feat(iit): Complete CRA Agent V3.0 P1 - ChatOrchestrator with LLM Function Calling

P1 Architecture: Lightweight ReAct (Function Calling loop, max 3 rounds)

Core changes:
- Add ToolDefinition/ToolCall types to LLM adapters (DeepSeek + CloseAI + Claude)
- Replace 6 old tools with 4 semantic tools: read_report, look_up_data, check_quality, search_knowledge
- Create ChatOrchestrator (~160 lines) replacing ChatService (1,442 lines)
- Wire WechatCallbackController to ChatOrchestrator, deprecate ChatService
- Fix nullable content (string | null) across 12+ LLM consumer files

E2E test results: 8/8 scenarios passed (100%)
- QC report query, critical issues, patient data, trend, on-demand QC
- Knowledge base search, project overview, data modification refusal

Net code reduction: ~1,100 lines
Tested: E2E P1 chat test 8/8 passed with DeepSeek API

Made-with: Cursor

docs/03-业务模块/IIT Manager Agent/00-模块当前状态与开发指南.md

@@ -3,8 +3,9 @@
 > **文档版本：** v3.0  
 > **创建日期：** 2026-01-01  
 > **维护者：** IIT Manager开发团队  
-> **最后更新：** 2026-02-25 **CRA Agent V3.0 开发计划定稿**  
+> **最后更新：** 2026-02-26 **CRA Agent V3.0 P0 + P1 开发完成**  
 > **重大里程碑：**  
+> - **2026-02-26：CRA Agent V3.0 P0+P1 全部完成！** 自驱动质控流水线 + ChatOrchestrator + LLM Function Calling + E2E 54/54 通过  
 > - **2026-02-25：CRA Agent V3.0 开发计划定稿**（替代 CRA 定位 + 报告驱动架构 + 4 语义化工具 + 统一驾驶舱）  
 > - ✅ 2026-02-08：事件级质控架构 V3.1 完成（record+event 独立质控 + 规则动态过滤 + 报告去重）  
 > - ✅ 2026-02-08：质控驾驶舱 UI 开发完成（驾驶舱页面 + 热力图 + 详情抽屉）  
@@ -51,24 +52,47 @@ CRA Agent 是一个**替代 CRA 岗位的自主 AI Agent**，而非辅助 CRA
   - AI能力：DeepSeek/Qwen + 自研 RAG（pgvector）+ LLM Tool Use
 
 ### 当前状态
-- **开发阶段**：**V3.0 开发计划已定稿，准备进入 P0 开发**
-- **已完成的基础设施**（可复用）：
-  - HardRuleEngine (478行) + SoftRuleEngine (488行) + SkillRunner (756行)
-  - RedcapAdapter (1363行) + QcReportService (980行) + ToolsService (731行)
-  - 实时质控 Webhook + 质控驾驶舱 UI + 18 张数据库表
-  - 企业微信推送 + REDCap 生产环境
-- **待重构**：ChatService (1442行，关键词路由) → ChatOrchestrator + 4 Tool Use
-- **代码规模**：后端 ~15,000+ 行 / 61 个文件 / 18 张表（iit_schema）
+- **开发阶段**：**V3.0 P0 + P1 已完成，E2E 测试 54/54 通过**
+- **P0 已完成**（自驱动质控流水线）：
+  - 变量清单导入 + 可视化
+  - 规则配置增强（4 类规则 + AI 辅助建议）
+  - 定时质控 + 报告生成 + eQuery 闭环 + 重大事件归档
+  - 统一质控驾驶舱（健康分 + 趋势图 + 风险热力图）+ AI Stream Timeline
+- **P1 已完成**（对话层 Tool Use 改造）：
+  - LLM Adapter 原生 Function Calling（DeepSeek / GPT-5 / Claude-4.5）
+  - 4 语义化工具：`read_report` / `look_up_data` / `check_quality` / `search_knowledge`
+  - ChatOrchestrator 轻量 ReAct（max 3 轮 Function Calling loop）
+  - ChatService (1,442行) 已废弃，替换为 ChatOrchestrator (~160行)
+- **待开发**：P1-2 对话体验优化 / P2 可选功能
+- **代码规模**：后端 ~14,000+ 行（净减 ~1,100 行）/ 20 张表（iit_schema）
 
 #### ✅ 已完成功能（基础设施）
-- ✅ 数据库Schema创建（iit_schema，9个表 = 原5个 + 新增4个质控表）
-- ✅ Prisma Schema编写（扩展至 ~350 行类型定义）
+- ✅ 数据库Schema创建（iit_schema，20个表 = 原5个 + 4质控表 + 2新增(equery/critical_events) + 9其他）
+- ✅ Prisma Schema编写（扩展至 ~400 行类型定义）
 - ✅ 企业微信应用注册和配置
 - ✅ **REDCap 生产环境部署完成**（ECS + RDS + HTTPS）
 - ✅ **REDCap实时集成完成**（DET + REST API）
 - ✅ **企业微信推送服务完成**（WechatService）
 - ✅ **端到端测试通过**（REDCap → Node.js → 企业微信）
-- ✅ **AI对话集成完成**（ChatService + SessionMemory）
+- ✅ ~~AI对话集成完成（ChatService + SessionMemory）~~ → 已替换为 ChatOrchestrator
+
+#### ✅ 已完成功能（P0 自驱动质控流水线 - 2026-02-26）
+- ✅ **变量清单导入**（REDCap Data Dictionary → iit_field_metadata）
+- ✅ **规则配置增强**（4 类规则 + AI 辅助建议 + 变量关联）
+- ✅ **定时质控调度**（pg-boss cron + DailyQcOrchestrator）
+- ✅ **eQuery 闭环**（open → responded → ai_reviewing → resolved/reopened）
+- ✅ **重大事件归档**（SAE + 方案偏离自动归档 iit_critical_events）
+- ✅ **统一驾驶舱**（健康分 + 趋势图 + 风险热力图 + 核心指标卡片）
+- ✅ **AI Stream Timeline**（Agent 工作时间线可视化）
+- ✅ **P0 E2E 测试 46/46 通过**
+
+#### ✅ 已完成功能（P1 对话层 Tool Use 改造 - 2026-02-26）
+- ✅ **LLM Adapter Function Calling**（types.ts + DeepSeekAdapter + CloseAIAdapter）
+- ✅ **4 语义化工具**（read_report / look_up_data / check_quality / search_knowledge）
+- ✅ **ChatOrchestrator**（轻量 ReAct，max 3 轮 Function Calling loop，~160 行）
+- ✅ **ChatService 废弃**（1,442 行 → ChatService.deprecated.ts）
+- ✅ **WechatCallbackController 接线**（入口切换为 ChatOrchestrator）
+- ✅ **P1 E2E 测试 8/8 通过**（8 个真实对话场景 + DeepSeek API）
 
 #### ✅ 已完成功能（实时质控系统 - 2026-02-07）
 - ✅ **质控数据库表**（iit_qc_logs + iit_record_summary + iit_qc_project_stats + iit_field_metadata）