fix: regulatory 对话模式改用 event_stream_handler 修复工具调用截断，优化节点 prompt 和日志展示

- regulatory_node: stream_working 从 run_stream 改为 agent.run + event_stream_handler，
  解决工具调用后文本被截断的问题；添加 PartStartEvent 处理修复首字丢失
- consciousness_node: prompt 重写为三模式（生成/执行/报告），强调禁止编造 agent_id
- workflow API: _merge_runtime_status 暴露步骤输出内容（workflow_log 第三元素）
- 前端日志: 系统日志改为终端滚动样式，工作流步骤可展开查看输出

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

kilostar/core/individual/regulatory_node/regulatory_node.py

@@ -126,11 +126,23 @@ class RegulatoryNode:
         """
         return await self._run(payload)
 
-    async def stream_working(self, payload: MessageRequest, token_queue: "asyncio.Queue") -> None:
-        """流式工具调用版本：逐 token 推送到 queue，工具调用结果也会通过 token 输出。
+    _CHAT_INSTRUCTIONS = (
+        "你是 kilostar 智能助手。你现在处于【直接对话模式】，请直接回答用户的问题。\n"
+        "规则：\n"
+        "1. 直接、详细地回答用户问题，像一个专业且友好的助手。\n"
+        "2. 如果你有可用工具，可以调用工具来辅助回答（如搜索、读文件等）。\n"
+        "3. 不要输出内部思考过程，不要做路由判断，不要提及 ForUser/ForConsciousnessNode 等格式。\n"
+        "4. 回复应当完整、有帮助，避免过于简短。\n"
+    )
 
-        完成后 push None 作为终止信号。
+    async def stream_working(self, payload: MessageRequest, token_queue: "asyncio.Queue") -> None:
+        """流式对话：完整执行 agent graph（含工具调用），逐 token 推送文本到 queue。
+
+        使用 event_stream_handler 回调拿到每个 text delta，保证工具调用后
+        的文本也能被流式输出。完成后 push None 作为终止信号。
         """
+        from pydantic_ai.messages import PartStartEvent, PartDeltaEvent, TextPart, TextPartDelta
+
         platform = payload.platform
         user_name = payload.user_name
         message = payload.message
@@ -140,17 +152,27 @@ class RegulatoryNode:
             await token_queue.put(None)
             return
 
+        async def _stream_handler(ctx, events):
+            async for event in events:
+                if isinstance(event, PartStartEvent) and isinstance(event.part, TextPart):
+                    if event.part.content:
+                        await token_queue.put(event.part.content)
+                elif isinstance(event, PartDeltaEvent) and isinstance(event.delta, TextPartDelta):
+                    await token_queue.put(event.delta.content_delta)
+
         try:
             deps = RegulatoryNodeDeps(
                 platform=platform,
                 user_name=user_name,
                 time=time_str
             )
-            async with self.agent.run_stream(
-                user_prompt=message, deps=deps, output_type=str
-            ) as stream_result:
-                async for delta in stream_result.stream_text(delta=True):
-                    await token_queue.put(delta)
+            await self.agent.run(
+                user_prompt=message,
+                deps=deps,
+                output_type=str,
+                instructions=self._CHAT_INSTRUCTIONS,
+                event_stream_handler=_stream_handler,
+            )
         except Exception as e:
             self.logger.exception(f"RegulatoryNode.stream_working failed: {e}")
             await token_queue.put(f"\n\n[错误: {str(e)}]")