Phase 4：补齐通用记忆闭环（验收 9/9 通过）

按 P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接.md 的 Phase 4 完成。
新增 p1/phase4_acceptance.py：跑真实服务端验 7 条，每条之间查数据库。

实测结果（2026-09-16）
1. "记住我不吃香菜"        → confirmed 落库 ✅
2. **新连接** "我不吃什么？" → "你不吃香菜。" ✅ 连接开始时加载档案生效
3. "我今天吃了香菜"        → 不新增 confirmed，模型还追问了是否口味变了 ✅
4. "其实我现在吃香菜了"    → 同键仍只一条 confirmed，值已更新 ✅
5. "忘掉我的饮食偏好"      → 已删除 ✅
6/7. 访客与跨用户隔离       → 由单测覆盖（客户端不支持切身份）

实现：会话开始时加载稳定档案
- load_stable_memories()：取已确认、未过期记忆（身份未确认返回空）
- _conversation_node 改用 build_system_prompt，与 legacy 共用同一套
  人格与记忆注入格式；记忆进**同一条** system 消息，仍不用 role_message

修掉一个真实缺陷：Flows 路径误用了语音的 max_tokens
- 症状：一句"忘掉我的饮食偏好"，服务端日志
  "Failed to parse function call arguments: {"query": "饮食"（JSON 被截断），
  回复为空、记忆没删掉，且**没有任何报错**
- 根因：Flows 路径沿用了语音的 max_tokens=200（为"回复要短"而设）。
  原始 API 对照实测：max_tokens=200 时模型 finish=stop、根本不调工具；
  600 时正常产生 tool_calls 且参数 JSON 完整
- 修法：新增 AgentConfig.max_tokens（AI_AGENT_MAX_TOKENS，默认 600），
  Flows 路径用它，语音路径仍用 200

新增 client/test_client.py 能力（为验收所需）
- RTVIReplies：收服务端 RTVI 文本消息（bot-output / bot-transcription）
- 打印 BOT_REPLY 供验收脚本断言

回归：test_agent_tools 45/45、test_flows_runtime 24/24、
test_memory 30/30、test_identity 19/19

服务器已改回 AI_AGENT_RUNTIME=legacy（改默认是 Phase 7 的事）

app/agent/flows_runtime.py

@@ -71,16 +71,21 @@ def set_last_user_text(text: str) -> None:
 
 #: 会话控制状态。**不要把长期记忆复制进来**——Flows 的 state 不是数据库，
 #: 长期数据一律走 MemoryStore（交接文档 §七）。
-def _conversation_node(*, display_name: str, tool_schemas: list[dict],
+def _conversation_node(*, identity_decision, memories: list,
+                       tool_schemas: list[dict],
                        ctx_factory: Callable[[], agent_tools.ToolContext]) -> dict:
     """默认节点：普通陪伴对话 + 可用工具。
 
-    人格与任务都放在 task_messages 里——**不用 role_message**，
-    避免两条 system 消息（见模块文档）。
+    人格与记忆都放进**同一条** system 消息（`task_messages`）——
+    **不用 role_message**，避免两条 system 消息（见模块文档）。
+
+    这里复用 legacy 的 `build_system_prompt`，保证两条路径：
+      - 人设与规则完全一致
+      - 记忆注入格式一致
+      - 身份未确认时的"按访客对待"口径一致
     """
-    persona = PERSONA_RULES
-    if display_name:
-        persona += f"\n\n当前用户希望被称为：{display_name}。"
+    from ..prompts import build_system_prompt
+    persona = build_system_prompt(identity_decision, memories)
 
     from pipecat.flows import FlowsFunctionSchema
 
@@ -289,7 +294,8 @@ async def build_flows_parts(
     """
     from .llm_service import create_llm_service
 
-    llm = create_llm_service(cfg.llm)
+    # 用 agent 的 max_tokens，不是语音的 200——带工具需要余量
+    llm = create_llm_service(cfg.llm, max_tokens=cfg.agent.max_tokens)
     if llm is None:
         raise RuntimeError(
             f"Flows 路径不支持后端 {cfg.llm.name!r}（只支持 deepseek）。"
@@ -326,8 +332,29 @@ def make_flow_manager(*, worker, llm, aggregator):
     return FlowManager(worker=worker, llm=llm, context_aggregator=aggregator)
 
 
+async def load_stable_memories(memory, identity, *, limit: int = 8) -> list:
+    """加载"稳定档案"：已确认、未过期的记忆。
+
+    方案 §四要求"稳定档案（姓名、称呼、语言、明确的稳定偏好）
+    **连接开始时加载**"，而不是等模型自己想起来查。
+
+    身份未确认 → 返回空。访客不加载任何私人记忆（验收第 6 条）。
+    """
+    d = identity.current()
+    if not d.confirmed or memory is None:
+        return []
+    try:
+        rows = await memory.list_memories(d.user_id, include_candidates=False)
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001 — 加载失败不阻塞会话
+        log.warning("加载稳定记忆失败（继续）：%s", e)
+        return []
+    # 最近更新的排前面
+    rows.sort(key=lambda m: getattr(m, "updated_at", 0), reverse=True)
+    return rows[:limit]
+
+
 async def initialize_conversation_node(
-    flow, *, display_name: str, tool_schemas: list[dict],
+    flow, *, identity_decision, memories: list, tool_schemas: list[dict],
     ctx_factory: Callable[[], agent_tools.ToolContext],
 ) -> None:
     """设置初始节点。
@@ -337,7 +364,8 @@ async def initialize_conversation_node(
     Phase 1 spike 在这里栽过一次，表现极具误导性：
     模型会正常回复（因为 LLM 照样被调用），但没有人格、没有工具。
     """
-    node = _conversation_node(display_name=display_name,
+    node = _conversation_node(identity_decision=identity_decision,
+                              memories=memories,
                               tool_schemas=tool_schemas,
                               ctx_factory=ctx_factory)
     await flow.initialize(node)
@@ -345,6 +373,6 @@ async def initialize_conversation_node(
 
 __all__ = [
     "FlowsBridge", "UserTextRecorder", "build_flows_parts", "make_flow_manager",
-    "initialize_conversation_node",
+    "initialize_conversation_node", "load_stable_memories",
     "set_last_user_text", "PERSONA_RULES",
 ]