perf: `_estimate_tokens` 在离线/受限网下每次重试下载 tiktoken，导致 token 估算秒级阻塞

[weed33834]

背景

doctoragent/model/agent.py 里的 _estimate_tokens 用 tiktoken.get_encoding("cl100k_base") 估算 token 数，失败才回退 len(text) // 4。

现象

跑 tests/test_agent_react_loop.py::TestParallelToolDispatch::test_independent_tools_run_in_parallel 时，两个各 0.15s 的工具竟然耗了 25s。插桩后定位：25s 全部消耗在 _dispatch_tool_calls 内部、且发生在两次工具执行（各 0.15s）之外——也就是估算/记录阶段，不是工具本身慢。

根因

tiktoken 首次调用 get_encoding 会从 OpenAI 的 CDN 下载 BPE 编码文件。在离线或受限网络（院内隔离网、CI 受限出口）下，下载每次都要重试 ~5s 才失败；更要命的是失败没有被缓存——get_encoding 每次调用都重新尝试联网下载。完整测试集里 token 估算被高频触发，一次次重试累加成 25s 的硬阻塞。

影响（这是真 bug，不是测试问题）

• DoctorAgent 部署在院内离线/隔离网络时，每一次 token 估算（轨迹记录、上下文窗口管理、审计日志）都可能被多秒的网络重试拖垮，严重时让响应"假死"。
• 它还会把自己的锅甩给别的逻辑：上面那个"并发分派"测试，看起来像并发慢了，其实是估算在后台默默重试下载（详见 chore(deps): bump docker/setup-qemu-action from 3 to 4 #3）。

建议 / 已做的修复

• 已本地把 tiktoken 的可用性（成功 or 失败）缓存到进程生命周期：加 _TIKTOKEN_CACHE = {"enc": None, "failed": False}，get_encoding 只在 try 内解析并缓存一次；一旦失败就打标记，之后所有调用直接走 len // 4 兜底，不再碰网络。修复后并发测试从 25s 回到亚秒级。
• 进一步建议：把 tiktoken 的 BPE 文件随包内置（离线优先），彻底去掉下载依赖；或者在配置里允许显式指定编码缓存路径。