修复三个问题：1. 子图执行后的无限循环 2. llm_call没有输出 3. 思考打印两次

- 子图执行后直接进入finalize，避免回到react_reason循环
- llm_call节点检查是否已有final_result，避免重复调用LLM
- 直接在react_reason_node中通过adispatch_custom_event发送推理事件，避免通过state传递导致重复

backend/app/core/intent.py

@@ -107,8 +107,27 @@ class ReactIntentReasoner:
         """
         context = context or {}
         result = ReasoningResult(original_query=query)
+        
+        # 关键修复 1：检查是否已经有检索结果或子图结果，如果是，直接回答
+        previous_actions = context.get("previous_actions", [])
+        if "subgraph_completed" in previous_actions:
+            result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
+            result.confidence = 1.0
+            result.reasoning = "子图已执行完成，直接回答"
+            return result
+        
+        retrieved_docs = context.get("retrieved_docs", [])
+        messages = context.get("messages", [])
+        
+        # 关键修复 2：如果已经有 rag_context 或 web_search_results（通过 messages 推断），直接回答
+        # 检查是否已经执行过 rag_retrieve 或 web_search
+        if "rag_retrieve" in previous_actions or "web_search" in previous_actions:
+            result.action = ReasoningAction.DIRECT_RESPONSE
+            result.confidence = 0.95
+            result.reasoning = "已获取信息，直接回答"
+            return result
 
-        # 策略1: 尝试使用 LLM 推理
+        # 策略1：尝试使用 LLM 推理
         try:
             llm_result = await self._reason_with_llm(query, context)
             if llm_result.confidence >= 0.6:  # 置信度足够高，直接返回
@@ -116,7 +135,7 @@ class ReactIntentReasoner:
         except Exception as e:
             print(f"[ReactReasoner] LLM 推理失败: {e}, 回退到规则")
 
-        # 策略2: LLM 失败或置信度低，使用规则匹配
+        # 策略2：LLM 失败或置信度低，使用规则匹配
         return self._reason_with_rules(query, context)
 
     async def _reason_with_llm(