api文档更新，注释更新

docs/plugins/api/component-manage-api.md

@@ -100,7 +100,19 @@ def get_registered_command_info(command_name: str) -> Optional[CommandInfo]:
 **Returns:**
 - `Optional[CommandInfo]` - Command 信息对象，如果 Command 不存在则返回 `None`。
 
-### 8. 获取指定 EventHandler 的注册信息
+### 8. 获取指定 Tool 的注册信息
+```python
+def get_registered_tool_info(tool_name: str) -> Optional[ToolInfo]:
+```
+获取指定 Tool 的注册信息。
+
+**Args:**
+- `tool_name` (str): Tool 名称。
+
+**Returns:**
+- `Optional[ToolInfo]` - Tool 信息对象，如果 Tool 不存在则返回 `None`。
+
+### 9. 获取指定 EventHandler 的注册信息
 ```python
 def get_registered_event_handler_info(event_handler_name: str) -> Optional[EventHandlerInfo]:
 ```
@@ -112,7 +124,7 @@ def get_registered_event_handler_info(event_handler_name: str) -> Optional[Event
 **Returns:**
 - `Optional[EventHandlerInfo]` - EventHandler 信息对象，如果 EventHandler 不存在则返回 `None`。
 
-### 9. 全局启用指定组件
+### 10. 全局启用指定组件
 ```python
 def globally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType) -> bool:
 ```
@@ -125,12 +137,14 @@ def globally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType
 **Returns:**
 - `bool` - 启用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
 
-### 10. 全局禁用指定组件
+### 11. 全局禁用指定组件
 ```python
 async def globally_disable_component(component_name: str, component_type: ComponentType) -> bool:
 ```
 全局禁用指定组件。
 
+**此函数是异步的，确保在异步环境中调用。**
+
 **Args:**
 - `component_name` (str): 组件名称。
 - `component_type` (ComponentType): 组件类型。
@@ -138,7 +152,7 @@ async def globally_disable_component(component_name: str, component_type: Compon
 **Returns:**
 - `bool` - 禁用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
 
-### 11. 局部启用指定组件
+### 12. 局部启用指定组件
 ```python
 def locally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType, stream_id: str) -> bool:
 ```
@@ -152,7 +166,7 @@ def locally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType,
 **Returns:**
 - `bool` - 启用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
 
-### 12. 局部禁用指定组件
+### 13. 局部禁用指定组件
 ```python
 def locally_disable_component(component_name: str, component_type: ComponentType, stream_id: str) -> bool:
 ```
@@ -166,7 +180,7 @@ def locally_disable_component(component_name: str, component_type: ComponentType
 **Returns:**
 - `bool` - 禁用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
 
-### 13. 获取指定消息流中禁用的组件列表
+### 14. 获取指定消息流中禁用的组件列表
 ```python
 def get_locally_disabled_components(stream_id: str, component_type: ComponentType) -> list[str]:
 ```

docs/plugins/api/config-api.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 配置API
 
-配置API模块提供了配置读取和用户信息获取等功能，让插件能够安全地访问全局配置和用户信息。
+配置API模块提供了配置读取功能，让插件能够安全地访问全局配置和插件配置。
 
 ## 导入方式
 

docs/plugins/api/generator-api.md

@@ -17,7 +17,7 @@ from src.plugin_system import generator_api
 def get_replyer(
     chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
     chat_id: Optional[str] = None,
-    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    model_set_with_weight: Optional[List[Tuple[TaskConfig, float]]] = None,
     request_type: str = "replyer",
 ) -> Optional[DefaultReplyer]:
 ```
@@ -30,7 +30,7 @@ def get_replyer(
 **Args:**
 - `chat_stream`: 聊天流对象
 - `chat_id`: 聊天ID（实际上就是`stream_id`）
-- `model_configs`: 模型配置
+- `model_set_with_weight`: 模型配置列表，每个元素为 `(TaskConfig, weight)` 元组
 - `request_type`: 请求类型，用于记录LLM使用情况，可以不写
 
 **Returns:**
@@ -58,8 +58,8 @@ async def generate_reply(
     enable_splitter: bool = True,
     enable_chinese_typo: bool = True,
     return_prompt: bool = False,
-    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
-    request_type: str = "",
+    model_set_with_weight: Optional[List[Tuple[TaskConfig, float]]] = None,
+    request_type: str = "generator_api",
 ) -> Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]:
 ```
 生成回复
@@ -77,7 +77,8 @@ async def generate_reply(
 - `enable_splitter`: 是否启用分割器
 - `enable_chinese_typo`: 是否启用中文错别字
 - `return_prompt`: 是否返回提示词
-- `model_configs`: 模型配置，可选
+- `model_set_with_weight`: 模型配置列表，每个元素为 `(TaskConfig, weight)` 元组
+- `request_type`: 请求类型（可选，记录LLM使用）
 - `request_type`: 请求类型，用于记录LLM使用情况
 
