扩展指南

ARES 在每一层都设计了扩展点。以下各节引用了需要实现的确切 SDK 选项或接口。

新增 LLM 供应商

SDK 内置支持 OpenAI、Ollama、Anthropic 与 OpenRouter。使用自定义供应商：

1. 实现 llm.Client 接口（Generate、Chat、GenerateEmbedding、 GenerateStream）。
2. 构造 *core.LLMConfig，填入供应商名称与 base URL。
3. 通过 sdk.WithLLMConfig(cfg) 传入，或用 sdk.WithFallbackLLM(cfg) 添加故障转移。

新增自定义工具

1. 实现 tools.Tool 接口（Name、Description、Execute、Parameters、 Capabilities），或用 tools.ToolFunc 包装函数。
2. 注册：runtime.RegisterTool(myTool)，或作为 sdk.WithTool agent 选项传入。
3. 若需在 sub-agent 中注册幂等（可安全重试）工具，将 ToolBinder 类型断言 为 *toolBinder 并调用 BindIdempotentTool。

新增知识存储后端

1. 实现 knowledge.KnowledgeStore 接口（13 个方法，含 Store、Query、 HybridSearch、FindDuplicate）。
2. 通过 sdk.WithKnowledgeStore(myStore) 接入，或作为 provider.GraphProvider 用 sdk.WithKnowledgeProvider 注册。

新增策略源

1. 实现 agents.StrategySource，返回当前 ActiveStrategy（prompt + LLM 参数）。
2. 构造 agent 时通过 leader.WithStrategySource(src) 或 sub.WithStrategySource(src) 注入。

新增 MCP 服务器连接

1. 启动一个通过 stdio 暴露工具的 MCP 服务器。
2. 用 sdk.WithMCP(MCPConn{Command: "...", Args: []string{...}}) 连接。 发现的工具会自动注册到工具注册表。

调整知识质量门

使用 sdk.WithAKGQualityGate(knowledge.QualityGateConfig{...}) 调整 抽取/一致性/新鲜度/使用度权重与分数阈值，决定哪些候选成为活跃的 KnowledgeObject。