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

config.example.py

@@ -181,7 +181,10 @@ SEMANTIC_CACHE_ENABLED = True
 SEMANTIC_CACHE_THRESHOLD = 0.92  # 相似度阈值
 
 # 缓存写入最低置信度
-CACHE_MIN_SCORE = 0.3
+# 注意：ChromaDB cosine distance 范围 [0,2]，score = 1 - dist
+# 当前 embedding 模型的 cosine similarity 普遍在 0.03-0.06 之间
+# 搜索管线已通过 rerank 过滤低质量结果，此处不再额外限制
+CACHE_MIN_SCORE = 0.0
 
 # LLM 调用预算
 MAX_LLM_CALLS_PER_QUERY = 2