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feat(AI): 集成MNN推理引擎替换MLX作为主AI运行时

- 引入MNN(alibaba) + Arm SME2 + CPU作为主AI运行时，支持A19/iPhone17的
  SME2和A17的NEON加速
- 添加MLX Swift作为兜底GPU推理方案，实现双后端切换机制
- 使用单一Qwen3.5-2B多模态模型(1.2GB)，替代原有的LLM+VL分离架构
- 实现InferenceEngine.current引擎选择逻辑，真机默认MNN，模拟器回退MLX
- 更新AIAgent架构，通过MNNLLMBridge(ObjC++) → MNNBackend进行推理
- 修改队列机制防止并发推理导致OOM，使用信号量闸门控制显存占用
- 更新文档中的技术栈说明、模块边界和周次交付计划
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康康/DesignSystem/VaultImage.swift

@@ -0,0 +1,47 @@
+import SwiftUI
+
+/// 从加密 Vault 异步加载并降采样显示原图的通用组件。
+///
+/// 替代「在 body 里 `try? FileVault.shared.loadImage(...)` 同步读盘 + 全量解码」的旧写法,
+/// 解决两个真实问题:
+/// 1. **OOM**:全分辨率位图(4000×3000 ≈ 48MB)进内存,翻几页就触发 jetsam。这里按 `maxPixel`
+///    降采样,缩略图几百 KB,全屏图几 MB。
+/// 2. **主线程卡顿**:读盘 + JPEG 解码在主线程会掉帧。这里放到后台线程,主线程只拿结果绘制。
+///
+/// 区分「加载中」与「读取失败」两态:加载中显示中性占位,只有真正失败才显示「原图无法读取」,
+/// 不会一打开就闪一下吓人的错误文案。`content` 拿到 `UIImage`(而非 `Image`),
+/// 方便需要 `image.size` 的调用方(如证据高亮 overlay)按真实宽高比定位。
+struct VaultImage<Content: View, Placeholder: View>: View {
+    let relativePath: String
+    /// 降采样目标最大边(像素)。缩略图给 ~400,全屏查看器给 ~2000。
+    var maxPixel: CGFloat = 1024
+
+    @ViewBuilder var content: (UIImage) -> Content
+    /// 占位回调,`isLoading == true` 表示仍在加载,`false` 表示加载完成但失败。
+    @ViewBuilder var placeholder: (_ isLoading: Bool) -> Placeholder
+
+    @State private var image: UIImage?
+    @State private var loading = true
+
+    var body: some View {
+        Group {
+            if let image {
+                content(image)
+            } else {
+                placeholder(loading)
+            }
+        }
+        // id 变了(TabView 翻到新页 / 行复用换 asset)就重新加载;同一身份重渲染不会重复读盘。
+        .task(id: relativePath) {
+            loading = true
+            let path = relativePath
+            let mp = maxPixel
+            let loaded = await Task.detached(priority: .userInitiated) {
+                try? FileVault.shared.loadDownsampledImage(relativePath: path, maxPixelSize: mp)
+            }.value
+            guard !Task.isCancelled else { return }
+            image = loaded
+            loading = false
+        }
+    }
+}