vLLM 도구 호출 스트리밍 실행기와 코워크 루프 실시간 소비 구조 추가

- LlmService에 tool-use 전용 streaming event API를 추가하고 OpenAI vLLM IBM 경로의 partial tool_call 조립을 event 기반으로 재구성함
- Cowork/Code 루프가 streaming event를 직접 소비하도록 바꿔 도구 호출 감지와 진행 표시를 더 빠르게 갱신함
- read-only 도구 조기 실행이 기존 loop와 실제로 이어지도록 정리하고 최종 실행에서는 prefetch 결과를 재사용함
- README와 DEVELOPMENT 문서를 2026-04-08 11:31(KST) 기준으로 갱신함

검증
- dotnet build src/AxCopilot/AxCopilot.csproj -c Release -v minimal -p:OutputPath=bin\verify\ -p:IntermediateOutputPath=obj\verify\
- 경고 0 / 오류 0

README.md

@@ -1488,3 +1488,7 @@ MIT License
   - IBM 배포형 엔드포인트가 `tool_choice`를 400으로 거부하면, `tool_choice`만 제거하고 동일한 강제 지시를 유지한 채 한 번 더 재시도하는 대체 강제 전략을 넣었습니다.
   - OpenAI/vLLM tool-use 응답은 이제 `stream=true` 기반 SSE 수신기로 읽으며, `delta.tool_calls`를 부분 조립해 완성된 도구 호출을 더 빨리 감지합니다.
   - read-only 도구는 조립이 끝나는 즉시 조기 실행을 시작하고, 최종 루프에서는 그 결과를 재사용하도록 바꿔 도구 착수 속도를 끌어올렸습니다.
+- 업데이트: 2026-04-08 11:31 (KST)
+  - `LlmService`에 tool-use 전용 스트리밍 이벤트 API를 추가했습니다. 이제 OpenAI/vLLM/IBM 경로는 텍스트 델타와 완성된 도구 호출을 각각 이벤트로 내보낼 수 있습니다.
+  - `Cowork/Code` 루프도 이 스트리밍 이벤트를 직접 소비하도록 바꿔, 도구 호출이 완성되는 즉시 transcript에 `스트리밍 도구 감지` 진행 표시가 보이고 read-only 도구 조기 실행도 실제 실행 루프와 연결되도록 정리했습니다.
+  - 기존의 `응답 전체 수신 -> tool_calls 파싱 -> 도구 실행` 구조에서 한 단계 더 나아가, `스트리밍 수신 -> partial tool_call 조립 -> 조기 read-only 실행 -> 최종 루프 재사용` 흐름으로 리팩터링했습니다.