feat(sprint5): state machine + bouncing — thread_state и служебные теги

Таблица thread_state (intent, step, slots) ведётся per-thread. В системный
промпт ветки дописывается текущее состояние, LLM возвращает служебный тег
[STATE: step=N; slots={...}] после основного ответа — парсер в chat_service
вырезает его и обновляет состояние. Если ветка решила, что тема ушла в другую,
она выдаёт [INTENT_CHANGE: code] — делаем один повторный вызов LLM с новой
веткой и сброшенным state (bouncing, MAX_BOUNCES=1). Если роутер сам выбрал
другую ветку, чем в thread_state, — state тоже сбрасывается. Промпт new_booking
переписан под 6-шаговый сценарий (имя → повод → специалист → время → подтверждение
→ запись), в «Песочнице» появился блок «Состояние треда» с intent/step/slots
и списком переходов.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

routers/chat.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from db.session import get_session
 from models.requests import ChatRequest
-from models.responses import ChatResponse, SourceInfo
+from models.responses import BounceInfo, ChatResponse, SourceInfo, ThreadStateInfo
 from services import chat_service
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -44,10 +44,13 @@ async def chat(req: ChatRequest, session: AsyncSession = Depends(get_session)):
         message_id=result["message_id"],
         intent_code=result["intent_code"],
         intent_name=result["intent_name"],
+        router_intent_code=result.get("router_intent_code", ""),
         config_version=result["config_version"],
         router_version=result.get("router_version"),
         answer=result["answer"],
         sources=[SourceInfo(**s) for s in result["sources"]],
         model_used=result["model_used"],
         assembled_prompt=result["assembled_prompt"],
+        thread_state=ThreadStateInfo(**result["thread_state"]),
+        bounces=[BounceInfo(**b) for b in result.get("bounces", [])],
     )