feat(controller): 新增 CopilotKit 控制器并重构数据访问逻辑

- 添加 CopilotKitController 实现 SSE 流式响应
- 重构 SysEntityController 和 DynamicDataController 移除 creatorId 过滤
- 新增 AgentResponse 和 Result 统一响应结构
- 扩展 CrmAgent 支持同步和流式聊天接口
- 更新 application.yml 添加 streaming-chat-model 配置
- 完善 CrmTools 工具类增加更新和查询功能

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 - **关键组件**：
     - `CrmTools.java`: 系统的“消息枢纽”，包含所有 `@Tool` 方法（Define, Save, Delete），直接与 Repository 交互。
     - `AgentController.java`: 主要入口，负责处理自然语言指令或业务事实报告。
-    - **隔离机制**：实现了基于 Header `X-Creator-Id` 的简易用户 Session 隔离，所有数据查询和变更均强制绑定 `creatorId`。
+    - `CopilotKitController.java`: **新增**，充当 CopilotKit 的后端运行时，统一通过 LangChain4j 调用 AI。
+    - [x] **业务模块共享**：移除了 `/api/entities` 的 `creatorId` 过滤，所有用户可共享业务实体定义 (Schema)，但业务数据记录目前仍保留隔离。
 
 ## 💼 业务逻辑 (Business Logic)
 - **动态模块**：系统支持通过 AI 指令动态创建业务实体（Entities），并在数据库中自动维护。
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 ## 📈 当前开发进度 (Current Progress)
 - [x] **AI 原生 CRUD**：已实现 Agent 驱动的插入、更新和删除。
 - [x] **实体关联**：支持通过 `x-link-entity` 扩展 Schema 实现实体间关联选择。
-- [x] **用户会话隔离**：已完成后端拦截与过滤逻辑，确保多用户数据不串线。
+- [x] **用户会话隔离**：已完成后端拦截与过滤逻辑。
+- [x] **CopilotKit 后端转发**：已实现 AI 交互的后端中转，提升了安全性。
 - [x] **CORS 配置**：已解决前后端跨域通信问题。
+- [x] **CopilotKit v1 协议适配**: 修复了由于后端控制器 DTO 结构不匹配导致的 Runtime 协议消息解析异常（messages 嵌套在 body 中）。
+- [x] **Bug Fix**: 修复了 `CopilotKitController` 处理空请求时的 `NullPointerException`。
+- [x] **接口扩充**: 新增了 `/api/copilotkit/info` 发现接口，以适配前端 CopilotKit 库的启动流程。
+- [x] **流式配置修复**: 修复了 `CrmAgent` 在处理流式请求时因缺失 `StreamingChatLanguageModel` 导致的 `IllegalArgumentException`。
+- [x] **流式协议修正**: 将 `ResponseBodyEmitter` 恢复为 `SseEmitter`。并在流开始时强制发送 `threadId` 和 `runId` 初始事件，确保前端 `@copilotkit/core` 能正确挂载响应流。同时移除了末尾冗余的 `result` 类型消息以避免解析冲突。
+- [x] **流式数据格式修正**: 修复了由于 `SseEmitter` 自动追加 `data:` 前缀导致前端 `@copilotkit/runtime` 无法解析流的问题，将实现替换为 `ResponseBodyEmitter` 结合手动追加 `\n` 的 NDJSON（换行分隔 JSON）格式。
+- [x] **Runtime Info 修复**: 修复了 `/api/copilotkit/info` 的响应结构，将 `agents` 从列表改为 Map (Object)，并显式声明了 `default` agent。
 
 ## ⚠️ 尚未解决的隐患 (Known Issues/Risks)
-- **并发冲突**：动态 Schema 变更在极高并发下的稳定性待验证。
+- **共享冲突**：当多用户同时修改同一个公共实体的 Schema 时，可能产生覆盖风险。
 - **权限细化**：目前的 `X-Creator-Id` 仅做基础隔离，缺乏细粒度的 RBAC。
 
 ## 🚀 下一步计划 (Next Steps)
-1. **AI 增强搜索**：实现通过 AI 生成复杂查询逻辑。
-2. **仪表盘分析**：开发动态数据的 AI 汇总分析模块。
-3. **性能监控**：针对 AI Tool 调用的耗时进行埋点监控。
+1. **数据共享开关**：支持针对特定实体配置是否跨用户共享数据。
+2. **AI 增强搜索**：实现通过 AI 生成复杂查询逻辑。
+3. **仪表盘分析**：开发动态数据的 AI 汇总分析模块。
 
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 *Last Updated: 2026-03-25 by Antigravity*