基线：姓名档案修复、疑问句防误写、搜索与传输测试

这是进入 Pipecat Flows 改造前的回滚点。
提交时已核对本地与线上代码 md5 一致（engine.py 7e97bad8、
bot_server.py 1cf543ae），所以这个提交就是当前线上状态。

内容（此前一直在线上运行但未提交的改动）：
- 姓名档案：用户自报"我叫林"同步写 confirmed 姓名，重连后恢复
- 疑问句防误写："谁吗"之类的疑问句不再被覆盖成姓名
- 新增 test_profile_memory.py（姓名档案专项回归）
- 新增 test_profile_live.py（需要真实 LLM 的现场测试）
- 搜索、身份、记忆测试的相应补充

背景：下一步要按 P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接.md
渐进引入 Pipecat Flows，交接文档明确要求先保护基线、不得
reset/checkout/覆盖现有改动。此提交即该基线。

README.md

@@ -51,11 +51,12 @@ p0/                     P0 阶段的验证与基准脚本（保留用于复现
 # 服务器上（完整）
 cd ~/ai-companion
 .venv/bin/python app/tests/test_llm.py          # 27 项
-.venv/bin/python app/tests/test_memory.py       # 28 项
-.venv/bin/python app/tests/test_identity.py     # 17 项
+.venv/bin/python app/tests/test_memory.py       # 30 项
+.venv/bin/python app/tests/test_identity.py     # 19 项
 .venv/bin/python app/tests/test_engine_e2e.py   # 16 项，端到端
 .venv/bin/python app/tests/test_transport.py    # 4 项，媒体时钟/VAD/静音/RTVI文本
 .venv/bin/python app/tests/test_search.py       # 12 项，搜索 API/工具回灌/TTS 链路过滤
+.venv/bin/python app/tests/test_profile_memory.py # 22 项，自报姓名/断开重连/疑问句防误写
 ```
 
 端到端测试**不需要麦克风、音箱、摄像头、ESP32**——
@@ -85,11 +86,17 @@ DeepSeek 负责判断何时需要实时资料，`app/search.py` 提供 `web_sear
 `track_id`（画面里的一个目标）互不冒充。人脸认出来**不等于**确认对方在说话——
 所以人脸只产生"建议"，不自动切换身份。做错的后果是路人经过就把你的私人记忆念出来。
 
+**内部 ID 与用户称呼分开。** `u_ylhan` 只用于数据库隔离，绝不是姓名。用户明确说
+“我叫林”时，会同步写入 `users.display_name` 和一条 confirmed 姓名记忆；新连接创建
+引擎时从档案恢复称呼。自报姓名只用于个性化，不提升身份信任等级。
+
 **记忆查询强制带 `owner_user_id`。** 没有"按 memory_id 单独取"的口子：
 猜到 id 就能读别人的记忆，是这类系统最容易犯的错。删除同理，必须同时匹配 owner。
 
-**自动抽取的记忆是"候选"，默认不参与检索。** 只有用户显式"记住"或工具调用
-写入的才是"已确认"。对应方案 §8 的"模型推测不当作确认事实"。
+**自动抽取的记忆是"候选"，默认不参与检索。** 当前只有自报姓名走同步 confirmed
+档案路径；“记住/我喜欢/我习惯”等通用规则仍统一写成 candidate，而且尚无候选确认/
+晋升入口。因此除姓名外，内容可能已经落库却不会参与后续回答。这是下一阶段必须补齐
+的功能，不应把“数据库里有记录”误报为“助手已经会使用这条记忆”。
 
 **异步任务绑定创建时的身份。** 回复后写记忆的任务在创建时捕获 `user_id`，
 不读"当前用户"——否则用户在这几百毫秒内切了身份，这条记忆会写到别人名下。
@@ -122,6 +129,25 @@ Pipecat 管传输、帧与 RTVI，自有 `ConversationEngine` 管会话语义。
 
 完整记录见代码仓库外的 `P0-Pipecat传输层实验报告.md`（在 Obsidian 笔记库里）。
 
+### 当前打断边界（2026-09-16）
+
+当前 `SimpleVAD` 是实验性的 RMS 能量判定：阈值 350、最短语音 300ms、尾静音
+700ms。它能切分话段和触发下一轮，但不是完整的 barge-in。助手推送音频时检测到
+用户声音目前只记日志；只有等话段结束，或收到外部 `InterruptionFrame`，才会取消
+当前异步轮次。浏览器播放器虽有清空能力，服务端尚未把“用户开始说话”可靠地转换为
+取消生成、清空服务端输出和清空客户端缓冲三个动作。现有测试只证明任务可取消，
+未证明声学打断端到端闭环。
+
+### 下一阶段 Agent 方向：Pipecat Flows
+
+已决定不整体迁移 OpenClaw、Agno、LangGraph 或 LiveKit Agents，而是在现有 Pipecat
+实时链路上渐进引入 `pipecat-ai-flows`。目标是把 `web_search`、`remember`、
+`search_memory`、`forget` 等能力变成受策略约束的工具，同时保留现有
+`MemoryStore`、身份隔离和低延迟语音链路。Flows 与当前自有 `ConversationEngine`
+的接口并不直接兼容，必须先做独立兼容性实验，再通过 feature flag 灰度迁移；不得
+直接重写已部署链路。实施交接见笔记库
+`P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接.md`。
+
 ### 实验挖出的 10 个坑
 
 每个都表现为"什么都没发生"，极难排查：