初始化

docs/plugins/api/llm-api.md

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+# LLM API
+
+LLM API模块提供与大语言模型交互的功能，让插件能够使用系统配置的LLM模型进行内容生成。
+
+## 导入方式
+
+```python
+from src.plugin_system.apis import llm_api
+# 或者
+from src.plugin_system import llm_api
+```
+
+## 主要功能
+
+### 1. 查询可用模型
+```python
+def get_available_models() -> Dict[str, TaskConfig]:
+```
+获取所有可用的模型配置。
+
+**Return：**
+- `Dict[str, TaskConfig]`：模型配置字典，key为模型名称，value为模型配置对象。
+
+### 2. 使用模型生成内容
+```python
+async def generate_with_model(
+    prompt: str,
+    model_config: TaskConfig,
+    request_type: str = "plugin.generate",
+    temperature: Optional[float] = None,
+    max_tokens: Optional[int] = None,
+) -> Tuple[bool, str, str, str]:
+```
+使用指定模型生成内容。
+
+**Args:**
+- `prompt`：提示词。
+- `model_config`：模型配置对象（从 `get_available_models` 获取）。
+- `request_type`：请求类型标识，默认为 `"plugin.generate"`。
+- `temperature`：生成内容的温度设置，影响输出的随机性。
+- `max_tokens`：生成内容的最大token数。
+
+**Return：**
+- `Tuple[bool, str, str, str]`：返回一个元组，包含（是否成功, 生成的内容, 推理过程, 模型名称）。
+
+### 3. 有Tool情况下使用模型生成内容
+```python
+async def generate_with_model_with_tools(
+    prompt: str,
+    model_config: TaskConfig,
+    tool_options: List[Dict[str, Any]] | None = None,
+    request_type: str = "plugin.generate",
+    temperature: Optional[float] = None,
+    max_tokens: Optional[int] = None,
+) -> Tuple[bool, str, str, str, List[ToolCall] | None]:
+```
+使用指定模型生成内容，并支持工具调用。
+
+**Args:**
+- `prompt`：提示词。
+- `model_config`：模型配置对象（从 `get_available_models` 获取）。
+- `tool_options`：工具选项列表，包含可用工具的配置，字典为每一个工具的定义，参见[tool-components.md](../tool-components.md#属性说明)，可用`tool_api.get_llm_available_tool_definitions()`获取并选择。
+- `request_type`：请求类型标识，默认为 `"plugin.generate"`。
+- `temperature`：生成内容的温度设置，影响输出的随机性。
+- `max_tokens`：生成内容的最大token数。