fix: 修复 _generate_node 中 messages[-3] 硬编码索引在多工具调用场景下的潜在问题

[KEDADA]

问题描述

naive_rag_agent.py、graph_agent.py、hybrid_agent.py 和 deep_research_agent.py 的 _generate_node 等方法中，使用 messages[-3].content 获取用户原始问题。

该写法假定 messages 结构固定为 3 条：
[HumanMessage, AIMessage(tool_calls), ToolMessage]

潜在问题

当 LLM 在单次调用中返回多个 tool_calls 时，ToolNode 会为每个 tool_call 生成独立的 ToolMessage，导致 messages 长度 > 3，此时 messages[-3] 不再指向 HumanMessage，可能取到错误内容。

修复方案

在 BaseAgent 中新增 _find_last_human_message() 静态方法，通过类型匹配（isinstance(msg, HumanMessage)）遍历查找最后一条用户消息，代替硬编码索引。

修改文件

文件	修改内容
agents/base.py	新增 _find_last_human_message() 方法
agents/naive_rag_agent.py	替换 1 处 messages[-3]
agents/graph_agent.py	替换 6 处 messages[-3]
agents/hybrid_agent.py	替换 2 处 messages[-3]
agents/deep_research_agent.py	替换 1 处 messages[-3]

影响范围

该修改仅改变获取用户问题的方式（从索引查找改为类型查找），不影响任何业务逻辑和返回结果。在当前单工具调用场景下行为完全一致，同时为未来多工具调用场景提供了安全保障。