@easynet/agent-llm

最小目标：从 llm.yaml 创建一个可直接给 LangChain 使用的 ChatModel。

最小接口

``ts
import { createAgentLlM } from "@easynet/agent-llm";

const llm = await createAgentLlM();
const result = await llm.invoke("hello");
console.log(result.content);
`

最小 YAML（推荐先用这个）

llm.yaml

`yaml
llm:
# 默认使用 small 这个实例
default: small

# 可按需保留 strong；不需要就删掉
strong:
provider: openai
base_url: ${LLM_BASE_URL}
model: ${LLM_MODEL}

# 本地 Ollama 最常见配置
small:
provider: openai
base_url: http://localhost:11434/v1
model: qwen3:0.6b
`

最简单示例（带注释）

`ts
import { createAgentLlM } from "@easynet/agent-llm";

async function main() {
// 1) 从当前目录 llm.yaml 读取配置并创建模型
const llm = await createAgentLlM();

// 2) 直接调用模型
const response = await llm.invoke("请用一句话介绍你自己。");

// 3) 输出文本
console.log(response.content);
}

main().catch(console.error);
`

可选扩展

- 自定义 provider：registerChatModelProvider(...)
- 只取默认模型配置：getDefaultLlmConfig(...)
- 直接从对象构建模型：createChatModelFromLlmConfig(...)`