修正第二轮直接由大模型输出结果的问题

[flushmeteor]

当前代码在第二轮的时候，LLM就会直接根据训练语料推荐出旅游景点，第二个tool直接是走了一个流程没起作用。

用户输入: 你好，请帮我查询一下今天北京的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。
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--- 循环 1 ---
正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 首先，我需要查询北京今天的天气，以便根据天气情况推荐合适的旅游景点。
Action: get_weather(city="北京")
Observation: 北京当前天气：Clear，气温12摄氏度
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--- 循环 2 ---
正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 北京今天的天气晴朗，气温12摄氏度，适合户外活动。根据这个天气情况，我推荐去颐和园，这是一个风景优美且适合散步的旅游景点。
Action: get_attraction(city="北京", weather="Clear")
Observation: In clear weather, visit the Forbidden City, the Temple of Heaven, and the Summer Palace for the best experience in Beijing. These sites offer historical and cultural insights.
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--- 循环 3 ---
正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 颐和园是一个适合晴朗天气游玩的景点，满足用户的需求。
Action: Finish[颐和园是一个在晴朗天气下非常适合游玩的景点，气温12摄氏度也非常适合户外活动。]
任务完成，最终答案: 颐和园是一个在晴朗天气下非常适合游玩的景点，气温12摄氏度也非常适合户外活动。

修改之后，可以避免第二轮直接使用模型给出结果，最终输出如下：

用户输入: 你好，请帮我查询一下今天北京的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。
========================================
--- 循环 1 ---
正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 首先需要查询北京今天的天气，以便根据天气情况推荐合适的旅游景点。
Action: get_weather(city="北京")
Observation: 北京当前天气：Clear，气温12摄氏度
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--- 循环 2 ---
正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 北京天气晴朗，气温12摄氏度，适合户外活动。接下来根据这个天气条件推荐一个合适的旅游景点。
Action: get_attraction(city="北京", weather="Clear")
Observation: 在晴天，北京的故宫、天坛和长城是最值得去的景点。这些地方历史悠久，景色优美。
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--- 循环 3 ---
正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 根据北京的晴朗天气，故宫、天坛和长城都是推荐的旅游景点。考虑到用户可能对这些历史文化遗址感兴趣，故宫作为最具代表性的景点，是一个不错的选择。
Action: Finish[故宫是一个适合今天北京晴朗天气的推荐旅游景点。]
任务完成，最终答案: 故宫是一个适合今天北京晴朗天气的推荐旅游景点。