feat: tool router para LiteLLM (callback + guardrail)

- CustomToolRouter como callback (roda em todas as chamadas)
- ToolRouterGuardrail para ativação por request
- Modos: jaccard (offline) e embedding (API)
- Dockerfile + docker-compose prontos
- README com docs completas
- Teste offline validando ~74% redução de tokens

requirements.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Dependências do Tool Router + LiteLLM Proxy
+# Instalação: pip install -r requirements.txt
+#
+# NOTA: litellm NÃO inclui numpy/scikit-learn por padrão.
+# Esses pacotes são necessários para o modo jaccard (cosine_similarity)
+# e para o modo embedding (vetores).
+
+litellm>=1.95.0
+numpy>=1.26.0
+scikit-learn>=1.3.0
+
+# Opcional: cache semântico com Valkey/Redis
+# redis>=5.0.0