diff --git a/src/chat/utils/prompt.py b/src/chat/utils/prompt.py
index bb0686e9d..9d26678b8 100644
--- a/src/chat/utils/prompt.py
+++ b/src/chat/utils/prompt.py
@@ -502,7 +502,7 @@ class Prompt:
             }
 
             # 使用 asyncio.gather 实现并发执行，提供更好的错误处理和性能
-            results = [None] * len(tasks)  # 预分配结果列表，保持任务顺序
+            results: list[Any] = [None] * len(tasks)  # 预分配结果列表，保持任务顺序
             tasks_to_run = []  # 存储带超时的任务
             task_info = []  # 存储任务信息，用于结果处理
 
@@ -825,7 +825,7 @@ class Prompt:
                             knowledge_parts.append(f"- [{relevance_str}] {content}")
 
                 # 如果有总结，也一并加入
-                if knowledge_results.get("summary"):
+                if global_config.lpmm_knowledge.enable_summary and knowledge_results.get("summary"):
                     knowledge_parts.append(
                         f"\n知识总结: {knowledge_results['summary']}"
                     )
diff --git a/src/config/official_configs.py b/src/config/official_configs.py
index 0f8d7da68..8935f7b62 100644
--- a/src/config/official_configs.py
+++ b/src/config/official_configs.py
@@ -596,6 +596,7 @@ class LPMMKnowledgeConfig(ValidatedConfigBase):
     """LPMM知识库配置类"""
 
     enable: bool = Field(default=True, description="启用")
+    enable_summary: bool = Field(default=True, description="是否启用知识库总结")
     rag_synonym_search_top_k: int = Field(default=10, description="RAG同义词搜索Top K")
     rag_synonym_threshold: float = Field(default=0.8, description="RAG同义词阈值")
     info_extraction_workers: int = Field(default=3, description="信息提取工作线程数")
diff --git a/template/bot_config_template.toml b/template/bot_config_template.toml
index f913ecdd6..2166bce4c 100644
--- a/template/bot_config_template.toml
+++ b/template/bot_config_template.toml
@@ -1,5 +1,5 @@
 [inner]
-version = "7.6.9"
+version = "7.7.0"
 
 #----以下是给开发人员阅读的，如果你只是部署了MoFox-Bot，不需要阅读----
 #如果你想要修改配置文件，请递增version的值
@@ -299,6 +299,7 @@ asr_provider = "api"
 
 [lpmm_knowledge] # lpmm知识库配置
 enable = false # 是否启用lpmm知识库
+enable_summary = true # 是否启用知识库总结
 rag_synonym_search_top_k = 10 # 同义词搜索TopK
 rag_synonym_threshold = 0.8 # 同义词阈值（相似度高于此阈值的词语会被认为是同义词）
 info_extraction_workers = 3 # 实体提取同时执行线程数，非Pro模型不要设置超过5