refactor(planner): 采用统一的多动作决策模型取代大脑/小脑架构

本次更新彻底重构了动作规划器（Planner）的核心架构，废弃了原有的“大脑/小脑”并行决策模型，转而采用一个更简洁、高效的统一决策模型。

主要变更：
- **统一决策**: 单个LLM调用现在可以一次性决策出所有需要执行的动作，并以JSON列表的形式返回。
- **架构简化**: 完全移除了 `sub_plan`（小脑）逻辑、`planner_small` 模型以及相关的并行处理和结果合并代码，大幅降低了复杂性。
- **配置精简**: 从配置文件中删除了与小脑相关的 `planner_size` 和 `include_personality` 选项，简化了用户配置。
- **提示词更新**: 更新了规划器的Prompt，明确指示LLM返回一个动作列表，即使只有一个动作或没有动作。

带来的好处：
- **性能提升**: 减少了LLM API的调用次数，显著降低了单次规划的延迟和成本。
- **可维护性**: 代码逻辑更清晰、线性，易于理解和后续维护。
- **稳定性**: 减少了多路并发带来的不确定性和潜在的竞态问题。

BREAKING CHANGE: 移除了大脑/小脑规划器架构。
用户需要从 `model_config.toml` 中移除 `[model_task_config.planner_small]` 配置节，并从 `bot_config.toml` 中移除 `planner_size` 和 `include_personality` 配置项。

template/bot_config_template.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [inner]
-version = "6.7.9"
+version = "6.8.0"
 
 #----以下是给开发人员阅读的，如果你只是部署了MoFox-Bot，不需要阅读----
 #如果你想要修改配置文件，请递增version的值
@@ -173,10 +173,6 @@ delta_sigma = 120 # 正态分布的标准差，控制时间间隔的随机程度
 # 实验建议：试试 proactive_thinking_interval=0 + delta_sigma 非常大 的纯随机模式！
 # 结果保证：生成的间隔永远为正数（负数会取绝对值），最小1秒，最大24小时
 
-# --- 大脑/小脑 Planner 配置 ---
-planner_size = 5.0 # 小脑（sub-planner）的尺寸，决定每个小脑处理多少个action。数值越小，并行度越高，但单个小脑的上下文越少。建议范围：3.0-8.0
-include_personality = false # 是否在小脑决策中包含角色人设信息（personality_core、personality_side）
-
 
 [relationship]
 enable_relationship = true # 是否启用关系系统

template/model_config_template.toml

@@ -1,5 +1,5 @@
 [inner]
-version = "1.3.3"
+version = "1.3.4"
 
 # 配置文件版本号迭代规则同bot_config.toml
 
@@ -142,10 +142,6 @@ model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]
 temperature = 0.3
 max_tokens = 800
 
-[model_task_config.planner_small] #决策（小脑）：负责决定具体action的模型，建议使用速度快的小模型
-model_list = ["qwen3-30b"]
-temperature = 0.5
-max_tokens = 800
 
 [model_task_config.emotion] #负责麦麦的情绪变化
 model_list = ["siliconflow-deepseek-v3"]