feat(models): add provider model scanning

[sheetung]

概述 / Overview

请在此部分填写你实现/解决/优化的内容:
Summary of what you implemented/solved/optimized:

更改前后对比截图 / Screenshots

请在此部分粘贴更改前后对比截图（可以是界面截图、控制台输出、对话截图等）:
Please paste the screenshots of changes before and after here (can be interface screenshots, console output, conversation screenshots, etc.):

修改前 / Before:

修改后 / After:

检查清单 / Checklist

PR 作者完成 / For PR author

请在方括号间写x以打勾 / Please tick the box with x

• 阅读仓库贡献指引了吗？ / Have you read the contribution guide?
• 与项目所有者沟通过了吗？ / Have you communicated with the project maintainer?
• 我确定已自行测试所作的更改，确保功能符合预期。 / I have tested the changes and ensured they work as expected.

项目维护者完成 / For project maintainer

• 相关 issues 链接了吗？ / Have you linked the related issues?
• 配置项写好了吗？迁移写好了吗？生效了吗？ / Have you written the configuration items? Have you written the migration? Has it taken effect?
• 依赖加到 pyproject.toml 和 core/bootutils/deps.py 了吗 / Have you added the dependencies to pyproject.toml and core/bootutils/deps.py?
• 文档编写了吗？ / Have you written the documentation?

改动重点：

• 前端新增“扫描添加”模式

  • 在模型配置里，供应商下的“添加模型”支持手动添加和扫描添加两种方式
  • 扫描结果支持搜索、勾选、批量添加
  • 扫描列表保持简洁展示，不再展示调试面板和额外富信息

• 后端新增 provider 扫描接口

  • 提供按供应商扫描可用模型的接口
  • 会过滤当前类型（llm / embedding）
  • 会标记哪些模型已经添加过

• 扫描逻辑改为 requester 自适配

  • 不再引入或保留 scan_url 配置
  • 每个 requester 自己决定怎么扫描模型
  • 通用 OpenAI 兼容供应商走 base_url + /models
  • 特殊 requester 单独覆写 scan_models()

• 已补 requester 级扫描适配

  • OpenAI 兼容通用扫描
  • OpenRouter
  • Gemini
  • Ollama
  • Bailian 已回退为走兼容 OpenAI 扫描链路

• 能力推断

  • 扫描时会根据返回字段或模型名，推断：
    • vision
    • func_call
  • 这些能力会在勾选添加时自动带入

为什么这样改

• 尽量不改 LangBot 主要逻辑
• 不新增前端复杂配置项
• 扫描策略集中在 requester 内部，更符合不同厂商接口差异
• 对 OpenAI 兼容供应商保持最简单的心智模型

如何适配新的模型供应商
如果后续要给某个 requester 增加扫描模型能力，建议按下面方式接入：

1. 优先确认厂商官方“模型列表接口”

• 不要猜接口
• 明确请求方法、URL、鉴权方式、返回结构

2. 在对应 requester 里实现或复用 scan_models(api_key)

• 返回统一结构：

{
    "models": [
        {
            "id": "...",
            "name": "...",
            "type": "llm" or "embedding",
            "abilities": ["vision", "func_call"],
        }
    ]
}

3. 如果是 OpenAI 兼容供应商

• 通常直接复用通用实现即可
• 通用逻辑位置：
  • chatcmpl.py

4. 如果是特殊厂商

• 在对应 requester 中单独覆写 scan_models()
• 例如：
  • Gemini 走官方 models 列表接口
  • Ollama 走 /api/tags

5. 保持最小适配原则

• 先保证“能扫出模型”
• 再补 type
• 最后补 abilities
• 不要为了统一 UI 伪造不存在的字段