docs: 补充 AI 编排层接口规范与 tts_audio 音频播放方案

- 03-接口文档: 新增第三章 AI 服务层接口（STT/LLM/TTS 三个 Service interface + 接入约定）
- 03-接口文档: 新增第四章 AI 编排器（句子级流式并行策略、Orchestrator 实现、错误降级表）
- 03-接口文档: 锁定 tts_audio 音频格式为 audio/mpeg（MP3 24kHz），新增前端 AudioPlayer 播放方案
- 02-系统架构: 更新 Orchestrator 代码为句子级流式并行实现
- README.md: 更新 03-接口文档描述，补充 AI 服务层和编排器关键词

docs/02-系统架构.md

@@ -84,32 +84,48 @@ Browser                Go Gateway          STT         LLM         TTS
 | AI Orchestrator | 编排多路 AI 调用（并行/串行） | context 取消 + 超时控制 |
 | Rate Limiter | 防止单用户过度消耗 API 额度 | 令牌桶算法 |
 
-AI Orchestrator 核心代码：
+AI Orchestrator 核心代码（句子级流式并行）：
 
 ```go
-func (o *Orchestrator) ProcessQuery(ctx context.Context, req *QueryRequest) (*QueryResponse, error) {
+func (o *Orchestrator) ProcessQuery(ctx context.Context, client MessageSender, req *QueryRequest) {
     ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Second)
     defer cancel()
 
-    // 并行：LLM 推理 + 准备 TTS
-    llmCh := make(chan string, 1)
+    // Step 1: STT — 识别用户语音（串行）
+    text, err := o.stt.Recognize(ctx, req.Audio, STTOptions{...})
+    if err != nil {
+        client.SendError(req.RequestID, "STT_ERROR", err.Error())
+        return
+    }
+    client.SendSTTResult(req.RequestID, text, true)
+
+    // Step 2: LLM 流式输出 + 句子切分（并行）
+    llmStream, _ := o.llm.ChatStream(ctx, LLMRequest{Image: req.Image, Text: text, ...})
+    sentenceCh := make(chan string, 4)
     go func() {
-        resp, _ := o.llm.Chat(ctx, req.Image, req.Text, req.History)
-        llmCh <- resp
+        defer close(sentenceCh)
+        var buf strings.Builder
+        for chunk := range llmStream {
+            client.SendLLMChunk(req.RequestID, chunk.Delta) // 逐 token 推送文字
+            buf.WriteString(chunk.Delta)
+            if isSentenceEnd(chunk.Delta) { // 按 。！？\n 切分
+                sentenceCh <- buf.String()
+                buf.Reset()
+            }
+        }
+        if buf.Len() > 0 { sentenceCh <- buf.String() }
     }()
 
-    llmText := <-llmCh
-    // LLM 返回后，流式推送给客户端，同时启动 TTS
-    ttsCh := make(chan []byte, 1)
-    go func() {
-        audio, _ := o.tts.Synthesize(ctx, llmText)
-        ttsCh <- audio
-    }()
-
-    return &QueryResponse{Text: llmText, Audio: <-ttsCh}, nil
+    // Step 3: TTS 并行消费句子流
+    ttsStream, _ := o.tts.SynthesizeStream(ctx, sentenceCh, TTSOptions{...})
+    for chunk := range ttsStream {
+        client.SendTTSAudio(req.RequestID, chunk.Audio, chunk.IsLast)
+    }
 }
 ```
 
+> **关键优化**：LLM 文本流和 TTS 音频流**并行推送**——客户端先逐 token 展示文字，同时 TTS 逐句子合成并推送音频，用户感知延迟大幅降低。详细的 AI 服务层接口和编排策略见 `03-接口文档.md` 第三、四章。
+
 ## 前端组件
 
 | 组件 | 职责 |