fix: rimuove model-based tool calling, usa solo intent detection

Il model-based tool calling causava comportamenti imprevedibili con modelli locali. Ora usa solo intent detection.

ollama_agent.py

@@ -424,10 +424,8 @@ For other questions, just answer normally without tools."""
         
         # Try to detect intent directly first
         detected_tool = self._detect_intent(user_content)
-        print(f"OLLAMA_AGENT: detected_tool={detected_tool}")
         if detected_tool:
             result = self._execute_tool(detected_tool)
-            print(f"OLLAMA_AGENT: result type={type(result)}, value={result}")
             
             # Format result as a clean response
             response_text = ""
@@ -448,41 +446,15 @@ For other questions, just answer normally without tools."""
             except Exception as e:
                 response_text = str(result) if not response_text else response_text
             
-            print(f"OLLAMA_AGENT: response_text={response_text}")
             return {"messages": self.messages, "response": response_text}
         
-        # Loop principale: risposta -> parse tools -> esegui -> ripeti
-        iteration = 0
-        final_response = None
+        # Se nessun intent detectato, usa il modello per rispondere normalmente
+        # (senza tool calling per ora - i modelli locali non lo supportano bene)
+        response = self.llm.invoke(self.messages)
+        self.messages.append(response)
         
-        while iteration < self.max_iterations:
-            iteration += 1
-            
-            # Genera risposta dal modello
-            response = self.llm.invoke(self.messages)
-            self.messages.append(response)
-            
-            response_text = response.content if hasattr(response, 'content') else str(response)
-            
-            # Parse le chiamate tool
-            tool_calls = self._parse_tool_calls(response_text)
-            
-            if not tool_calls:
-                # Nessuna chiamata tool, questa è la risposta finale
-                final_response = response_text
-                break
-            
-            # Esegui i tool e aggiungi i risultati
-            for tool_call in tool_calls:
-                result = self._execute_tool(tool_call)
-                tool_result_text = self._format_tool_result(tool_call, result)
-                self.messages.append(HumanMessage(content=tool_result_text))
-        
-        # Se non abbiamo una risposta (troppe iterazioni)
-        if final_response is None:
-            final_response = "Ho raggiunto il numero massimo di iterazioni. Qualcosa potrebbe essere andato storto."
-        
-        return {"messages": self.messages, "response": final_response}
+        response_text = response.content if hasattr(response, 'content') else str(response)
+        return {"messages": self.messages, "response": response_text}
     
     def clear_history(self):
         """Pulisci la cronologia ma mantieni il system prompt"""