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docs/plugins/api/llm-api.md

@@ -24,7 +24,11 @@ def get_available_models() -> Dict[str, TaskConfig]:
 ### 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", **kwargs
+    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。
@@ -33,7 +37,29 @@ async def generate_with_model(
 - `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"`。
-- `**kwargs`：其他模型特定参数，如 `temperature`、`max_tokens` 等。
+- `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）。
+- `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。

docs/plugins/api/tool-api.md

@@ -36,7 +36,7 @@ def get_llm_available_tool_definitions():
 
 **Returns**:
 - `List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]`: 工具定义列表，每个元素为 `(工具名称, 工具定义字典)` 的元组
-  - 其具体定义请参照[tool-components.md](../tool-components.md)中的工具定义格式。
+  - 其具体定义请参照[tool-components.md](../tool-components.md#属性说明)中的工具定义格式。
 #### 示例：
 
 ```python