feat: V1 VLM复核 + 企微通知 + 手动结单

- 新增3张通知路由表模型（notify_area, camera_area_binding, area_person_binding）
- 新增VLM复核服务，通过qwen3-vl-flash对告警截图二次确认
- 新增企微通知服务，告警确认后推送文本卡片给责任人
- 新增通知调度服务，编排VLM复核→查表路由→企微推送流水线
- 新增企微回调接口，支持手动结单/确认处理/标记误报
- 新增通知管理API，区域/摄像头绑定/人员绑定CRUD
- 告警上报主流程（edge_compat + yudao_aiot_alarm）接入异步通知
- 扩展配置项支持VLM和企微环境变量
- 添加openai==1.68.0依赖（通过DashScope兼容端点调用）

tests/test_vlm_quick.py

@@ -0,0 +1,82 @@
+"""
+VLM 服务快速验证脚本
+
+测试 qwen3-vl-flash 是否能正常通过 DashScope OpenAI 兼容端点调用。
+使用一张公开的测试图片验证 VLM 能否返回 JSON 格式结果。
+"""
+
+import asyncio
+import json
+from openai import AsyncOpenAI
+
+
+async def test_vlm():
+    client = AsyncOpenAI(
+        api_key="your_dashscope_api_key",
+        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
+    )
+
+    model = "qwen3-vl-flash-2026-01-22"
+
+    # 使用一张公开测试图片（阿里云官方示例）
+    test_image_url = "https://dashscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/images/dog_and_girl.jpeg"
+
+    prompt = """分析这张监控截图。
+摄像头位置：测试摄像头，监控区域：测试区域。
+边缘AI触发了 leave_post 告警，请判断告警是否属实。
+
+输出严格的JSON格式（不要输出其他内容）：
+{"confirmed": true, "description": "一句话描述当前画面"}"""
+
+    print(f"测试模型: {model}")
+    print(f"测试图片: {test_image_url}")
+    print(f"请求中...")
+
+    try:
+        resp = await asyncio.wait_for(
+            client.chat.completions.create(
+                model=model,
+                messages=[{
+                    "role": "user",
+                    "content": [
+                        {"type": "image_url", "image_url": {"url": test_image_url}},
+                        {"type": "text", "text": prompt},
+                    ],
+                }],
+                extra_body={"enable_thinking": False},
+            ),
+            timeout=15,
+        )
+
+        content = resp.choices[0].message.content.strip()
+        print(f"\n原始返回:\n{content}")
+
+        # 尝试解析 JSON
+        parsed = content
+        if "```" in parsed:
+            parsed = parsed.split("```")[1]
+            if parsed.startswith("json"):
+                parsed = parsed[4:]
+            parsed = parsed.strip()
+
+        result = json.loads(parsed)
+        print(f"\n解析结果:")
+        print(f"  confirmed: {result.get('confirmed')}")
+        print(f"  description: {result.get('description')}")
+        print(f"\n[OK] VLM 调用成功！模型可正常使用。")
+
+        # 打印 token 用量
+        if resp.usage:
+            print(f"\nToken 用量: prompt={resp.usage.prompt_tokens}, completion={resp.usage.completion_tokens}, total={resp.usage.total_tokens}")
+
+    except asyncio.TimeoutError:
+        print("[FAIL] 超时（15秒）")
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        print(f"[WARN] JSON 解析失败: {e}")
+        print(f"原始内容: {content}")
+    except Exception as e:
+        print(f"[FAIL] 调用失败: {e}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(test_vlm())