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>

mem0_service/requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# Zusatz-Abhängigkeiten für den Mem0-Sidecar im ~/.mem0/venv (Python 3.12).
+# mem0ai + chromadb sind dort bereits installiert; hier nur der HTTP-Server.
+fastapi>=0.115
+uvicorn[standard]>=0.30