refactor(memory): 拆除描述式媒体索引，媒体成为一等块并按原生向量融合

背景：此前媒体是靠「生成的描述文本」将就进记忆的——写 marker 进正文、
再由正则反解成 media_refs 与图库里的 type=Media 实体。这条链路有三个
致命缺陷：描述由异步模型生成（未生成前媒体等于不存在）、语义检索实质上
只搜描述文字、图库里的「媒体节点」是描述文本的投影而不是媒体本身。

本提交把这条链路整体拆除，媒体改为按自己的原生向量参与记忆：

一、描述链彻底删除（无残留、无兼容分支）
- media.Item 去掉 Description/DescribedBy 与对应列；
- 删除 Store.Describe / Store.Search / Store.Pending；
- 删除 Agent.mediaDescribeLoop / describePendingMedia 与配置项
  core.memory.media.describe_on_ingest；
- SDK 侧 MediaAttachment 去掉 Description（见 SDK 仓独立提交）。

二、marker 机制删除，媒体归属改为结构化块边
- 删除 mediaMarkerLine/parseMediaMarkers/mediaEntityName/mediaTriplesFromText/
  extractMediaDigests/sentenceWithMediaMarkers/docMediaContext；
- memory.Triple 新增 MediaDigests 结构化字段；句子文本保持原样，
  不再被 marker 污染；
- 块以 sentence --contains--> block / document --contains--> block 结构边
  挂到承载节点（新增 documents 表与 document 节点种类）；
- 模型未给原句时用「主谓宾。」拼一句自然语言作落点，不造 marker 文本。

三、旧数据迁移（幂等）
- 新增 GraphDB.MigrateLegacyMediaEntities：把 type=Media 的旧实体按短 digest
  还原成原生块、挂回原句子、删除旧实体与描述关系；Agent 启动时执行；
- CleanupOrphanedSentences 同时看关系引用与块边，避免把只靠块存活的句子
  连同块边一起删掉。

四、向量融合：媒体按图本身被召回
- 新增 vector.FuseVectors（逐维求和 + L2 归一化）；
- Doc.DenseVec = 文本向量 ⊕ 文档块的媒体向量（同 fingerprint 才融合），
  新增 Doc.DenseFP，指纹变化触发重算；
- ContextEvent.DenseVec 同理融合事件块；事件新增 DenseFP，Prune 只在
  同一统一空间内比稠密余弦；
- 跨模态视觉路只召回「仍被某层记忆块持有」的媒体，CAS 全库字节不再
  直接充当记忆检索结果。

五、同时纳入本分支既有的嵌入基础改造（此前工作区未提交，缺它 HEAD 不可构建）
- internal/tfidf 懒回退包、千问三段式多模态 ONNX 空间的 Go 侧
  （qwen/embedder.go、image.go、model_input.go）、CLIP 移除、
  sdk.NewStore 分词器签名与调用点、embed 侧车 systemd 单元。

验证：go build ./... 、go vet ./...（含 -tags medialive）均通过；
在 HEAD 的独立 worktree 上重放本次暂存集后 go test -short ./internal/...
全部通过（端口冲突类用例在隔离环境中亦通过）。未提交工作区中与本改造
无关的改动（HarmonyOS、waiter、devicebridge、plan.md 等）。

internal/agent/core/mediaref_test.go

@@ -106,8 +106,8 @@ func TestCaptureBlockMedia_NilStoreIsNoop(t *testing.T) {
 	if len(evt.Blocks) != 0 || evt.ID != "" {
 		t.Fatalf("nil store 时不该改动事件: %+v", evt)
 	}
-	if s := a.mediaSummaryForEvent(nil); s != "" {
-		t.Fatalf("nil store 时摘要应为空，得到 %q", s)
+	if s := mediaLabel(nil); s != "" {
+		t.Fatalf("nil 媒体应产出空标签，得到 %q", s)
 	}
 }
 
@@ -183,31 +183,27 @@ func TestBindEventMedia_LazyIDOnlyWhenNeeded(t *testing.T) {
 	}
 }
 
-func TestMediaSummary_DescriptionIsThePersistentMemory(t *testing.T) {
-	// 方案 C 的核心：描述文本才是持久语义记忆，blob 只是缓存。
-	// blob 被容量 GC 淘汰后，描述仍留在 L0/L2/L3 的文本里可被检索。
+func TestMediaLabel_NoGeneratedDescription(t *testing.T) {
+	// 标签只用来告诉模型「这条记忆带着哪份媒体、可用该 digest 取回字节」。
+	// 它不包含任何生成的描述：描述式索引是把就机制，已彻底废弃。
 	a, ms := newTestAgentWithMedia(t)
 
 	d, _ := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
-	b, ok := a.blockFromDigest(d)
-	if !ok {
-		t.Fatal("blockFromDigest 失败")
+	it, err := ms.Stat(d)
+	if err != nil {
+		t.Fatal(err)
 	}
-	if s := a.mediaSummaryForEvent([]memory.MemoryBlock{b}); s == "" {
-		t.Fatal("未描述项也应产出一行（标注未描述）")
-	}
-
-	ms.Describe(d, "一张紫蓝红三色带图", "visionllm")
-	s := a.mediaSummaryForEvent([]memory.MemoryBlock{b})
+	s := mediaLabel(it)
 	if s == "" {
-		t.Fatal("应产出摘要")
-	}
-	if !strings.Contains(s, "紫蓝红三色带图") {
-		t.Fatalf("摘要应含描述文本: %q", s)
+		t.Fatal("应产出标签")
 	}
 	if !strings.Contains(s, "image/png") {
-		t.Fatalf("摘要应含 MIME 标注: %q", s)
+		t.Fatalf("标签应含 MIME 标注: %q", s)
 	}
+	if !strings.Contains(s, shortDigest(d)) {
+		t.Fatalf("标签应含短 digest 供反查: %q", s)
+	}
+	_ = a
 }
 
 func TestPrune_NilMediaStoreStillArchives(t *testing.T) {