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refactor(proactive_thinker): 重构执行器以实现决策-规划-执行流程
重构 `ProactiveThinkerExecutor`，引入更智能的主动对话机制。旧的实现较为简单，直接根据不同场景生成固定类型的问候语。新的实现将主动对话过程分为三个阶段：信息收集、决策、规划与执行。
- **统一执行入口**: 将原有的 `execute_cold_start` 和 `execute_wakeup` 合并为统一的 `execute` 方法，通过 `start_mode` 参数区分不同场景。
- **信息收集**: 增加 `_gather_context` 方法，全面收集构建提示词所需的信息，包括用户关系、日程安排、人设、最近聊天记录等。
- **决策模块**: 新增 `_make_decision` 方法，利用 LLM 判断是否应该发起对话以及聊什么话题，避免在不合适的时机打扰用户。
- **规划与执行**: `_build_plan_prompt` 方法根据决策结果（话题）和上下文，生成最终的对话内容，使对话更具情境感和个性化。
- **事件调用更新**: 在 `proacive_thinker_event.py` 中更新了对新版执行器 `execute` 方法的调用方式。
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