fix: repetition tool calls in gemini models

[xunxiing]

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Modifications / 改动点

修复了 ProviderGoogleGenAI (Gemini) 适配器中导致工具调用无限循环的 Bug。

在构建 role == "tool" 的历史消息时，原代码错误地将 tool_call_id 当作了函数 name 传入，且没有显式绑定 id 到 function_response 中。这导致 Gemini API 无法正确识别工具执行结果，从而让模型认为任务未完成并陷入死循环。

主要修改 (astrbot/core/provider/sources/gemini_source.py):

1. 修正函数名映射：在 types.Part.from_function_response 中使用真实的函数名 (message.get("name"))，而不是 ID。
2. 显式绑定 ID：手动赋值 part.function_response.id = message["tool_call_id"]，确保工具返回结果能正确匹配到对应的调用请求。

• This is NOT a breaking change. / 这不是一个破坏性变更。

Screenshots or Test Results / 运行截图或测试结果

Before Fix / 修复前:
(日志显示模型不断重复调用 chip_build，无法识别工具返回结果，陷入死循环。)

After Fix / 修复后:

(Gemini 正确识别了工具执行结果，并成功输出了最终总结文本，跳出了循环。)

Checklist / 检查清单

• 😊 如果 PR 中有新加入的功能，已经通过 Issue / 邮件等方式和作者讨论过。/ If there are new features added in the PR, I have discussed it with the authors through issues/emails, etc. (Bug fix usually doesn't need this / 修复 Bug 通常不需要此项，可以不勾)
• 👀 我的更改经过了良好的测试，并已在上方提供了“验证步骤”和“运行截图”。/ My changes have been well-tested, and "Verification Steps" and "Screenshots" have been provided above.
• 🤓 我确保没有引入新依赖库，或者引入了新依赖库的同时将其添加到了 requirements.txt 和 pyproject.toml 文件相应位置。/ I have ensured that no new dependencies are introduced, OR if new dependencies are introduced, they have been added to the appropriate locations in requirements.txt and pyproject.toml.
• 😮 我的更改没有引入恶意代码。/ My changes do not introduce malicious code.

[sourcery-ai]

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<location> `astrbot/core/provider/sources/gemini_source.py:385-387` </location>
<code_context>
-                ]
+                # 1. 尝试获取真实的函数名称 (AstrBot/OpenAI 格式的消息通常包含 name)
+                # 如果 message 中没有 name，说明上游数据丢失，这里可能需要 fallback 逻辑，但通常都会有
+                func_name = message.get("name", "unknown_tool")
+
+                # 2. 创建 Part，注意 name 参数必须是函数名
</code_context>

<issue_to_address>
**suggestion:** 建议将 `tool_call_id` 用作函数名的回退值，而不是使用泛化的字面量。

使用像 `"unknown_tool"` 这样的通用占位符，会让你在日志中更难将响应与其对应的工具调用关联起来。由于这里可以保证 `tool_call_id` 一定存在，并且之前也被用作函数名，因此使用 `message.get("name", message["tool_call_id"])` 可以在仍然优先使用显式 `name` 的同时，更好地保留可追踪性。

```suggestion
                # 1. 尝试获取真实的函数名称 (AstrBot/OpenAI 格式的消息通常包含 name)
                # 如果 message 中没有 name，则回退使用 tool_call_id，便于在日志中追踪来源
                func_name = message.get("name", message["tool_call_id"])
```
</issue_to_address>

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<location> `astrbot/core/provider/sources/gemini_source.py:385-387` </location>
<code_context>
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+                # 1. 尝试获取真实的函数名称 (AstrBot/OpenAI 格式的消息通常包含 name)
+                # 如果 message 中没有 name，说明上游数据丢失，这里可能需要 fallback 逻辑，但通常都会有
+                func_name = message.get("name", "unknown_tool")
+
+                # 2. 创建 Part，注意 name 参数必须是函数名
</code_context>

<issue_to_address>
**suggestion:** Consider using `tool_call_id` as the fallback function name instead of a generic literal.

A generic placeholder like `"unknown_tool"` makes it harder to correlate responses with their originating tool calls, especially in logs. Since `tool_call_id` is guaranteed here and was previously used as the function name, using `message.get("name", message["tool_call_id"])` preserves traceability while still preferring an explicit `name` when present.

```suggestion
                # 1. 尝试获取真实的函数名称 (AstrBot/OpenAI 格式的消息通常包含 name)
                # 如果 message 中没有 name，则回退使用 tool_call_id，便于在日志中追踪来源
                func_name = message.get("name", message["tool_call_id"])
```
</issue_to_address>

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