From 26380deb6546c2dc375821a0f15ab540586e69cd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: angelrabbit1225 <992679229@qq.com> Date: Sun, 19 Oct 2025 17:42:53 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=94=B9=E6=A8=A1=E5=9E=8B=E8=87=AA?= =?UTF-8?q?=E5=AE=9A=E4=B9=89.md=E4=B8=AD=E7=9A=84=E6=96=87=E5=AD=97?= =?UTF-8?q?=E6=8F=8F=E8=BF=B0=EF=BC=8C=E5=AE=8C=E5=96=84=E8=A1=A8=E8=BF=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/guidebook/zh/How-to/定义与连接模型/模型自定义.md | 8 +++----- 1 file changed, 3 insertions(+), 5 deletions(-) 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 index 1caaef22..1e18f07b 100644 --- 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。 - -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