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。

app/memory/base.py

@@ -105,6 +105,14 @@ class MemoryStore(ABC):
                           trust_level: str = "normal") -> None:
         """建档。已存在则不动。身份认证与信任等级分开（方案 §6）。"""
 
+    @abstractmethod
+    async def set_user_display_name(self, user_id: str, display_name: str) -> None:
+        """更新用户自报的称呼。它用于个性化，不提高身份信任等级。"""
+
+    @abstractmethod
+    async def get_user_display_name(self, user_id: str) -> str:
+        """读取用户称呼；未设置或用户不存在时返回空字符串。"""
+
     @abstractmethod
     async def start_session(self, session_id: str, user_id: str) -> None: ...