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/tests/test_memory.py

@@ -138,6 +138,10 @@ async def run(store: SQLiteMemoryStore) -> None:
         "SELECT display_name FROM users WHERE user_id=?", ("u_x",)).fetchone()["display_name"])
     check("已存在则不改", name == "第一次", name)
 
+    await store.set_user_display_name("u_x", "林")
+    check("可显式更新用户称呼", await store.get_user_display_name("u_x") == "林")
+    check("不存在的用户称呼为空", await store.get_user_display_name("u_missing") == "")
+
     print("\n=== 10. 兜底检索要限量（否则就成了每轮全量注入）===")
     await store.ensure_user("u_big")
     await store.remember(Memory(owner_user_id="u_big", kind=MemoryKind.FACT,