feat(app-instance): 集成Beaver后端并更新配置管理

集成新的Beaver后端服务到应用实例中，替换原有的nanobot实现。

主要变更包括：
- 在Dockerfile和环境配置中添加Beaver相关路径和配置变量
- 更新工作目录结构从.nanobot到.beaver
- 实现Beaver引擎加载器，支持配置文件加载和工具组装
- 添加内置工具如ListDirectoryTool、ReadFileTool、SearchFilesTool
- 更新消息处理流程，支持通道适配器和网关模式
- 重构技能系统，支持显式工具提示和嵌入式检索
- 改进错误处理和生命周期管理

此变更使应用实例能够使用统一的Beaver后端进行AI代理运行时管理。

app-instance/backend/beaver/skills/__init__.py

@@ -1,7 +1,12 @@
-"""Skill system for Beaver."""
+"""Skill system for Beaver.
 
-from .assembler import SkillAssembler, SkillAssemblyResult, SkillEmbeddingRetriever
-from .catalog import SkillRecord, SkillsLoader
+顶层包保持 lazy export，避免只导入 catalog/loader 时顺带拉起
+SkillAssembler -> provider -> litellm 这条重依赖链。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
 
 __all__ = [
     "SkillAssembler",
@@ -10,3 +15,22 @@ __all__ = [
     "SkillRecord",
     "SkillsLoader",
 ]
+
+
+def __getattr__(name: str) -> Any:
+    if name in {"SkillAssembler", "SkillAssemblyResult", "SkillEmbeddingRetriever"}:
+        from .assembler import SkillAssembler, SkillAssemblyResult, SkillEmbeddingRetriever
+
+        return {
+            "SkillAssembler": SkillAssembler,
+            "SkillAssemblyResult": SkillAssemblyResult,
+            "SkillEmbeddingRetriever": SkillEmbeddingRetriever,
+        }[name]
+    if name in {"SkillRecord", "SkillsLoader"}:
+        from .catalog import SkillRecord, SkillsLoader
+
+        return {
+            "SkillRecord": SkillRecord,
+            "SkillsLoader": SkillsLoader,
+        }[name]
+    raise AttributeError(f"module {__name__!r} has no attribute {name!r}")