 **Returns:**
@@ -108,7 +109,7 @@ async def rewrite_reply(
     chat_id: Optional[str] = None,
     enable_splitter: bool = True,
     enable_chinese_typo: bool = True,
-    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    model_set_with_weight: Optional[List[Tuple[TaskConfig, float]]] = None,
     raw_reply: str = "",
     reason: str = "",
     reply_to: str = "",
@@ -125,7 +126,7 @@ async def rewrite_reply(
 - `chat_id`: 聊天ID（实际上就是`stream_id`）
 - `enable_splitter`: 是否启用分割器
 - `enable_chinese_typo`: 是否启用中文错别字
-- `model_configs`: 模型配置，可选
+- `model_set_with_weight`: 模型配置列表，每个元素为 (TaskConfig, weight) 元组
 - `raw_reply`: 原始回复内容
 - `reason`: 重写原因
 - `reply_to`: 回复目标，格式为 `{发送者的person_name:消息内容}`
@@ -174,7 +175,7 @@ reply_set = [
 async def generate_response_custom(
     chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
     chat_id: Optional[str] = None,
-    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    model_set_with_weight: Optional[List[Tuple[TaskConfig, float]]] = None,
     prompt: str = "",
 ) -> Optional[str]:
 ```
@@ -185,7 +186,7 @@ async def generate_response_custom(
 **Args:**
 - `chat_stream`: 聊天流对象
 - `chat_id`: 聊天ID（备用）
-- `model_configs`: 模型配置列表
+- `model_set_with_weight`: 模型集合配置列表
 - `prompt`: 自定义提示词
 
 **Returns:**

docs/plugins/api/llm-api.md

@@ -14,26 +14,26 @@ from src.plugin_system import llm_api
 
 ### 1. 查询可用模型
 ```python
-def get_available_models() -> Dict[str, Any]:
+def get_available_models() -> Dict[str, TaskConfig]:
 ```
 获取所有可用的模型配置。
 
 **Return：**
-- `Dict[str, Any]`：模型配置字典，key为模型名称，value为模型配置。
+- `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: Dict[str, Any], request_type: str = "plugin.generate", **kwargs
-) -> Tuple[bool, str]:
+    prompt: str, model_config: TaskConfig, request_type: str = "plugin.generate", **kwargs
+) -> 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（从 `get_available_models` 获取）。
+- `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。
 
 **Return：**
-- `Tuple[bool, str]`：返回一个元组，第一个元素表示是否成功，第二个元素为生成的内容或错误信息。
+- `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）。

docs/plugins/api/tool-api.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# 工具API
+
+工具API模块提供了获取和管理工具实例的功能，让插件能够访问系统中注册的工具。
+
+## 导入方式
+
+```python
+from src.plugin_system.apis import tool_api
+# 或者
+from src.plugin_system import tool_api
+```
+
+## 主要功能
+
+### 1. 获取工具实例
+
+```python
+def get_tool_instance(tool_name: str) -> Optional[BaseTool]:
+```
+
+获取指定名称的工具实例。
+
+**Args**:
+- `tool_name`: 工具名称字符串
+
+**Returns**:
+- `Optional[BaseTool]`: 工具实例，如果工具不存在则返回 None
+
+### 2. 获取LLM可用的工具定义
+
+```python
+def get_llm_available_tool_definitions():
+```
+
+获取所有LLM可用的工具定义列表。
+
+**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。
+#### 示例：
+
+```python
+# 获取所有LLM可用的工具定义
+tools = tool_api.get_llm_available_tool_definitions()
+for tool_name, tool_definition in tools:
+    print(f"工具: {tool_name}")
+    print(f"定义: {tool_definition}")
+```
+
+## 注意事项
+
+1. **工具存在性检查**：使用前请检查工具实例是否为 None
+2. **权限控制**：某些工具可能有使用权限限制
+3. **异步调用**：大多数工具方法是异步的，需要使用 await
+4. **错误处理**：调用工具时请做好异常处理