Add multi-model panel with Fusion mode

Panel agents answer the user prompt in parallel (read-only, non-streaming);
their responses are merged into the worker's last user message as a
<panel_responses> block, and the session agent synthesizes one final
streamed answer. The RunPanel engine is built layer-ready for future MoA.

- New session fields: multi_model_mode (off/fusion), panel_agent_ids (CSV)
  with idempotent column migration
- New partial Services/AnthropicService.Panel.cs holding the RunPanel engine
- Provider-agnostic members: Anthropic RunNonStreamingToolLoop / OpenAI
  CompleteText / CLI plan-mode; all forced read-only, persisted with Tag=panel
- SSE events: panel_start, panel_member_start, panel_member_done, panel_done
- Frontend: multi-agent picker, live panel bubbles, history rendering
- Graceful degradation: panel errors fall back to worker-only

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

ARCHITECTURE.md

@@ -348,7 +348,7 @@ TelegramBot (1) ─── (*) Session  (via telegram_bot_id)
 | `users`           | Benutzer (username, password_hash, display_name, is_admin, persona, settings, default_path) |
 | `tokens`          | Auth-Tokens (token → user_id)                       |
 | `agents`          | AI-Agenten (model – z.B. `claude-sonnet-4-6` oder `nvidia:deepseek-ai/deepseek-r1`, custom_commands, auto_commit, use_soul/identity/user_info/memory/auto_context, use_github_search, use_serper_search, use_web_search, web_search_version, allow_user_choice, task_instruction, avatar_scale/offset, avatar_small, is_public) |
-| `sessions`        | Chat-Sessions (description, image, image_small, workspace, context, custom_commands, telegram_bot_id, telegram_chat_id, avatar_scale/offset, preparer_agent_id, review_agent_id, max_review_iterations, finalizer_agent_id) |
+| `sessions`        | Chat-Sessions (description, image, image_small, workspace, context, custom_commands, telegram_bot_id, telegram_chat_id, avatar_scale/offset, preparer_agent_id, review_agent_id, max_review_iterations, finalizer_agent_id, multi_model_mode, panel_agent_ids) |
 | `chains`          | Request-Chains (model, tokens, iterations, timing, tool_choice, tool_names, stream_error_info, plan_mode, archive_id) |
 | `messages`        | Einzelne Nachrichten (text, tool_use, tool_result, error, web_search_result, auto_context), Tag für Sub-Agent-Markierung oder Import-Herkunft (`openclaw-import`), SortKey für korrekte Reihenfolge, thought_signature (Gemini) |
 | `attachments`     | Datei-Anhänge (base64, image/document)              |
@@ -392,7 +392,7 @@ TelegramBot (1) ─── (*) Session  (via telegram_bot_id)
 - `Iteration` – Welche Tool-Loop-Iteration
 - `AttachmentCount` – Anzahl angehängter Dateien
 - `AttachmentNames` – JSON-Array mit Dateinamen
-- `Tag` – Markierung (`null` = normal, `"preparer"/"review"/"finalizer"` = Sub-Agent-Message (wird aus API-History gefiltert), `"openclaw-import"` = importierte Nachricht (wird immer in History einbezogen))
+- `Tag` – Markierung (`null` = normal, `"preparer"/"review"/"finalizer"/"panel"` = Sub-Agent-Message (wird aus API-History gefiltert), `"openclaw-import"` = importierte Nachricht (wird immer in History einbezogen))
 - `IsMarked` – Als wichtig markierte Nachricht (wird in System-Prompt aufgenommen)
 - `ThoughtSignature` – Gemini thought_signature (für Gemini-Tool-Calls, wird im nächsten Request zurückgesendet)
 - `DeletedOn` – Soft-Delete Zeitstempel
@@ -1191,6 +1191,8 @@ Admins können für jeden User einen **Autologin-Link** generieren – z.B. für
 
 Das Multi-Agent-System ermöglicht bis zu **vier Agents** pro Session: einen **Worker**, einen optionalen **Vorbereiter (Preparer)**, einen optionalen **Reviewer** und einen optionalen **Finalizer**.
 
+> **Multi-Modell-Panel (Fusion):** Orthogonal dazu kann eine Session zusätzlich ein **Panel** aus mehreren Agenten haben (`multi_model_mode="fusion"`, `panel_agent_ids`=CSV). Bei jeder Nachricht antworten alle Panel-Agenten **parallel** (read-only) auf die Anfrage; ihre Antworten werden dem Worker als `<panel_responses>`-Block vorgelegt, der **eine** Gesamtantwort synthetisiert und normal streamt (OpenRouter-Fusion-/MoA-Muster). Backend: `RunPanel()` in `AnthropicService.Panel.cs` (im ChatEndpoint-try vor dem Worker-Dispatch), Member-Provider-Weiche (Anthropic read-only via `PlanMode`, CLI via `--permission-mode plan`, OpenAI tool-los via `CompleteText`), Proposals als `[Panel: Name]`-Messages mit `Tag="panel"`. SSE: `panel_start`/`panel_member_start`/`panel_member_done`/`panel_done`. Frontend: `.panel-bubble` pro Member. Mehrschichtiges MoA ist als Aufbau geplant. Siehe ARCHITECTURE_QUICK.md.
+
 ### Architektur
 
 ```