Vision: Q3-Augen-Orchestrierung + Folgefragen-Sanitize

- Automatische Vision-Orchestrierung: temporärer Q3-Vision-Server
  (llama.cpp + mmproj) analysiert Bilder, Hauptmodell (Fast/Medium/Long)
  erzeugt die finale Antwort. Zentrale GPU-Lock (Ausschluss mit FLUX),
  Drain, Timeouts, Restore in jedem Fehlerfall.
- Vision-Analyse wird als interne User-Message injiziert (nie als
  Assistant-Turn in Open WebUI).
- Analyse-Cache (LRU, keyed by Bild-Hash): Folgefragen triggern keinen
  neuen Hotswap.
- Sanitize: alle Bild-Parts (image_url/Base64) werden bei jedem Request
  durch die gecachte Analyse ersetzt, Bilddaten entfernt - das
  Nicht-Vision-Hauptmodell bekommt keine Bilder mehr (kein
  image input is not supported).
- /v1/streams/lookup fail-fast während Vision-Swap; /props-Regression
  behoben; POST /vision/test für direkten Test.
- systemd-Unit: VISION_*-Umgebungsvariablen; README dokumentiert Vision.

deploy/mike-ai-profile-router.service

@@ -22,6 +22,16 @@ Environment=IMAGE_DIR=/opt/mike-ai/ai-profile-router/images
 Environment=IMAGE_WORKER_LOG=/opt/mike-ai/ai-profile-router/worker.log
 Environment=IMAGE_GEN_TIMEOUT=600
 Environment=IMAGE_VRAM_FREE_TIMEOUT=120
+Environment=LLAMA_SERVER_BIN=/opt/mike-ai/llama.cpp-nvfp4/build/bin/llama-server
+Environment=VISION_MODEL=/opt/mike-ai/models/qwen3.8-27b/Qwen3.8-27B-Q3_K_M.gguf
+Environment=VISION_MMPROJ=/opt/mike-ai/models/qwen3.8-27b-nvfp4/mmproj-BF16.gguf
+Environment=VISION_CTX=32768
+Environment=VISION_PORT=8086
+Environment=VISION_LOAD_TIMEOUT=300
+Environment=VISION_INFER_TIMEOUT=300
+Environment=VISION_UNLOAD_TIMEOUT=120
+Environment=VISION_MAX_TOKENS=4096
+Environment=VISION_LOG=/opt/mike-ai/ai-profile-router/vision_server.log
 NoNewPrivileges=true
 PrivateTmp=true