perf: 减少热路径无谓拷贝与重复正则编译，并跳过已完成迁移

- agent_loop::filter_images_by_age_and_count 改返回 Cow<[ChatMessage]>，
  无图片或无需过滤时零拷贝返回原切片引用，避免每次 LLM 调用都完整克隆消息列表
- anthropic::convert_image_url_to_anthropic 用 OnceLock 缓存 data URL 正则，
  避免每次图片转换都重新编译正则
- memory_scope_key 迁移用 PRAGMA user_version 记录已迁移版本，
  避免每次启动都执行全表 DELETE + UPDATE

src/agent/agent_loop.rs

@@ -13,6 +13,7 @@ use crate::storage::ConversationRepository;
 use crate::text::{char_count, take_prefix_chars, take_suffix_chars};
 use crate::tools::{ToolContext, ToolRegistry};
 use async_trait::async_trait;
+use std::borrow::Cow;
 use std::collections::VecDeque;
 use std::hash::{Hash, Hasher};
 use std::io::Read;
@@ -226,19 +227,20 @@ fn count_supported_image_media_refs(messages: &[ChatMessage]) -> usize {
 /// - `max_images`: 最多发送多少张图片（优先保留最近的图片）
 ///
 /// # 返回
-/// 过滤后的消息列表，图片被转换为文本提示 "[图片已过期]"
+/// 过滤后的消息列表，图片被转换为文本提示 "[图片已过期]"。
+/// 无图片或无需过滤时返回 `Cow::Borrowed`（零拷贝），有图片需过滤时返回 `Cow::Owned`。
 fn filter_images_by_age_and_count(
     messages: &[ChatMessage],
     max_age_rounds: usize,
     max_images: usize,
-) -> Vec<ChatMessage> {
+) -> Cow<'_, [ChatMessage]> {
     if messages.is_empty() || (max_age_rounds == 0 && max_images == 0) {
-        return messages.to_vec();
+        return Cow::Borrowed(messages);
     }
 
     let total_images = count_supported_image_media_refs(messages);
     if total_images == 0 {
-        return messages.to_vec();
+        return Cow::Borrowed(messages);
     }
 
     // 从最新消息向前遍历，优先保留最新的图片
@@ -354,7 +356,7 @@ fn filter_images_by_age_and_count(
         });
     }
 
-    filtered
+    Cow::Owned(filtered)
 }
 
 fn target_image_bytes_for_tokens(target_tokens: usize) -> usize {
@@ -1332,7 +1334,8 @@ impl AgentLoop {
             self.runtime_config.max_image_age_rounds,
             self.runtime_config.max_images_in_context,
         );
-        let image_count = count_supported_image_media_refs(&filtered_messages);
+        let filtered_messages_ref: &[ChatMessage] = &filtered_messages;
+        let image_count = count_supported_image_media_refs(filtered_messages_ref);
 
         let system_prompt = system_prompt_context.and_then(|ctx| {
             self.system_prompt_provider
@@ -1342,19 +1345,19 @@ impl AgentLoop {
 
         // 轻量 token 估算：直接从 ChatMessage 累加，无需构造中间 Vec<Message>
         let text_tokens = estimate_text_tokens_from_chat_messages(
-            &filtered_messages,
+            filtered_messages_ref,
             system_prompt.as_ref().map(|p| p.content.as_str()),
         );
         let image_tokens =
             image_token_budget_for_request(&self.runtime_config, text_tokens, tools_tokens);
         let mut image_budget = ImageInlineBudget::new(image_tokens, image_count);
 
-        let mut messages_for_llm: Vec<Message> = Vec::with_capacity(filtered_messages.len() + 2);
+        let mut messages_for_llm: Vec<Message> = Vec::with_capacity(filtered_messages_ref.len() + 2);
         if let Some(ref prompt) = system_prompt {
             messages_for_llm.push(Message::system(prompt.content.clone()));
         }
         messages_for_llm.extend(
-            filtered_messages
+            filtered_messages_ref
                 .iter()
                 .map(|message| chat_message_to_llm_message(message, &mut image_budget)),
         );

src/providers/anthropic.rs

@@ -2,6 +2,7 @@ use async_trait::async_trait;
 use reqwest::Client;
 use serde::{Deserialize, Serialize};
 use std::collections::HashMap;
+use std::sync::OnceLock;
 use std::time::Duration;
 
 use super::traits::Usage;
@@ -104,10 +105,11 @@ fn convert_content_blocks(
 
 fn convert_image_url_to_anthropic(url: &str) -> serde_json::Value {
     // data:image/png;base64,... -> Anthropic image block
-    if let Some(caps) = regex::Regex::new(r"data:(image/\w+);base64,(.+)")
-        .ok()
-        .and_then(|re| re.captures(url))
-    {
+    static RE: OnceLock<regex::Regex> = OnceLock::new();
+    let re = RE.get_or_init(|| {
+        regex::Regex::new(r"data:(image/\w+);base64,(.+)").expect("valid regex")
+    });
+    if let Some(caps) = re.captures(url) {
         let media_type = caps.get(1).map(|m| m.as_str()).unwrap_or("image/png");
         let data = caps.get(2).map(|d| d.as_str()).unwrap_or("");
         return serde_json::json!({

src/storage/migrations.rs

@@ -132,6 +132,19 @@ pub(super) fn ensure_scheduler_schema(conn: &Connection) -> Result<(), StorageEr
 }
 
 pub(super) fn ensure_memory_scope_key_migration(conn: &Connection) -> Result<(), StorageError> {
+    // 用 PRAGMA user_version 追踪迁移是否已完成，避免每次启动都执行全表 DELETE + UPDATE。
+    // user_version 是 SQLite 内置的 32 位整数，持久化在数据库文件头中。
+    // 版本 0：未迁移；版本 1：memory_scope_key 迁移已完成。
+    const MEMORY_SCOPE_KEY_MIGRATION_VERSION: i64 = 1;
+
+    let current_version: i64 =
+        conn.query_row("PRAGMA user_version", [], |row| row.get(0))?;
+
+    if current_version >= MEMORY_SCOPE_KEY_MIGRATION_VERSION {
+        // 已迁移过，跳过
+        return Ok(());
+    }
+
     // 步骤1：去重。多条记录 scope_key 不同，改为 "default" 后会违反唯一约束。
     // 对每个 (scope_kind, namespace, memory_key) 组合保留 updated_at 最新的一条。
     conn.execute(
@@ -156,6 +169,13 @@ pub(super) fn ensure_memory_scope_key_migration(conn: &Connection) -> Result<(),
         "UPDATE memories SET scope_key = 'default' WHERE scope_key != 'default'",
         [],
     )?;
+
+    // 步骤3：记录迁移版本，后续启动直接跳过
+    conn.execute(
+        &format!("PRAGMA user_version = {}", MEMORY_SCOPE_KEY_MIGRATION_VERSION),
+        [],
+    )?;
+
     Ok(())
 }