feat: menu ＋ — Mémoire de l'agent — phase 4/8 (v7.54.0)

- Le moteur n'envoie jamais l'historique (system + objectif courant seulement)
  : chaque run repartait de zéro. Nouveau service app/services/agent_memory.py —
  une ligne résumé par conversation (table agent_memory, migration 31),
  écrite en fin de run et ré-injectée au contexte du run suivant.
- context_for() : bloc « ## Mémoire de la conversation », budget 4000 car.
  (troncature gauche + marqueur). remember() : 1 note/échange (180 → 700 car.),
  20 notes max, upsert, erreurs journalisées — un run ne peut pas échouer à
  cause de la mémoire. Toggle OFF = ni lecture ni écriture.
- Toggle « Mémoire » dans le menu ＋ : entrée racine à l'état réel (🧠/💭 +
  libellé), PATCH /api/agent/conversations/{id} avec memory_enabled ajouté au
  whitelist, état lu à l'ouverture et à la création, défaut AGENT_MEMORY_DEFAULT
  (settings.agent_memory_default) + memory_enabled dans la réponse de création.
- Décision : mémoire d'espace (lignes workspace_id NULL) remise — YAGNI, rien
  ne l'écrivait ; noté ponytail: dans le service avec le chemin de montée.
- Tests : tests/test_v754_memory.py (8) dont 2 runs réels du moteur (FakeLLM
  capture le prompt : mémoire présente ON / absente OFF) ; test_v751 et
  test_v753 adaptés (2 sections « bientôt » restantes). Suite complète 1293
  verts (-n auto, 2e run ; 1 échec intermittent sur test_v56_import URL au
  1er run, vert isolé + vert au run suivant = flake préexistant), ruff 0,
  eslint 0 problème. OpenAPI 516 chemins / 7.54.0.

app/services/agent_engine.py

@@ -18,6 +18,7 @@ import re
 
 from app.config import settings
 from app.db import get_conn
+from app.services import agent_memory
 from app.services.agent_policies import check_tool, get_policy
 from app.services.context_builder import ContextBuilder
 from app.services.llm_client import LLMClient
@@ -156,6 +157,11 @@ class AgentEngine:
         skills = [s for s in (self._load_skill(i, scope) for i in ids) if s]
         system = self._build_system_prompt(agent, skills)
         context = self.ctx.build(mentions=mentions, files=files)
+        # v7.54.0 — mémoire de la conversation (toggle) : le moteur n'envoie
+        # jamais l'historique, sans elle chaque run repart de zéro.
+        memory = agent_memory.context_for(conversation_id)
+        if memory:
+            context = (context + "\n\n" + memory) if context else memory
         if extra_context and extra_context.strip():
             context += "\n\n## Document / contexte fourni par l'utilisateur\n" + extra_context.strip()
 
@@ -304,6 +310,8 @@ class AgentEngine:
             self._persist_message(conversation_id, "assistant", final_text,
                                   model=used_model, tokens=self._tokens)
             await self._autotitle(conversation_id, objective, final_text)
+            # v7.54.0 — memorise l'echange (no-op si le toggle memoire est OFF).
+            agent_memory.remember(conversation_id, objective, final_text)
             # v6.4.0: emit agent.run.finished (outbound webhooks only).
             await _fire_agent_webhook("agent.run.finished", {
                 "conversation_id": conversation_id,

app/services/agent_memory.py

@@ -0,0 +1,89 @@
+"""Mémoire de l'agent (v7.54.0).
+
+Une ligne résumé **par conversation**, mise à jour à chaque run et ré-injectée
+au contexte du run suivant — le moteur n'envoie jamais l'historique des messages
+(`AgentEngine.run()` ne construit que system + objectif courant), donc sans
+mémoire chaque run repart de zéro.
+
+Toggle : colonne `agent_conversations.memory_enabled` — OFF = aucune lecture ni
+écriture (contexte strict du run courant).
+
+ponytail : mémoire par conversation seulement. Si besoin de notes partagées
+entre conversations, ajouter des lignes avec ``conversation_id NULL`` +
+``workspace_id`` et élargir la lecture dans ``context_for()``.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import sqlite3
+
+from app.db import get_conn
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+INJECT_BUDGET = 4000   # caractères de mémoire max injectés dans un prompt
+NOTE_LINES = 20        # échanges max conservés
+NOTE_OBJECTIVE = 180   # troncature de l'objectif
+NOTE_ANSWER = 700      # troncature de la réponse
+
+
+def _enabled(conn: sqlite3.Connection, conversation_id: int) -> bool:
+    row = conn.execute(
+        "SELECT memory_enabled FROM agent_conversations WHERE id=?",
+        (conversation_id,),
+    ).fetchone()
+    if row is None:
+        return False
+    return bool(row["memory_enabled"])
+
+
+def _one_line(text: str, limit: int) -> str:
+    return " ".join((text or "").split())[:limit]
+
+
+def context_for(conversation_id: int) -> str:
+    """Bloc « mémoire » à préfixer au contexte, ou ``''`` (toggle OFF / vide)."""
+    with get_conn() as conn:
+        if not _enabled(conn, conversation_id):
+            return ""
+        row = conn.execute(
+            "SELECT content FROM agent_memory WHERE conversation_id=?",
+            (conversation_id,),
+        ).fetchone()
+    content = ((row["content"] if row else "") or "").strip()
+    if not content:
+        return ""
+    if len(content) > INJECT_BUDGET:
+        content = "…(début de mémoire tronqué)\n" + content[-INJECT_BUDGET:]
+    return "## Mémoire de la conversation (échanges précédents)\n" + content
+
+
+def remember(conversation_id: int, objective: str, final_text: str) -> None:
+    """Ajoute un échange à la mémoire — no-op si le toggle est OFF.
+
+    Ne doit **jamais** faire échouer un run : toute erreur est journalisée.
+    """
+    note = f"- **{_one_line(objective, NOTE_OBJECTIVE)}** → {_one_line(final_text, NOTE_ANSWER)}"
+    try:
+        with get_conn() as conn:
+            if not _enabled(conn, conversation_id):
+                return
+            row = conn.execute(
+                "SELECT content FROM agent_memory WHERE conversation_id=?",
+                (conversation_id,),
+            ).fetchone()
+            lines = [ln for ln in ((row["content"] if row else "") or "").split("\n") if ln.strip()]
+            lines.append(note)
+            if len(lines) > NOTE_LINES:
+                lines = lines[-NOTE_LINES:]
+            conn.execute(
+                "INSERT INTO agent_memory (conversation_id, content, updated_at) "
+                "VALUES (?, ?, CURRENT_TIMESTAMP) "
+                "ON CONFLICT(conversation_id) DO UPDATE SET "
+                "content=excluded.content, updated_at=CURRENT_TIMESTAMP",
+                (conversation_id, "\n".join(lines)),
+            )
+            conn.commit()
+    except Exception:  # noqa: BLE001 — la mémoire ne casse jamais un run
+        logger.exception("Agent memory save failed for conversation #%s", conversation_id)