refactor(runtime): 重新评估并弱化 max_steps 作为核心终止条件

[fennoai]

背景

在长时间运行的 Agent 任务中，固定 max_steps 更像框架层人工中断，而非任务自然终止条件。任务步数应主要由问题复杂度、工具粒度和中间状态设计决定。

问题

当前以固定步数强制终止，会导致任务在“仍有进展且未完成”的情况下被中断，影响连续分析体验。

建议方向

• 移除 max_steps 作为核心终止条件，或至少将其降级为可选 guardrail。
• 优先依赖上下文压缩/summary/checkpoint 来控制上下文增长，而不是固定步数中断。
• 保留并强化更贴近真实失败模式的约束：
  • wall-clock time / token budget
  • 连续若干轮无新进展
  • 重复调用相同工具或明显循环

验收建议

• 长任务在未触发真实 guardrail 前可持续推进，不因固定步数被提前中断。
• 在极端长任务下，仍能通过 budget / stagnation / loop-detection 等机制安全收敛。

来源：PR #290 讨论评论（@minorcell）