优化: dag拓扑O(V+E)+前端findToolCall反向遍历

- FR-D1 dag.rs topological_layers + executor.rs run 建 adjacency 索引, O(V·E)→O(V+E)(14测试全绿, 含executor3测)
- FR-R5 useAiEvents findToolCall 正向 O(n²) 改反向遍历(命中最近, 放弃Map索引防陈旧引用)
- AR-6 核查确认已于 f82dd8b 落地(Low失败emit AiToolCallCompleted), 零改动

crates/df-workflow/src/executor.rs

@@ -57,6 +57,16 @@ impl DagExecutor {
 
         tracing::info!("DAG 执行开始，共 {} 层", layers.len());
 
+        // 预建入边索引：target → 直接前驱列表（O(E) 一次构建）
+        // 避免在内层按节点循环中调用 dag.predecessors()（每次 O(E) 全表扫描，整体 O(V·E)）。
+        let mut adjacency_in: HashMap<NodeId, Vec<NodeId>> = HashMap::new();
+        for edge in &dag.edges {
+            adjacency_in
+                .entry(edge.target.clone())
+                .or_default()
+                .push(edge.source.clone());
+        }
+
         for (layer_idx, layer) in layers.iter().enumerate() {
             tracing::info!("执行第 {} 层，共 {} 个节点", layer_idx, layer.len());
 
@@ -76,11 +86,13 @@ impl DagExecutor {
 
                 self.state_machine.set_running(node_id.clone())?;
 
-                // 构建节点上下文
+                // 构建节点上下文：通过入边索引 O(入度) 取前驱，而非 O(E) 全表扫描
                 let mut inputs = HashMap::new();
-                for pred_id in dag.predecessors(node_id) {
-                    if let Some(out) = outputs.get(&pred_id) {
-                        inputs.insert(pred_id, out.clone());
+                if let Some(preds) = adjacency_in.get(node_id) {
+                    for pred_id in preds {
+                        if let Some(out) = outputs.get(pred_id) {
+                            inputs.insert(pred_id.clone(), out.clone());
+                        }
                     }
                 }