feat(model,capacity,vision,io): per-persona 路由 + 本地三级(默认关) + L3 分类 + OCR 独立模型 + image-crop 工具（裁决 03.4.1/03.4.3/14.4.1/14.4.4/14.4.5）

- 03.4.1：per-persona 路由载体选 models.json（组内新增 personaModels/personaProviders + 校验 + PersonaRoute()），
  Router/RuntimeLLM 快照绑定、loop 流式路径按该 turn 的 persona 路由；主步用路由结果、降级步钉自己的模型
- 03.4.3：本地第三级降级链（LLM_LOCAL_*，Configured() 含 Enabled ⇒ **默认关**），warn 标注来源
- 14.4.4：capacity 接入 L3（分类器接口 + TTL 缓存 + 严格 JSON 解析），CAPACITY_L3_ENABLED **默认 false**
- 14.4.1：语义修正 —— group.multimodal 才是「主模型能否收图」（env 路径不再臆断），LLM_VISION_MODEL 只配视觉工具；
  vision/OCR 可各用不同模型；runtime 不再因有图抢路由（vision.Router 是唯一分层权威）
- 14.4.5：新增 image-crop 工具（工具数 5→6，策略默认 owner-only），schema 支持按区域裁切
- 组合根：wire_runtime 读 group.Multimodal；capacity 装配拆出 wire_capacity.go（守 500 行）
- 复核：`go build`/`go vet`/各包 `go test -count=1` 全绿；**6 条变异反证**先红后还原（含作者自查出的 2 条假阳性变异）
- 未落：按 provider 的 thinking 开关（需 openai_encode.go/openai.go 文件面）、persona awakening（需 loader 文件面）

internal/runtime/multimodal/vision/adapter.go

@@ -35,11 +35,16 @@ type OCRAdapter interface {
 // endpoint（图像作为内容部件内嵌）同时实现 VisionAdapter 与 OCRAdapter。
 // 它是开箱可用的默认实现；真实的
 // 云端 vision/OCR 提供方暴露相同协议。
+//
+// 两个方向可以跑在同一个 endpoint 的两个模型上（裁决 14.4.1 的「独立视觉
+// 模型 + OCR 模型」）：Describe 用 model（LLM_VISION_MODEL），Extract 用
+// ocrModel（LLM_OCR_MODEL），未配 OCR 模型时回落到同一个模型。
 type OpenAICompatibleAdapter struct {
-	cfg    config.LLMConfig
-	model  string
-	client *http.Client
-	log    *slog.Logger
+	cfg      config.LLMConfig
+	model    string
+	ocrModel string
+	client   *http.Client
+	log      *slog.Logger
 }
 
 // OpenAIOption 用于定制 OpenAICompatibleAdapter。
@@ -72,6 +77,16 @@ func WithLogger(l *slog.Logger) OpenAIOption {
 	}
 }
 
+// WithOCRModel 覆盖 OCR 方向使用的模型（默认取 cfg.OCRModel，再回落
+// 到 model）。
+func WithOCRModel(m string) OpenAIOption {
+	return func(a *OpenAICompatibleAdapter) {
+		if m != "" {
+			a.ocrModel = m
+		}
+	}
+}
+
 // NewOpenAICompatible 用 cfg 构造一个适配器，未覆盖时使用
 // cfg.Model。
 func NewOpenAICompatible(cfg config.LLMConfig, opts ...OpenAIOption) *OpenAICompatibleAdapter {
@@ -84,6 +99,13 @@ func NewOpenAICompatible(cfg config.LLMConfig, opts ...OpenAIOption) *OpenAIComp
 	for _, o := range opts {
 		o(a)
 	}
+	if a.ocrModel == "" {
+		// LLM_OCR_MODEL 未配置时 OCR 与视觉共用同一个模型（向后兼容）。
+		a.ocrModel = cfg.OCRModel
+	}
+	if a.ocrModel == "" {
+		a.ocrModel = a.model
+	}
 	return a
 }
 
@@ -92,20 +114,22 @@ func (a *OpenAICompatibleAdapter) Describe(ctx context.Context, img ImageRef, pr
 	if prompt == "" {
 		prompt = "Describe this image in detail."
 	}
-	return a.ask(ctx, img, prompt)
+	return a.ask(ctx, a.model, img, prompt)
 }
 
-// Extract 经同一 endpoint 返回图像中发现的文字。
+// Extract 经同一 endpoint 返回图像中发现的文字；当配置了独立 OCR 模型
+// （LLM_OCR_MODEL / WithOCRModel）时用它，否则与视觉模型相同。
 func (a *OpenAICompatibleAdapter) Extract(ctx context.Context, img ImageRef) (string, error) {
-	return a.ask(ctx, img, "Extract all text visible in this image. Return only the text.")
+	return a.ask(ctx, a.ocrModel, img, "Extract all text visible in this image. Return only the text.")
 }
 
-// ask 解析图像、构造 chat 请求并返回助手文本。
-func (a *OpenAICompatibleAdapter) ask(ctx context.Context, img ImageRef, prompt string) (string, error) {
+// ask 解析图像、构造 chat 请求并返回助手文本。model 是本次请求使用的模型，
+// 让两个方向能在同一 endpoint 上跑不同模型。
+func (a *OpenAICompatibleAdapter) ask(ctx context.Context, model string, img ImageRef, prompt string) (string, error) {
 	if strings.TrimSpace(a.cfg.BaseURL) == "" {
 		return "", ErrNotConfigured
 	}
-	if strings.TrimSpace(a.model) == "" {
+	if strings.TrimSpace(model) == "" {
 		return "", ErrNotConfigured
 	}
 	if err := ctx.Err(); err != nil {
@@ -115,7 +139,7 @@ func (a *OpenAICompatibleAdapter) ask(ctx context.Context, img ImageRef, prompt
 	if err != nil {
 		return "", err
 	}
-	payload, err := json.Marshal(a.request(imageURL, prompt))
+	payload, err := json.Marshal(a.request(model, imageURL, prompt))
 	if err != nil {
 		return "", fmt.Errorf("vision: %w: marshal request: %v", ErrUpstream, err)
 	}
@@ -187,9 +211,9 @@ type openAIResponseMessage struct {
 }
 
 // request 构造图像 + prompt 的线上请求体。
-func (a *OpenAICompatibleAdapter) request(imageURL, prompt string) openAIVisionRequest {
+func (a *OpenAICompatibleAdapter) request(model, imageURL, prompt string) openAIVisionRequest {
 	return openAIVisionRequest{
-		Model: a.model,
+		Model: model,
 		Messages: []openAIMessage{
 			{Role: "user", Content: []openAIPart{
 				{Type: "text", Text: prompt},