feat: 动作经验库(agent_action)——成功步骤蒸馏命名动作(带元素定位/禁坐标)+ 执行前召回注入

- 新表 agent_action(name/app/aliases/params/steps/preconditions/hits/时间)，
  独立于人工维护的 custom_action(2B 决策)：AI 自学动作不污染手建动作
- 沉淀：任务成功后从**成功**工具轨迹(_ACTION_TOOLS: open_app/tap_text/tap_element/
  type_text/clipboard/swipe/press_key/wake/sleep)用模型蒸馏为命名动作；steps 用
  编辑器 schema，**必须元素定位**(xpath/text/resourceId/description…)，
  **显式剔除 click_xy 等坐标类**；on_tool 记录带 result 的结构化轨迹以判成败
- 兼容模型形状漂移：顶层 {action,params} 自动归一为 {name,steps}；宽容 JSON 解析
  (围栏/尾逗号/中文引号/坏对象逐条抢救)，实测模型常返回带语法错误的 JSON
- 召回：执行前按动作名/别名命中(或相似度≥0.34)取 top3，注入 system prompt
  「可复用动作」段(含元素定位)，模型可跳过重新探索；hits 回写
- 文档同步：ARCHITECTURE §3.6(agent_action 表)、API.md(🧠 动作经验 伪卡片 + 动作库
  说明)、AI_TASK_GEN P1(沉淀进展)
实测：跑「打开抖音，点搜索」→ 沉淀「打开抖音」；下一轮同指令命中并注入；日志
「命中可复用动作 1 个」「动作提炼: 轨迹 5 步, 成功可沉淀 1 步」「动作经验已保存 1 条」

doc/API.md

@@ -1193,7 +1193,7 @@ AI 可用设备列表（在线状态 + 是否有任务运行，前端据此把 b
 
 订阅事件流（SSE，EventSource）。事件：
 - `event: delta` `{text, kind: content|reasoning}` — 流式文本增量
-- `event: step` `{tool, args, image?}` — 工具调用完成（MCP 步骤，image 为缩略截图）。另有两类伪卡片：`tool="🧠 经验记忆"` 表示命中历史经验（args 形如「命中 N 条同类历史经验，已注入参考：<配方摘要>」，N 为实际条数）或本轮已写入经验库
+- `event: step` `{tool, args, image?}` — 工具调用完成（MCP 步骤，image 为缩略截图）。另有三类伪卡片：`tool="🧠 经验记忆"` 表示命中任务级经验（args 形如「命中 N 条同类历史经验，已注入参考：<配方摘要>」）或本轮已写入经验库；`tool="🧠 动作经验"` 表示命中**可复用动作**（「命中 N 个可复用动作，已注入参考：<动作名>」，执行前注入）或本轮已沉淀动作（「已沉淀 N 个可复用动作」，含元素定位、禁坐标）
 - `event: done` `{answer}` — 完成
 - `event: error` `{message}` — 失败（若因 MCP Server 未启动/不可达，message 为明确文案「MCP server(8033) 不可达 …」，不再是 SDK 原始的 `Server returned an error response`）
 - 空闲时每 15s 发一行 `: keepalive` 注释防超时；`done`/`error` 后关流
@@ -1252,7 +1252,7 @@ AI 可用设备列表（在线状态 + 是否有任务运行，前端据此把 b
 
 ### GET /api/agent/experience
 
-经验记忆库列表（自进化，含最近一次巡检结论）。
+经验记忆库列表（自进化，含最近一次巡检结论）。另有一张**动作经验库**表 `agent_action`（命名动作 + 编辑器 schema 步骤 + 元素定位、禁坐标）：任务成功后自动从**成功步骤**蒸馏沉淀，执行前按动作名/别名召回并注入；当前无独立查询接口（命中/沉淀在 AI 控制台的 🧠 卡片可见）。
 
 **响应**：
 ```json