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_profile_live.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""用生产记忆库和真实 LLM 验证当前用户称呼，不加载 STT/TTS。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(ROOT))
+
+from app.config import AppConfig  # noqa: E402
+from app.engine import ConversationEngine, EventKind  # noqa: E402
+from app.identity import ManualIdentityProvider  # noqa: E402
+from app.llm import FallbackProvider, create_provider  # noqa: E402
+from app.memory import SQLiteMemoryStore  # noqa: E402
+
+
+class SilentTTS:
+    sample_rate = 16000
+
+    def synthesize(self, _text):
+        return np.zeros(0, dtype=np.float32)
+
+
+async def main() -> int:
+    cfg = AppConfig.load()
+    cfg.search.enabled = False
+    cfg.memory.auto_extract_enabled = False
+    memory = SQLiteMemoryStore(cfg.memory.db_path)
+    await memory.open()
+    llm = FallbackProvider(
+        create_provider(cfg.llm), create_provider(cfg.llm_fallback))
+    engine = ConversationEngine(
+        cfg, llm, memory, ManualIdentityProvider(), SilentTTS())
+    try:
+        await engine.start_session(user_id=cfg.default_user_id)
+        loaded_name = engine.identity.current().display_name
+        reply_parts = []
+        async for event in engine.respond_to_text("我是谁？请只说我的称呼。"):
+            if event.kind == EventKind.RESPONSE_DELTA:
+                reply_parts.append(event.text)
+        reply = "".join(reply_parts).strip()
+        if loaded_name != "林":
+            raise AssertionError(f"档案称呼未恢复：{loaded_name!r}")
+        if "林" not in reply or cfg.default_user_id in reply:
+            raise AssertionError(f"回答未正确使用称呼：{reply!r}")
+        print(f"恢复称呼: {loaded_name}")
+        print(f"真实回答: {reply}")
+        print("生产记忆 + 真实 LLM 验收：PASS")
+        return 0
+    finally:
+        await engine.end_session()
+        await memory.close()
+        await llm.aclose()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(asyncio.run(main()))