diff --git a/docs/guidebook/zh/How-to/定义与连接模型/模型自定义.md b/docs/guidebook/zh/How-to/定义与连接模型/模型自定义.md
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--- a/docs/guidebook/zh/How-to/定义与连接模型/模型自定义.md
+++ b/docs/guidebook/zh/How-to/定义与连接模型/模型自定义.md
@@ -35,11 +35,9 @@ metadata:
   module: 'agentuniverse.llm.default.default_openai_llm'
   class: 'DefaultOpenAILLM'
 ```
-上述是一个实际的LLM配置的样例。除了上述介绍的标准配置项。
+上述是一个实际的LLM配置的样例。除了上述介绍的标准配置项，您可以在我们的样例工程中的`sample_standard_app.intelligence.agentic.llm`路径下更多的LLM配置yaml样例。
 
-您可以在我们的样例工程中的`sample_standard_app.intelligence.agentic.llm`路径下更多的LLM配置yaml样例。
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-除此之外agentuniverse不限制用户对LLM yaml配置内容进行扩展，您可以根据自己的要求创建任何自定义配置key,但请注意不要与上述默认的配置关键字重名。
+除此之外，agentuniverse不限制用户对LLM yaml配置内容进行扩展，您可以根据自己的要求创建任何自定义配置key，但请注意不要与上述默认的配置关键字重名。
 
 ## 创建LLM领域行为定义 - llm_xx.py
 在本部分您可以对任何LLM的行为进行扩展，当然如果您完全使用已有的LLM能力那么本部分并非必须。
@@ -88,7 +86,7 @@ async def acall(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> Union[LLMOutput, AsyncIterat
 ```
 
 #### as_langchain方法
-agentUniverse在底层使用了langchain的能力，agentUniverse兼容使用langchain的LLM的定义方式，若您的项目已使用过langchain，那么在本方法中只需要将Langchain框架BaseLanguageModel基础模型放入即可将agentUniverse与langchain融合使用。agentUniverse在可支持与Langchain、Semantic Kernel等任何类似的orchestration框架融合，当前我们聚焦在langchain上。
+agentUniverse在底层使用了langchain的能力，agentUniverse兼容使用langchain的LLM的定义方式，若您的项目已使用过langchain，那么在本方法中只需要将Langchain框架BaseLanguageModel基础模型放入，即可将agentUniverse与langchain融合使用。agentUniverse在可支持与Langchain、Semantic Kernel等任何类似的orchestration框架融合，但是目前我们重点关注langchain。
 
 ```python
 from langchain_core.language_models.base import BaseLanguageModel