Python SDK 扩展点

1. 自定义 LLM 客户端

默认是 RoleBasedLLMClient，走 OpenAI 兼容协议。 你可以实现 LLMClientProtocol 接入自有网关。

关键方法：

complete_json(role, system_prompt, user_payload, temperature)

2. 自定义 Agent

Parser Agent

• 输入：legacy 点位 + 标准字段字典
• 输出：ParserResult

Generator Agent

• 输入：场景信息 + 字段字典 + 业务诉求
• 输出：MigrationDraft

Critic Agent

• 输入：失败草案 + 校验与评分报告
• 输出：CriticFeedback

3. 自定义工作流

LangGraphMigrationWorkflow 支持替换内部 Agent 和门禁器。

workflow = LangGraphMigrationWorkflow(
    parser_agent=my_parser,
    generator_agent=my_generator,
    critic_agent=my_critic,
    validator=my_validator,
    quality_evaluator=my_quality,
)

4. 自定义预测与优化引擎

实现以下协议可替换执行层： - PredictorProtocol - OptimizerProtocol - GuardrailProtocol

并注入：

pipeline = PredictionOptimizationPipeline(
    predictor=my_predictor,
    optimizer=my_optimizer,
    guardrail=my_guardrail,
)

5. 接入现有模型建议

1. 先把现有模型封装成 PredictorProtocol。
2. 保持输入输出字段名与 FieldDictionary 对齐。
3. 先跑 /v1/pipeline/simulate，再跑 /v1/pipeline/evaluate。
4. 最后接入 /v1/agentic/run 做自动草案与门禁串联。