fix: Search_memories在默认dedup=mmr下调试用 info 日志打印完整 embedding 向量

[Lilili-04]

Pre-submission checklist | 提交前检查

• I have searched existing issues and this hasn't been mentioned before | 我已搜索现有问题，确认此问题尚未被提及
• I have read the project documentation and confirmed this issue doesn't already exist | 我已阅读项目文档并确认此问题尚未存在
• This issue is specific to MemOS and not a general software issue | 该问题是针对 MemOS 的，而不是一般软件问题

Bug Description | 问题描述

在 src/memos/multi_mem_cube/single_cube.py 的 SingleCubeView.search_memories（约 L89–134）中，搜索结果组装完成后会用 logger.info 直接打印整个 memories_result：

# src/memos/multi_mem_cube/single_cube.py:132-133
self.logger.info(f"Search memories result: {memories_result}")
self.logger.info(f"Search {len(memories_result)} memories.")

搜索路径里，当 dedup 为 mmr 或 sim 时，format_memory_item(..., include_embedding=True)（src/memos/api/handlers/formatters_handler.py）会保留每条 memory 的 metadata.embedding 高维向量。

而 APISearchRequest 的默认值是：

• mode=fast
• dedup=mmr

因此在默认配置下，每次 search 都会把完整 embedding 向量打进日志，带来：

1. 日志暴涨：单条记忆通常是数百～上千维浮点数组，top_k 稍大时一次搜索可产生数 MB 日志。
2. 噪声掩盖真正有用的信息：难以从日志中快速定位记忆 ID / 文本 / 分数等关键字段。
3. 潜在隐私 / 合规风险：向量可能被用于近似还原语义内容，不宜无条件写入日志。

How to Reproduce | 如何重现

1. 部署 MemOS API（含可写入的文本记忆），确认日志级别为 INFO。
2. 向已有记忆的用户发起一次默认参数搜索（无需显式设置 dedup），例如：

curl -X POST "http://localhost:8000/product/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "<your_user_id>",
    "query": "test query",
    "top_k": 5
  }'

3. 查看服务日志，定位类似输出：

Search memories result: {'text_mem': [{'cube_id': '...', 'memories': [{..., 'metadata': {'embedding': [0.0123, -0.0456, ...], ...}}]}], ...}

4. （对照）将请求改为 "dedup": "no" 再搜索一次，日志中 embedding 应变为空列表 []，可确认向量内容来自 include_embedding=True 分支。

Environment | 环境信息

| MemOS 版本 | 2.0.23 |
| 相关代码 | src/memos/multi_mem_cube/single_cube.py → SingleCubeView.search_memories L132–133 |
| 默认参数 | mode=fast, dedup=mmr（APISearchRequest） |

Additional Context | 其他信息

No response

Willingness to Implement | 实现意愿

• I'm willing to implement this myself | 我愿意自己解决
• I would like someone else to implement this | 我希望其他人来解决