feat(diagnostic): Quell-Badge an ARIA-Bubbles (local / claude / fast-path)

Zeigt pro Antwort, welcher Backend sie erzeugt hat — farbcodiert (lokal=gruen,
Claude=blau, Fast-Path=lila). Nur in Diagnostic (App bleibt Mama-tauglich).

- agent.chat() gibt jetzt (reply, answered_by) zurueck; an jedem Return-Punkt
  gesetzt (fast-path/local/claude). Beide Aufrufer (main.py, background.py)
  angepasst. main.py: ChatOut.answered_by.
- bridge: liest answered_by aus /chat, reicht es an _process_core_response,
  broadcastet es im chat-Payload UND persistiert es in chat_backup (answeredBy)
  → bleibt nach Reload.
- diagnostic: srcBadgeHtml() rendert den Badge in Live-Chat + History;
  server.js liefert answeredBy in der chat_history.

Erweiterbar: spaeter kann ein Bild-Backend (FLUX/Modellname) denselben Kanal
nutzen. Modellwechsel-fuer-Antworten (groessere Modelle bei mehr GPUs) bleibt
B0.5/Skalierungs-Thema im Plan.

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

bridge/aria_bridge.py

@@ -1257,12 +1257,14 @@ class ARIABridge:
         # Voice-Tag-Noise als Kontext sieht).
         # File-Marker werden separat als file_from_aria-Events ausgeliefert.
         display_text = strip_voice_tag_for_display(text)
+        _answered_by = (payload.get("answeredBy") or "") if isinstance(payload, dict) else ""
         assistant_backup_ts = self._append_chat_backup({
             "role": "assistant",
             "text": display_text,
             "files": [{"serverPath": f["serverPath"], "name": f["name"],
                        "mimeType": f["mimeType"], "size": f["size"]} for f in aria_files],
             "project_id": turn_pid,
+            "answeredBy": _answered_by,
         })
 
         metadata = payload.get("metadata", {})
@@ -1305,6 +1307,8 @@ class ARIABridge:
                 # Projekt-Zuordnung — App + Diagnostic sortieren die Bubble in
                 # den passenden Projekt-Block. Leer = Hauptchat.
                 "projectId": (payload.get("projectId") or "") if isinstance(payload, dict) else "",
+                # Quell-Backend (local/claude/fast-path) fuer den Diagnostic-Badge.
+                "answeredBy": (payload.get("answeredBy") or "") if isinstance(payload, dict) else "",
             },
             "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
         })
@@ -1633,6 +1637,9 @@ class ARIABridge:
         # gegeben damit der chat-Broadcast die Bubble dem richtigen Projekt-
         # Block in App + Diagnostic zuordnen kann.
         turn_project_id = (data.get("project_id") or "").strip()
+        # Welcher Backend geantwortet hat (local/claude/fast-path) — fuer den
+        # Quell-Badge in Diagnostic.
+        answered_by = (data.get("answered_by") or "claude").strip()
 
         # Side-Channel-Events VOR der Chat-Bubble broadcasten (z.B. skill_created)
         # damit sie in der UI vor der Reply auftauchen
@@ -1699,7 +1706,8 @@ class ARIABridge:
         # passend behandelt wird (hier minimal, weil Brain noch keine
         # metadata mitschickt).
         try:
-            await self._process_core_response(reply, {"projectId": turn_project_id})
+            await self._process_core_response(reply, {"projectId": turn_project_id,
+                                                       "answeredBy": answered_by})
         except Exception:
             logger.exception("[brain] _process_core_response Fehler")
             await self._emit_activity("idle", "", project_id=project_id)