refactor(observability): 简化 ChatService 日志，避免与 Hook 重复

## 改动内容

### 修改前：重复的日志

```java
// ChatService.executeChat()
logger.info("========== Agent 执行开始 ==========");
logger.info("📝 用户问题: {}", question);
logger.info("🚀 执行 ReactAgent.call() - 自动处理工具调用");

// ... Agent 执行 ...

logger.info("========== Agent 执行完成 ==========");
logger.info("⏱️  执行耗时: {} ms", duration);
logger.info("📤 最终输出内容:");
// 打印完整答案
```

**问题**：
- 与 `AgentLoggingHook` 的日志重复
- 日志过于冗长
- Hook 已经覆盖了 Agent 的思考过程

---

### 修改后：精简的日志

```java
// ChatService.executeChat() - 只保留最外层框架
logger.info("========================================");
logger.info("📝 用户问题: {}", question);

// ... Agent 执行（Hook 负责内部日志）...

logger.info("⏱️  总耗时: {} ms", duration);
logger.info("📏 输出长度: {} 字符", answer.length());
logger.info("========================================");
```

**优势**：
- 职责清晰：ChatService 只记录最外层信息
- 避免重复：思考过程由 Hook 负责
- 更简洁：减少噪音日志

---

## 日志分层

| 层级 | 负责类 | 职责 |
|------|--------|------|
| **外层框架** | `ChatService` | 用户问题、总耗时、输出长度 |
| **思考过程** | `AgentLoggingHook` | 每轮思考、模型决策、消息流转 |
| **工具执行** | `LookupKnowledgeTool` | L0/L1 检索、工具参数/返回 |

---

## 日志输出对比

### 修改前（重复冗长）

```
========================================
========== Agent 执行开始 ==========      ← ChatService
========================================
📝 用户问题: 支付为什么会失败？          ← ChatService
----------------------------------------
🚀 执行 ReactAgent.call()               ← ChatService

*** [Agent 思考] 第 1 轮思考开始         ← Hook
...
*** [Agent 思考] 第 1 轮思考完成         ← Hook

>>> [工具调用] lookup_knowledge         ← Tool
...
<<< [工具返回] lookup_knowledge         ← Tool

*** [Agent 思考] 第 2 轮思考开始         ← Hook
...
*** [Agent 思考] 第 2 轮思考完成         ← Hook

========================================
========== Agent 执行完成 ==========      ← ChatService (重复)
========================================
⏱️  执行耗时: 1523 ms                   ← ChatService
📤 最终输出内容:                         ← ChatService
根据知识库的记录...（完整答案）          ← ChatService (太长)
========================================
```

---

### 修改后（清晰简洁）

```
========================================
📝 用户问题: 支付为什么会失败？          ← ChatService (简洁)

*** [Agent 思考] 第 1 轮思考开始         ← Hook
...
*** [Agent 思考] 第 1 轮思考完成         ← Hook

>>> [工具调用] lookup_knowledge         ← Tool
...
<<< [工具返回] lookup_knowledge         ← Tool

*** [Agent 思考] 第 2 轮思考开始         ← Hook
...
*** [Agent 思考] 第 2 轮思考完成         ← Hook
*** [Agent 思考] 这是最终答案            ← Hook (已说明)

⏱️  总耗时: 1523 ms                     ← ChatService (简洁)
📏 输出长度: 456 字符                    ← ChatService (摘要)
========================================
```

**改进**：
- ✅ 去掉重复的"开始/完成"标记
- ✅ 不再打印完整答案（通过 HTTP 响应已返回）
- ✅ Hook 已说明"这是最终答案"
- ✅ 日志更紧凑，信噪比更高

---

## 设计原则

### 1. 单一职责

- **ChatService**：顶层编排，只记录执行框架
- **Hook**：Agent 内部状态，记录思考过程
- **Tool**：工具执行细节，记录检索过程

### 2. 避免重复

- 不在多处打印相同信息
- Hook 已说明"最终答案"，ChatService 不再重复

### 3. 信息密度

- 关键信息：保留（用户问题、耗时、长度）
- 冗余信息：删除（重复标题、完整答案）

---

## 查看日志

```bash
# 完整日志
tail -f logs/application.log

# 只看框架
tail -f logs/application.log | grep "📝\|⏱️\|📏"

# 只看思考过程
tail -f logs/application.log | grep "Agent 思考"

# 只看工具调用
tail -f logs/application.log | grep "工具调用\|工具返回"
```

---

## 提交历史

```
当前 refactor(observability): 简化 ChatService 日志，避免与 Hook 重复
b3ea6e2 feat(observability): 添加 Agent 思考过程日志 Hook
8890cd2 feat(observability): 增强 Agent 和工具调用的可观测日志
```

src/main/java/com/superbiz/agent/service/ChatService.java

@@ -188,13 +188,8 @@ public class ChatService {
      * @return AI 回复
      */
     public String executeChat(ReactAgent agent, String question) throws GraphRunnerException {
-        logger.info("========================================");
-        logger.info("========== Agent 执行开始 ==========");
         logger.info("========================================");
         logger.info("📝 用户问题: {}", question);
-        logger.info("----------------------------------------");
-
-        logger.info("🚀 执行 ReactAgent.call() - 自动处理工具调用");
 
         long startTime = System.currentTimeMillis();
         var response = agent.call(question);
@@ -202,19 +197,8 @@ public class ChatService {
 
         String answer = response.getText();
 
-        logger.info("========================================");
-        logger.info("========== Agent 执行完成 ==========");
-        logger.info("========================================");
-        logger.info("⏱️  执行耗时: {} ms", duration);
-        logger.info("📏 最终输出长度: {} 字符", answer.length());
-        logger.info("----------------------------------------");
-        logger.info("📤 最终输出内容:");
-        if (answer.length() > 1000) {
-            logger.info("{}", answer.substring(0, 1000));
-            logger.info("... (已截断，总长度: {} 字符)", answer.length());
-        } else {
-            logger.info("{}", answer);
-        }
+        logger.info("⏱️  总耗时: {} ms", duration);
+        logger.info("📏 输出长度: {} 字符", answer.length());
         logger.info("========================================");
 
         return answer;