tokio::time::sleep(delay).await;
+                }
+                Err(e) => {
+                    return Err(e);
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    /// 根据当前状态构建 ChatRequest。
+    fn build_request(&self, tools: &[ToolDefinition]) -> ChatRequest {
+        ChatRequest {
+            model: self.config.model.clone(),
+            messages: self.messages.clone(),
+            system_prompt: self.system_prompt.clone(),
+            tools: tools.to_vec(),
+            max_tokens: self.config.max_tokens,
+            temperature: self.config.temperature,
+            extra_body: None,
+        }
+    }
+}