feat: 短期会话记忆（多轮指代可解析）

一、此前的缺口
方案 §2.2 要求会话短期记忆，但底座**没有任何加载历史消息的代码**：conversation_message
存了全部消息、svc_conversation_session 只在计数，而 run 执行时只拿到当前这一条消息。
后果是客户问"那它风险高吗"时"它"无从对应，向量检索落到无关内容、整条回答走兜底——
多轮对话事实上不可用。

二、实现
1. 契约：AgentRequest 新增 `history: tuple[ConversationTurn, ...] = ()`（默认空元组，
   既有构造点无需改动）。ConversationTurn 只保留 role 与正文，不把意图/置信度等内部字段
   喂给模型——既减少噪声，也收窄"模型看到不该看的东西"的面。
2. 加载：WorkerRuntime._execute_claimed 构造 AgentRequest 时加载本会话此前的对话
   （上限 10 轮，按 id 正序）。`before_message_id` 排除本轮请求消息本身，否则模型会在
   上下文里看到自己的问题被重复一遍。
3. 使用：客服 Agent 构造检索查询时，把最近两轮**客户**消息与当前问题拼接。只取客户的
   话、不取 Agent 自己的回答——把后者拼进来会让检索偏向自己上一轮的说法，而客户的真实
   意图可能已经在下一句里被修正。

三、两个刻意的取舍
· **不引入 Redis 双写**：方案 §2.2 设想用 Redis 列表，但消息在受理时已落库，再同步一份
  只会带来不一致与 TTL 管理成本，换来的仅是一次索引查询的节省。这里取等价语义
  （同样"最近若干轮、超出即截断"）而不复制存储。
· **按条数截断而非 token**：没有与模型一致的分词器，按 token 截断只能估算、边界会随实现
  漂移；按条数是确定性的，宁可少给几轮，也不给一个不稳定的边界。

四、实测（同一会话两轮）
· 第 1 轮"南方季季盈90天的起投金额是多少" → 正确返回该产品表格（R2、起投 1 万元等）；
· 第 2 轮只说"那它风险高吗"（不含任何产品名）→ 仍正确检索到同一产品并答出风险等级 R2、
  业绩比较基准与投资范围；此前这类提问必然走兜底；
· ruff 通过、mypy 113 文件无错、unit+contract 447 passed。

app/core/contracts.py

@@ -13,6 +13,20 @@ class AgentRequestMetadata(BaseModel):
     ui_entry: str | None = None
 
 
+class ConversationTurn(BaseModel):
+    """会话中的一轮对话（短期记忆）。
+
+    只保留角色与正文：模型用它解析指代（"那它风险高吗"里的"它"指哪只基金），
+    不需要意图、置信度这类内部字段——把内部字段一并喂给模型既增加噪声，
+    也扩大了"模型看到不该看的东西"的面。
+    """
+
+    model_config = ConfigDict(frozen=True)
+
+    role: Literal["user", "assistant"]
+    content: str
+
+
 class AgentRequest(BaseModel):
     model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
 
@@ -21,6 +35,9 @@ class AgentRequest(BaseModel):
     session_id: str
     idempotency_key: str
     metadata: AgentRequestMetadata = Field(default_factory=AgentRequestMetadata)
+    # 本会话中**本次之前**的对话，按时间正序（旧 → 新）。
+    # 默认空元组：既有构造点（API 受理路径、单测、验收脚本）无需改动即可继续工作。
+    history: tuple[ConversationTurn, ...] = ()
 
     @field_validator("message")
     @classmethod