Fix: corrected a code of the necessity of introducing a memory system…

[onlykillerf]

我修改了第八章 记忆与检索.md ，用原本的HelloAgentsLLM,得到的结果才是0记忆功能的，为记忆功能必要性提供支撑。

源代码执行结果：
你好，张三！很高兴知道你正在学习Python。如果你已经掌握了基础语法，接下来可以考虑学习一些更高级的主题，比如：
xxxxxxx
你有什么特定的方向或问题想要探讨吗？
当然记得，张三！你提到你已经掌握了Python的基础语法。xxxxxxx

因为执行的智能体为SimpleAgent，run方法中会添加历史信息（记忆功能）：
# 添加历史消息
for msg in self._history:
messages.append({"role": msg.role, "content": msg.content})

    # 添加当前用户消息
    messages.append({"role": "user", "content": input_text})

我修改后的代码：

第七章的Agent使用方式

from dotenv import load_dotenv
from hello_agents import HelloAgentsLLM
load_dotenv()

创建LLM实例

llm = HelloAgentsLLM()

第一次对话

messages1 = [
{"role": "system", "content": "你是一个学习助手"},
{"role": "user", "content": "我叫张三，正在学习Python，目前掌握了基础语法"}
]

print("第一次对话:")
response1 = "".join(llm.think(messages1))
print(f"完整回复: {response1}")

第二次对话

messages2 = [
{"role": "user", "content": "你还记得我的学习进度吗？"}
]

print("\n第二次对话:")
response2 = "".join(llm.think(messages2))
print(f"完整回复: {response2}")

此时回答才完全不具备记忆功能：
第一次对话:
🧠 正在调用 gpt-4o-mini 模型...
✅ 大语言模型响应成功:
你好，张三！很高兴你在学习Python。如果你已经掌握了基础语法，接下来可以尝试一些更高级的主题，比如：xxxxx
如果你有任何具体的问题或者想要深入了解的主题，随时告诉我！

第二次对话:
🧠 正在调用 gpt-4o-mini 模型...
✅ 大语言模型响应成功:
抱歉，我无法记住之前的对话或用户的个人信息。不过，我可以帮助你了解学习进度或提供相关的学习建议。如果你能告诉我你的学习内容或进度，我会尽力帮助你！

Process finished with exit code 0





…. in the 第八章 记忆与检索.md~ file

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去除print(f"完整回复: {response1}")和print(f"完整回复: {response2}")的冗余代码，HelloAgentsLLM基类中think方法已经可以输出回复了