Feat: Agent-Memory auf Mem0 (auto-lernend, semantisch) via Sidecar

Paket A des Plans. Ersetzt die flache SQLite-Fakten-DB durch Mem0 (LLM-Auto- Extraktion + Vektor/Chroma-Suche). Architektur erzwungen durch Python-Split: MC2-Backend laeuft auf 3.14 (kann mem0 nicht importieren), mem0+chromadb nur auf 3.12 (~/.mem0/venv) -> Mem0-Sidecar (FastAPI, localhost:8765), MC2 spricht ihn per HTTP. /api/memory-Form bleibt unveraendert (UI + MCP kompatibel). - mem0_service/: Sidecar (app.py), Migration (migrate.py), deps. - Embeddings: neue llama-swap embed-Rolle (Qwen3-Embedding-0.6B, 1024 Dim, pooling last) ueber /v1/embeddings. - LLM-Extraktion: lokales fast-Hirn; NoThinkLLM schaltet Qwen3-Thinking ab (sonst bricht json_object-Extraktion ab), custom_instructions halten Deutsch. - backend/services/memory.py: duenner HTTP-Client auf den Sidecar (semantische Suche mit score, verbatim add, learn()). Router: /api/memory/learn. - mcp/mcp_memory.py: neues learn-Tool (Auto-Lernen aus Gespraechs-Turns), search jetzt semantisch. - Frontend: Relevanz-Score + Auto/Manuell-Herkunft im Gedaechtnis-Tab. - deploy/: mem0-service.service + deploy.sh (uv-Install, Migration, Restart). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-27 19:24:22 +02:00
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