Feat: Gedaechtnis-Graph-Ansicht (Reagraph) + /api/memory/graph

Obsidian-artige Visualisierung des Gedaechtnisses: Knoten = Fakten, Kanten =
semantische Aehnlichkeit (Kosinus der gespeicherten Embeddings, kNN je Knoten),
Farbe = Kategorie, Groesse = Vernetzung. Klick auf Knoten -> Detailpanel mit
verwandten Fakten + vergessen.

- mem0_service/app.py: /graph rechnet Aehnlichkeitskanten aus den Chroma-Embeddings.
- backend: services.memory.graph() + /api/memory/graph (Passthrough).
- frontend: GraphView (reagraph, WebGL), Graph/Liste-Umschalter in MemoryView,
  GraphErrorBoundary, lazy-load (three.js nur bei Bedarf -> Hauptbundle bleibt schlank).
  reagraph auf 4.22.0 gepinnt (4.23+ braucht @react-three/fiber v9 = React 19; Projekt ist React 18).

Live gegen die Box verifiziert (Graph rendert, Kategorien-Farben, Kanten, dunkel).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

frontend/src/lib/queries.ts

@@ -13,6 +13,7 @@ import {
   type Health,
   type Job,
   type Memory,
+  type MemoryGraph,
   type ModelsResp,
   type RoutingResp,
   type ServicesResp,
@@ -37,8 +38,16 @@ export const qk = {
   drafts: (target?: string) => ["drafts", target ?? ""] as const,
   connect: (params?: string) => ["connect", params ?? ""] as const,
   memory: (q?: string, category?: string) => ["memory", q ?? "", category ?? ""] as const,
+  memoryGraph: ["memory-graph"] as const,
 }
 
+export const useMemoryGraph = (enabled = true) =>
+  useQuery({
+    queryKey: qk.memoryGraph,
+    queryFn: () => api<MemoryGraph>("/api/memory/graph"),
+    enabled,
+  })
+
 export const useHealth = () =>
   useQuery({ queryKey: qk.health, queryFn: () => api<Health>("/api/health"), refetchInterval: 10_000 })