refactor(memory): 重构瞬时记忆为全量向量化存储模型

新系统采用“全量存储，定时清理”的设计理念，将所有聊天消息向量化并存入ChromaDB。通过后台线程定时清理过期消息，取代了之前基于“重要性模式”判断是否记忆的复杂逻辑。

主要变更：
- **全量存储**: 不再进行前置判断，所有消息均被向量化存储，简化了记忆创建流程。
- **定时清理**: 引入基于`threading`的后台任务，根据设定的`retention_hours`自动清理过期记忆，确保系统轻量高效。
- **简化检索**: 检索逻辑更新为直接查询相似消息，并增加了相似度阈值过滤和时间差格式化，提高了上下文的准确性和可读性。

在 `DefaultReplyer` 中，已切换至新的 `HybridInstantMemory`（其底层实现为V2），并优化了记忆上下文的构建逻辑，使其能更稳定地处理不同类型的记忆返回结果。

src/llm_models/model_client/aiohttp_gemini_client.py

@@ -475,6 +475,7 @@ class AiohttpGeminiClient(BaseClient):
             # 直接重抛项目定义的异常
             raise
         except Exception as e:
+            logger.debug(e)
             # 其他异常转换为网络连接错误
             raise NetworkConnectionError() from e