feat: 实现日历提醒完整功能（操作执行、通知服务重构、归档）

- 新增 ReminderActionExecutor 处理取消/稍后提醒操作
- 新增 ReminderOutboxStore 本地存储待处理操作
- 重构 LocalNotificationService 支持聚合提醒和交互操作
- 新增 event_color_resolver 工具类统一颜色解析
- 新增 CalendarService.archiveEvent 归档方法
- 增强 ModelTracking 支持缓存命中、推理token和成本追踪
- 添加 qwen3.5-35b-a3b 模型配置
- 更新 AndroidManifest 全屏intent权限
- 补充相关单元测试和文档

docs/protocols/agent/api-endpoints.md

@@ -76,6 +76,7 @@ Base URL: `/api/v1/agent`
 - `200 OK`
 - `Content-Type: text/event-stream`
 - 事件类型与字段见 `docs/protocols/agent/sse-events.md`
+- usage 审计与成本回退策略见 `docs/protocols/agent/sse-events.md`（5) Usage 审计协议）
 - 空闲时会发送 keep-alive 注释行 `: keep-alive`
 
 ### 错误码

docs/protocols/agent/sse-events.md

@@ -197,7 +197,107 @@ data: <json>
 
 `inputTokens`、`outputTokens`、`cost`、`latencyMs`、`model` 属于后端内部统计字段，不在 SSE 对外协议中暴露。
 
-### 3.5 快照事件
+---
+
+## 5) Usage 审计协议（后端内部）
+
+本节描述后端对 LLM usage 的内部审计与计费策略。该协议用于数据库持久化、成本统计与运行观测，不对 SSE 外部协议直接暴露。
+
+### 5.1 当前厂商范围
+
+- DashScope（Qwen）
+- DeepSeek
+
+当前实现仅针对上述两家做深度适配。
+
+### 5.2 原始字段采集（Provider -> Runtime）
+
+`TrackingChatModel` 会优先读取 provider 直接字段，读取不到时再从 metadata 补齐。
+
+优先级如下：
+
+1. 直接字段（优先）
+   - `usage.input_tokens`
+   - `usage.output_tokens`
+   - `usage.total_tokens`
+   - `usage.time`（秒）
+   - `usage.cost`（若存在）
+2. metadata 字段（补齐）
+   - `metadata.prompt_tokens`
+   - `metadata.completion_tokens`
+   - `metadata.total_tokens`
+   - `metadata.prompt_tokens_details.cached_tokens`
+   - `metadata.prompt_cache_hit_tokens`
+   - `metadata.prompt_cache_miss_tokens`
+   - `metadata.completion_tokens_details.reasoning_tokens`
+   - `metadata.cost` / `metadata.total_cost`（若存在）
+
+### 5.3 归一化后的内部 usage_summary 字段
+
+`TrackingChatModel.usage_summary()` 当前输出：
+
+- `input_tokens`
+- `output_tokens`
+- `total_tokens`
+- `latency_ms`（由 `usage.time * 1000` 转换）
+- `cached_prompt_tokens`
+- `prompt_cache_hit_tokens`
+- `prompt_cache_miss_tokens`
+- `reasoning_tokens`
+- `direct_cost`
+- `direct_cost_observed`（0/1）
+- `direct_cost_complete`（0/1）
+- `model_call_records`
+- `usage_records`
+- `direct_cost_records`
+- `cost_source`（`provider` | `catalog_fallback`）
+
+### 5.4 成本计算策略（严谨优先）
+
+核心原则：**能直接用 provider 返回就直接用；缺失才 fallback。**
+
+`LiteLLMService.build_usage_metadata()` 执行规则：
+
+1. 仅当以下条件同时满足时使用 provider 直出成本：
+   - `usageComplete == true`（`model_call_records == usage_records`）
+   - `direct_cost_observed == 1`
+   - `direct_cost_complete == 1`
+   - `direct_cost` 为有效非负数
+2. 否则使用 catalog 价格回退计算（`calculate_cost`）
+
+### 5.5 Fallback 计费细节
+
+- 档位选择：按 `prompt_tokens` 命中 `pricing_tiers.max_prompt_tokens`
+- 公式：
+
+```text
+cost = uncached_prompt_tokens * input_cost_per_token
+     + cached_prompt_tokens   * cached_token_rate
+     + completion_tokens      * output_cost_per_token
+```
+
+- `cached_token_rate` 规则：
+  - 若 tier 配置了 `cache_hit_cost_per_token` 且 > 0，使用该值
+  - 否则回退为 `input_cost_per_token`
+
+### 5.6 内部 costSource 语义
+
+- `provider`: 使用 provider 直接成本
+- `catalog_fallback`: 正常使用价格表回退
+- `catalog_fallback_incomplete_provider_cost`: provider 返回了部分 direct cost，但不完整，回退价格表
+- `incomplete_usage_fallback`: usage 本身不完整，回退价格表
+
+### 5.7 DeepSeek / DashScope 当前观测到的返回特征
+
+根据当前线上探针与运行结果：
+
+- 两家都稳定返回：`input_tokens`、`output_tokens`、`time`
+- `usage.total_tokens` 顶层可能为空，但 `metadata.total_tokens` 可用
+- DeepSeek 常见 `prompt_tokens_details.cached_tokens`、`prompt_cache_hit_tokens`、`prompt_cache_miss_tokens`
+- DashScope 常见 `completion_tokens_details.reasoning_tokens`（可能为 `null`）
+- 两家当前都未稳定提供直接 `cost` 字段，因此多数场景为 catalog fallback
+
+## 6) 快照事件
 
 编码器支持以下 AG-UI 类型映射：
 
@@ -208,7 +308,7 @@ data: <json>
 
 ---
 
-## 4) 字段命名约定
+## 7) 字段命名约定
 
 - 事件顶层通用字段使用 AG-UI 风格：`type`、`threadId`、`runId`
 - 部分业务字段沿运行时模型历史命名保留下划线：