feat: NVIDIA 切换到原生视频输入 — nemotron-3-nano-omni + 集锦视频单次调用

调研结论: build.nvidia.com 免费托管 API 上 video-llama3-8b 与
qwen2.5-vl-72b 已下线(404)，nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning
可用(200, 40RPM 免费额度内)，原生支持 video_url 输入(MP4 base64)。

实现:
1. nvidia_adapter 新增 analyze_video: 按关键帧时间点截取 ±1.5s 片段
   (drawtext 叠加时间戳，连字符避免冒号转义)拼集锦视频，640 宽 CRF28，
   base64 后经 video_url 单次调用，输出全 schema JSON(frame_details +
   global_summary + entities_json)并归一化对齐时间戳
2. analyze_frames 保留为无视频文件时的降级路径; chat max_tokens
   512→2048(reasoning 模型 token 消耗大); timeout 20→120s
3. orchestrator.run_visual_analysis 增加 video_path 参数，fallback 循环
   对支持 analyze_video 的适配器优先走视频模式，失败自动降级逐帧

实测(360MB 测试视频, 3 关键帧): 集锦 107KB, 全程 37s, 动态动作识别准确
(走动→坐沙发→坐餐桌)，跨片段综合摘要正常 — 显著优于旧逐帧静态识别。

fam-edge/config/config.yaml.example

@@ -69,11 +69,14 @@ models:
   #     cooldown: 900
 
   # - provider: "nvidia"
-  #   enabled: false
-  #   model_name: "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct"
+  #   role: "vision"
+  #   enabled: true
+  #   # Omni 模型原生支持视频输入（video_url），适配器自动按关键帧时间点
+  #   # 截取片段拼集锦后单次调用；失败自动降级逐帧图片模式
+  #   model_name: "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning"
   #   api_key: "${NVIDIA_API_KEY}"
   #   base_url: "https://integrate.api.nvidia.com/v1"
-  #   timeout: 30
+  #   timeout: 120            # reasoning 模型视频推理较慢，勿低于 90
   #   circuit_breaker:
   #     enabled: true
   #     threshold: 5