refactor(cache): 重构工具缓存机制并优化LLM请求重试逻辑

将工具缓存的实现从`ToolExecutor`的装饰器模式重构为直接集成。缓存逻辑被移出`cache_manager.py`并整合进`ToolExecutor.execute_tool_call`方法中，简化了代码结构并使其更易于维护。

主要变更：
- 从`cache_manager.py`中移除了`wrap_tool_executor`函数。
- 在`tool_use.py`中，`execute_tool_call`现在包含完整的缓存检查和设置逻辑。
- 调整了`llm_models/utils_model.py`中的LLM请求逻辑，为模型生成的空回复或截断响应增加了内部重试机制，增强了稳定性。
- 清理了项目中未使用的导入和过时的文档文件，以保持代码库的整洁。

src/schedule/schedule_manager.py

@@ -411,7 +411,6 @@ class ScheduleManager:
         通过关键词匹配、唤醒度、睡眠压力等综合判断是否处于休眠时间。
         新增弹性睡眠机制，允许在压力低时延迟入睡，并在入睡前发送通知。
         """
-        from src.chat.chat_loop.wakeup_manager import WakeUpManager
         # --- 基础检查 ---
         if not global_config.schedule.enable_is_sleep:
             return False