fix(backend): Mem0-Reste aus Steward, Voice-Metrics und Backup entfernt

backend/services/voice_metrics.py

@@ -11,11 +11,12 @@ Zwei Sichten auf dieselben Messungen:
 
 **Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
 Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
-**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
-Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
-im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
+**Gedächtnis-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s Memory-Endpoint per HTTP zurück → messbar
+und als Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden**
+dagegen laufen im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im
+„Generierung"-Bucket.
 
-STT (davor) und Mem0-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
+STT (davor) und Gedächtnis-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
 EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
 letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
 Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.
@@ -36,7 +37,7 @@ _TURNS: deque = deque(maxlen=60)  # letzte N vollständige Chat-Turns (Per-Turn-
 # Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
 STAGES = ("stt", "vision", "memory_retrieve", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")
 
-# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Mem0-Retrieve, je
+# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Gedächtnis-Retrieve, je
 # (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste passende Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
 _PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None, "retrieve": None}
 
@@ -53,7 +54,7 @@ def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
 
 
 def park(kind: str, ms: float) -> None:
-    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Mem0-Retrieve als
+    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Gedächtnis-Retrieve als
     Rückruf während), global parken, damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
     if ms is None or ms < 0 or kind not in _PARKED:
         return
@@ -72,7 +73,7 @@ def _take_stt(max_age: float = 20.0) -> float | None:
 
 
 def _take_retrieve(since_perf: float, max_age: float = 90.0) -> float | None:
-    """Geparkten Mem0-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
+    """Geparkten Gedächtnis-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
     Turns) und frisch ist."""
     with _LOCK:
         v = _PARKED.get("retrieve")
@@ -103,7 +104,7 @@ class TurnTrace:
     gehalten; `commit()` schreibt den Datensatz in den Ringpuffer UND speist die rollenden Stats.
 
     Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen.
-    Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
+    Unter-Detail: memory (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
 
     def __init__(self, session_id: str = "", kind: str = "voice") -> None:
         self.id = uuid.uuid4().hex[:8]
@@ -113,7 +114,7 @@ class TurnTrace:
         self.session_id = (session_id or "")[:24]
         self.kind = kind
         self.vision_ms: float | None = None      # Bildschirm-Beschreibung (falls Bilder)
-        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Mem0 + TTFT)
+        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + TTFT)
         self.had_images = False
         self.error: str | None = None
 
@@ -130,7 +131,7 @@ class TurnTrace:
         record_stage("chat_ttfb", (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0)  # SSE-Start (~5 ms), nur rollend
 
     def note_first_content(self) -> None:
-        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT)."""
+        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT)."""
         ms = (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0
         self.hirn_ms = round(ms, 1)
         record_stage("chat_first_content", ms)
@@ -138,7 +139,7 @@ class TurnTrace:
     def commit(self) -> dict:
         total = (time.perf_counter() - self.perf0) * 1000.0
         stt = _take_stt()  # rollend bereits in /voice/stt erfasst
-        mem0 = _take_retrieve(self.perf0)  # rollend bereits in /api/memory erfasst
+        memory = _take_retrieve(self.perf0)  # Gedächtnis-Retrieve (HTTP-Rückruf), best-effort
         # Generierung = alles nach dem ersten Inhalts-Token bis Stream-Ende.
         gen = round(total - self.hirn_ms, 1) if self.hirn_ms is not None else None
         rec = {
@@ -151,7 +152,7 @@ class TurnTrace:
             "vision_ms": self.vision_ms,
             "hirn_ms": self.hirn_ms,
             "gen_ms": gen if (gen is None or gen >= 0) else 0.0,
-            "mem0_ms": mem0,
+            "memory_ms": memory,
             "total_ms": round(total, 1),
             "error": self.error,
         }