fix(llm): System-Nachrichten zu einer fuehrenden zusammenfuehren (Qwen3-Template)

Qwen3 verlangt genau eine System-Nachricht ganz am Anfang. Sobald ein Nutzer
Erinnerungen hatte, injizierte das Gateway eine zweite System-Nachricht zusaetzlich
zum Sprach-System-Prompt -> 400 "System message must be at the beginning".
Der lokale Provider fuehrt jetzt Sprach-Prompt + System-Inhalte aus der History
(z. B. Nutzer-Erinnerungen) zu einer einzigen System-Nachricht zusammen.

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

app/providers/llm/local_openai_compatible.py

@@ -25,13 +25,26 @@ class LocalOpenAICompatibleLLM(LLMProvider):
         self.temperature = temperature
 
     def _build_messages(self, text: str, history: list[dict] | None) -> list[dict]:
-        messages: list[dict] = []
-        # Sprach-System-Prompt zuerst (knappe, vorlesbare Antworten). Etwaige
-        # System-Nachrichten aus der History (z. B. Nutzer-Erinnerungen) bleiben erhalten.
+        # Manche Chat-Templates (z. B. Qwen3) erlauben nur EINE System-Nachricht,
+        # ganz am Anfang. Daher den Sprach-System-Prompt und etwaige System-
+        # Nachrichten aus der History (z. B. Nutzer-Erinnerungen) zu einer einzigen
+        # fuehrenden System-Nachricht zusammenfuehren.
+        system_parts: list[str] = []
         if self.system_prompt:
-            messages.append({"role": "system", "content": self.system_prompt})
-        if history:
-            messages.extend(history)
+            system_parts.append(self.system_prompt)
+        rest: list[dict] = []
+        for msg in history or []:
+            if msg.get("role") == "system":
+                content = (msg.get("content") or "").strip()
+                if content:
+                    system_parts.append(content)
+            else:
+                rest.append(msg)
+
+        messages: list[dict] = []
+        if system_parts:
+            messages.append({"role": "system", "content": "\n\n".join(system_parts)})
+        messages.extend(rest)
         messages.append({"role": "user", "content": text})
         return messages