feat(memory): automatische Erinnerungs-Extraktion aus Gespraechen

- app/core/memory_extractor.py: LLM destilliert nach je N Turns dauerhafte
  Fakten/Vorlieben aus dem Verlauf, dedupliziert gegen vorhandene Erinnerungen
  und legt sie ab - best-effort, nicht-blockierend (Hintergrund-Task), eigener
  Extraktions-Prompt (JSON, Reasoning aus), Cap-Begrenzung
- Trigger in /api/chat und /ws/voice nach dem Persistieren des Turns
- Konfig: MEMORY_EXTRACTION_ENABLED/_EVERY_N_TURNS/_MAX/_PROVIDER
- Tests: Extraktion, Dedup, kaputtes JSON, Cap, leeres Gespraech, Scheduling
- Doku: README + Architektur-Roadmap (Punkt 3 erledigt)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

app/config.py

@@ -142,6 +142,13 @@ class Settings(BaseSettings):
     admin_api_key: str = ""
     auth_enabled: bool = True
     history_max_messages: int = 10
+    # Automatische Erinnerungs-Extraktion: das LLM destilliert dauerhafte Fakten
+    # aus dem Gespraech und legt sie als Nutzer-Erinnerungen ab (best-effort,
+    # nicht-blockierend). Leerer Provider = Default-LLM-Provider.
+    memory_extraction_enabled: bool = True
+    memory_extraction_every_n_turns: int = 3
+    memory_extraction_max: int = 50
+    memory_extraction_provider: str = ""
     audio_stream_default: bool = True  # satzweises TTS als Default (Admin kann abschalten)
     # TTS-Text-Normalisierung: auto|full|light|off. "auto" = piper -> full, Cloud -> light.
     tts_normalize_level: str = "auto"