perf(cache): 修复缓存 key 不匹配 Bug + embedding 缓存 + 清理 AgenticRAG 死代码

- cache.py: get/set 统一使用粗粒度 key（基于 kb_version），修复缓存永远不命中的问题
- engine.py: 新增 _encode_cached() 方法，embedding 编码走 LRU 缓存
- 删除 10 个 core/agentic_*.py 死文件（~1950 行）
- 清理 api/__init__.py 和 chat_routes.py 中的 AgenticRAG 残留引用

api/__init__.py

@@ -3,7 +3,7 @@ API 路由层 — Flask 应用工厂
 
 本模块实现 Flask 应用工厂模式，负责：
 - 创建和配置 Flask 应用实例
-- 初始化核心服务（AgenticRAG、同步服务）
+- 初始化核心服务（同步服务）
 - 注册所有 API Blueprint
 - 配置前端静态文件路由
 
@@ -47,7 +47,7 @@ def create_app() -> 'Flask':
 
     1. 创建 Flask 应用，配置 CORS
     2. 初始化 Repository（会话存储）
-    3. 初始化核心服务（AgenticRAG、同步服务）
+    3. 初始化核心服务（同步服务）
     4. 注册所有 API Blueprint
     5. 配置前端静态文件路由
     6. 执行生产环境配置校验
@@ -93,19 +93,6 @@ def create_app() -> 'Flask':
 
     # ==================== 核心服务初始化 ====================
 
-    # Agentic RAG 引擎
-    try:
-        from core.agentic import AgenticRAG
-        from config import ENABLE_WEB_SEARCH
-        agentic_rag = AgenticRAG(
-            enable_web_search=ENABLE_WEB_SEARCH,
-        )
-        app.config['AGENTIC_RAG'] = agentic_rag
-        logger.info(f"Agentic RAG 引擎已初始化（网络搜索={'启用' if ENABLE_WEB_SEARCH else '关闭'}）")
-    except Exception as e:
-        app.config['AGENTIC_RAG'] = None
-        logger.warning(f"Agentic RAG 初始化失败: {e}")
-
     # 同步服务
     try:
         from knowledge.sync import KnowledgeSyncService

api/chat_routes.py

@@ -381,16 +381,6 @@ def _build_context_with_budget(contexts: List[Dict], max_chars: int, soft_limit:
     return "\n\n".join(parts)
 
 
-def _get_agentic_rag() -> 'AgenticRAG':
-    """
-    获取 AgenticRAG 实例
-
-    Returns:
-        AgenticRAG: 当前应用中的 AgenticRAG 实例
-    """
-    return current_app.config['AGENTIC_RAG']
-
-
 def _attach_citations(answer: str, contexts: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
     """
     自动为回答添加引用标记（按段落级别匹配，jieba 分词精准匹配）