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/tools/base.py

@@ -29,13 +29,30 @@ class ToolSpec:
     """单个工具对外暴露的描述信息。
 
     这份信息主要服务两个场景：
-    1. 导出给 provider 的 function schema
-    2. 在 registry 中做列出、查找、调试
+    1. 以 MCP-style descriptor 作为统一事实来源
+    2. 导出给 provider 的 function schema
+    3. 在 registry 中做列出、查找、调试与 embedding 召回
     """
 
     name: str
     description: str
     input_schema: dict[str, Any]
+    toolset: str = "core"
+    always_available: bool = False
+
+    def to_mcp_descriptor(self) -> dict[str, Any]:
+        """导出 MCP ListTools 风格的工具描述。
+
+        MCP 的基础字段是 `name`、`description`、`inputSchema`。
+        Beaver 内部额外的 toolset/always_available 不塞进这个对象，
+        避免未来对接真实 MCP server 时出现格式偏差。
+        """
+
+        return {
+            "name": self.name,
+            "description": self.description,
+            "inputSchema": self.input_schema,
+        }
 
     def to_provider_schema(self) -> dict[str, Any]:
         """导出为 OpenAI-compatible function tool schema。"""
@@ -49,6 +66,15 @@ class ToolSpec:
             },
         }
 
+    def to_embedding_candidate(self) -> dict[str, str]:
+        """导出给语义召回使用的轻量文本候选。"""
+
+        return {
+            "name": self.name,
+            "description": self.description,
+            "input_schema": json.dumps(self.input_schema, ensure_ascii=False, sort_keys=True),
+        }
+
 
 @dataclass(slots=True)
 class ToolContext:
@@ -113,6 +139,8 @@ class ObjectBackedTool(BaseTool):
             name=str(getattr(backend, "name")),
             description=str(getattr(backend, "description", "")),
             input_schema=dict(getattr(backend, "parameters", {"type": "object", "properties": {}})),
+            toolset=str(getattr(backend, "toolset", "core")),
+            always_available=bool(getattr(backend, "always_available", False)),
         )
 
     @property
@@ -150,6 +178,8 @@ class ObjectBackedTool(BaseTool):
 
         if "current_session_id" not in arguments and hasattr(self.backend, "current_session_id"):
             arguments["current_session_id"] = context.session_id
+        if "workspace" not in arguments and hasattr(self.backend, "workspace"):
+            arguments["workspace"] = context.workspace
 
     @staticmethod
     def _normalize_output(content: Any) -> dict[str, Any]: