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feat(engine): 添加技能查看工具并优化异步任务管理

- 添加SkillViewTool到引擎加载器中，增强技能管理功能
- 在AgentLoop中引入_active_direct_task来跟踪活跃任务
- 实现直接任务执行时的同步处理逻辑
- 更新工具实例化方式以支持依赖注入

feat(config): 增加智能体运行时参数配置支持

- 扩展AgentDefaultsConfig添加max_tokens和temperature字段
- 实现配置解析函数_first_config_value处理多个配置源
- 支持通过Web API动态更新智能体运行时参数
- 添加前端页面配置表单和验证逻辑

refactor(provider): 统一最大令牌数参数类型为可选整型

- 将所有LLM提供者的max_tokens参数改为int | None类型
- 为AnthropicProvider实现模型特定的最大令牌数默认值
- 调整参数传递逻辑，优先级：调用参数 > 配置文件 > 模型默认值
- 移除硬编码的默认值，改用条件判断

feat(process): 增强事件投影功能

- 添加工具调用开始/结束事件的映射逻辑
- 实现技能激活事件的识别和展示
- 添加辅助函数处理工具调用名称和参数提取
- 优化运行记录关联逻辑，提升事件匹配准确性

fix(web): 更新网络请求客户端信任环境设置

- 将WebFetchTool和WebSearchTool的trust_env参数设为True
- 确保HTTP客户端能够正确使用系统代理配置
- 修复可能的网络连接问题

test: 添加配置加载和事件投影相关测试

- 新增智能体默认参数配置测试用例
- 实现API配置持久化和重载测试
- 添加技能卡片和工具事件的投影测试
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app-instance/backend/beaver/engine/providers/anthropic.py

@@ -43,7 +43,7 @@ class AnthropicProvider(LLMProvider):
         messages: list[dict[str, Any]],
         tools: list[dict[str, Any]] | None = None,
         model: str | None = None,
-        max_tokens: int = 4096,
+        max_tokens: int | None = None,
         temperature: float = 0.7,
         thinking_enabled: bool | None = None,
     ) -> LLMResponse:
@@ -57,9 +57,14 @@ class AnthropicProvider(LLMProvider):
             "model": model or self.default_model,
             "system": system_prompt or "",
             "messages": anthropic_messages,
-            "max_tokens": max(1, max_tokens),
             "temperature": temperature,
         }
+        resolved_max_tokens = (
+            _default_max_tokens_for_model(model or self.default_model)
+            if max_tokens is None
+            else max(1, max_tokens)
+        )
+        kwargs["max_tokens"] = resolved_max_tokens
         if tools:
             kwargs["tools"] = _convert_tools(tools)
 
@@ -100,6 +105,17 @@ class AnthropicProvider(LLMProvider):
         return self.default_model
 
 
+def _default_max_tokens_for_model(model: str) -> int:
+    """Return a conservative native output ceiling for Anthropic Messages."""
+
+    normalized = model.lower().replace("_", "-")
+    if "sonnet-4" in normalized or "opus-4" in normalized or "3-7" in normalized or "3.7" in normalized:
+        return 64_000
+    if "haiku" in normalized:
+        return 4_096
+    return 8_192
+
+
 def _convert_messages(messages: list[dict[str, Any]]) -> tuple[str, list[dict[str, Any]]]:
     system_prompt = ""
     converted: list[dict[str, Any]] = []