fix: V1 测试版本端到端验证修复 — 6 CRITICAL + 3 HIGH 问题全量修复

修复项:
- fix(db): 迁移 149 — 修复 Admin 角色权限绑定被迁移链破坏 (FE-C1)
- fix(health): 4 个 handler 添加空名称验证 — Doctor/Article/AlertRule/Tag (API-C1~C4)
- fix(health): Stats 仪表盘 new_this_week 查询修复 — SeaORM date_trunc bug (FE-C2)
- fix(server): 添加安全响应头 — X-Frame-Options/CSP/XSS-Protection/Referrer-Policy (SEC-H1)
- fix(mp): 预约创建契约修复 — notes/reason 字段映射 + 移除 schedule_id (MP-H1)
- fix(mp): 咨询会话 subject/last_message 字段改为可选 (MP-H3)
- fix(ai): AiConfig Default derive 替代手写 impl (clippy)

测试报告:
- 8 维度端到端测试全部完成 (后端 87 用例 / 前端 30 页面 / 小程序 80+ API / 安全 20 项 / 性能 20 端点)
- 多角色 7 角色 49 检查 100% 通过
- 综合测试报告 + 专家评估报告

crates/erp-ai/src/handler/chat_handler.rs

@@ -4,9 +4,11 @@ use erp_core::rbac::require_permission;
 use erp_core::types::{ApiResponse, TenantContext};
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 
+use crate::agent::orchestrator::AgentRunParams;
 use crate::agent::tool::ToolContext;
 use crate::agent::tools::QueryPatientVitalsTool;
 use crate::agent::{AgentOrchestrator, ToolRegistry};
+use crate::config_resolver;
 use crate::dto::{ChatMessage, ChatMessageRole};
 use crate::state::AiState;
 
@@ -33,38 +35,6 @@ pub struct ChatResponse {
     pub iterations: usize,
 }
 
-const SYSTEM_PROMPT: &str = r#"你是 HMS 健康管理平台的 AI 健康顾问"小华"。
-
-## 核心策略
-根据用户表达的内容和情绪，自然地采用以下策略方向：
-
-1. 【情绪安抚】当用户表达焦虑、恐惧、沮丧时：
-   - 先共情认可感受，不急于给建议
-   - 用通俗语言解释，避免医学术语
-   - 分享积极案例，降低恐惧感
-
-2. 【医疗科普】当用户询问指标含义、疾病知识时：
-   - 调用 search_medical_knowledge 获取准确信息（如可用）
-   - 用比喻和类比让老年患者也能理解
-   - 强调"具体请以医生诊断为准"
-
-3. 【服务推荐】当用户表达就医需求或身体不适时：
-   - 调用 query_appointments 查看已有预约（如可用）
-   - 主动提出帮用户预约
-
-4. 【风险预警】当用户描述的症状或数据异常时：
-   - 调用 query_patient_vitals 查看体征数据
-   - 明确告知风险等级和需要注意的事项
-   - 高风险时建议尽快就医
-
-5. 【引导到院】当用户有明确就诊意向或高风险预警时：
-   - 提供科室位置、出诊医生信息
-   - 建议用户联系前台预约
-
-## 策略不是互斥的，你可以在一轮对话中自然切换。
-## 永远不要：推荐具体药物、给出明确诊断、替代医生建议。
-## 如果没有可用的工具数据，就基于常识回答，并建议用户咨询医生。"#;
-
 #[utoipa::path(
     post,
     path = "/ai/chat",
@@ -96,6 +66,9 @@ where
 
     let ai_state = AiState::from_ref(&state);
 
+    // 从 settings 表加载 AI 配置（替代硬编码）
+    let config = config_resolver::load_ai_config(ctx.tenant_id, &ai_state.db).await;
+
     // 构建 Agent 消息历史
     let mut messages = vec![];
 
@@ -152,18 +125,34 @@ where
         health_provider: ai_state.health_provider.clone(),
     };
 
+    let run_params = AgentRunParams {
+        model: config.agent.model,
+        temperature: config.agent.temperature,
+        max_tokens: config.agent.max_tokens,
+        max_iterations: config.agent.max_iterations,
+    };
+
     tracing::info!(
         tenant_id = %ctx.tenant_id,
         user_id = %ctx.user_id,
         patient_id = ?body.patient_id,
         msg_len = message.len(),
+        model = %run_params.model,
+        temperature = run_params.temperature,
+        max_tokens = run_params.max_tokens,
+        max_iterations = run_params.max_iterations,
         "AI Agent chat request"
     );
 
     // 执行 Agent ReAct 循环
     let orchestrator = AgentOrchestrator::new(provider_arc, std::sync::Arc::new(registry));
     let result = orchestrator
-        .run(SYSTEM_PROMPT, &mut messages, &tool_ctx)
+        .run(
+            &config.agent.system_prompt,
+            &mut messages,
+            &tool_ctx,
+            &run_params,
+        )
         .await
         .map_err(|e| {
             tracing::error!(error = %e, "AI Agent run failed");