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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/tests/unit/test_max_tokens_defaults.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+import asyncio
+from types import SimpleNamespace
+
+from beaver.engine.loop import AgentProfile
+from beaver.engine.providers.anthropic import AnthropicProvider
+from beaver.engine.providers.litellm import LiteLLMProvider
+
+
+def test_agent_profile_uses_provider_output_default() -> None:
+    assert AgentProfile().max_tokens is None
+
+
+def test_litellm_omits_max_tokens_when_unset(monkeypatch) -> None:
+    captured_kwargs: dict = {}
+
+    async def fake_acompletion(**kwargs):
+        captured_kwargs.update(kwargs)
+        return SimpleNamespace(
+            choices=[
+                SimpleNamespace(
+                    message=SimpleNamespace(content="ok", tool_calls=[]),
+                    finish_reason="stop",
+                )
+            ],
+            usage=None,
+        )
+
+    monkeypatch.setattr("beaver.engine.providers.litellm.acompletion", fake_acompletion)
+
+    async def run_case():
+        provider = LiteLLMProvider(default_model="openai/gpt-test")
+        return await provider.chat(messages=[{"role": "user", "content": "hi"}], max_tokens=None)
+
+    response = asyncio.run(run_case())
+
+    assert response.content == "ok"
+    assert "max_tokens" not in captured_kwargs
+
+
+def test_anthropic_uses_model_output_ceiling_when_unset(monkeypatch) -> None:
+    captured_kwargs: dict = {}
+
+    class FakeMessages:
+        async def create(self, **kwargs):
+            captured_kwargs.update(kwargs)
+            return SimpleNamespace(
+                content=[SimpleNamespace(type="text", text="ok")],
+                usage=None,
+                stop_reason="stop",
+            )
+
+    class FakeClient:
+        messages = FakeMessages()
+
+    monkeypatch.setattr(AnthropicProvider, "_client_or_raise", lambda self: FakeClient())
+
+    async def run_case():
+        provider = AnthropicProvider(default_model="claude-sonnet-4-5")
+        return await provider.chat(messages=[{"role": "user", "content": "hi"}], max_tokens=None)
+
+    response = asyncio.run(run_case())
+
+    assert response.content == "ok"
+    assert captured_kwargs["max_tokens"] == 64_000