feat: 添加记忆自动化钩子与回写

在接收和发送消息时注册记忆自动化，并重构人物记忆回写逻辑以使用 memory_service.ingest_text。主要改动如下：

在接收消息时调用 memory_automation_service.on_incoming_message（bot 侧），在发送消息时调用 on_message_sent（send_service 侧），并加入安全的错误处理。
在 person_info 中，用 memory_service.ingest_text 替换手动操作 person.memory_points 的方式；新增 resolve_person_id_for_memory 辅助方法，并为回写计算一个 external_id 指纹。
扩展插件运行时的记忆搜索能力，使其支持 mode、chat_id、person_id、user_id、group_id、时间范围以及 respect_filter 选项。
改进 find_messages 的数据库会话处理，改为使用单一 session，并修复排序和过滤逻辑。
从 KnowledgeFetcher 中移除未使用的 LLMRequest 导入和初始化。
更新术语解释器（jargon explainer）的导入路径，使用新的模块位置。
更新 .gitignore 例外规则，允许特定的 pytest 数据文件被纳入版本控制。
文档小调整：明确人物事实提取规则（将直接使用的 “you” 改写为第三人称）。

src/services/memory_flow_service.py

@@ -178,6 +178,7 @@ class PersonFactWritebackService:
 1. 明确是关于目标人物本人的信息。
 2. 具有相对稳定性，可以作为长期记忆保存。
 3. 用简洁中文陈述句表达。
+4. 如果回复是在直接对目标人物说话，出现“你/你的/你自己”时，默认都指目标人物，请先改写成关于目标人物的第三人称事实再输出。
 
 不要提取：
 - 机器人的情绪、计划、临时动作、客套话

src/services/send_service.py

@@ -434,6 +434,21 @@ def _store_sent_message(message: SessionMessage) -> None:
     MessageUtils.store_message_to_db(message)
 
 
+async def _notify_memory_automation_on_message_sent(message: SessionMessage) -> None:
+    """在发送成功后通知长期记忆自动化服务。
+
+    Args:
+        message: 已成功发送的内部消息对象。
+    """
+    try:
+        from src.services.memory_flow_service import memory_automation_service
+
+        await memory_automation_service.on_message_sent(message)
+    except Exception as exc:
+        session_id = message.session_id or "unknown-session"
+        logger.warning(f"[{session_id}] 长期记忆人物事实写回注册失败: {exc}")
+
+
 def _log_platform_io_failures(delivery_batch: DeliveryBatch) -> None:
     """输出 Platform IO 批量发送失败详情。
 
@@ -503,6 +518,7 @@ async def _send_via_platform_io(
     if delivery_batch.has_success:
         if storage_message:
             _store_sent_message(message)
+        await _notify_memory_automation_on_message_sent(message)
         if show_log:
             successful_driver_ids = [
                 receipt.driver_id or "unknown"