diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md
new file mode 100644
index 0000000..c02fe17
--- /dev/null
+++ b/AGENTS.md
@@ -0,0 +1,143 @@
+# MimiClaw AI Agent - 开发指南
+
+## 项目概述
+
+MimiClaw 是一个运行在 ESP32-S3 上的 AI 助手，使用纯 C 语言编写。用户通过 Telegram 与之交互，设备连接 WiFi 后，将消息传递给 LLM（大语言模型）进行处理，并支持工具调用。
+
+## 项目结构
+
+```
+mimiclaw/
+├── main/                  # 主应用程序代码
+│   ├── agent/             # 代理循环（核心逻辑）
+│   │   ├── agent_loop.c   # 主代理循环，处理消息和工具调用
+│   │   └── context_builder.c # 构建上下文（系统提示、记忆等）
+│   ├── llm/               # LLM 代理
+│   │   ├── llm_proxy.c    # 处理与 LLM API 的通信
+│   │   └── llm_proxy.h    # LLM 代理的头文件
+│   ├── cli/               # 串口命令行界面
+│   │   └── serial_cli.c   # 处理运行时配置命令
+│   ├── channels/          # 输入/输出通道
+│   │   ├── telegram/      # Telegram 机器人集成
+│   │   └── feishu/        # 飞书机器人集成
+│   ├── tools/             # LLM 可调用的工具
+│   ├── memory/            # 记忆和会话管理
+│   ├── proxy/             # HTTP 代理支持
+│   ├── cron/              # 定时任务调度
+│   ├── heartbeat/         # 心跳服务
+│   ├── gateway/           # WebSocket 网关
+│   ├── onboard/           # WiFi 配置门户
+│   ├── skills/            # 技能加载器
+│   ├── mimi_config.h      # 全局配置定义
+│   ├── mimi_secrets.h     # 构建时密钥（需用户创建）
+│   └── mimi_secrets.h.example # 密钥模板
+├── docs/                  # 文档
+├── scripts/               # 构建和设置脚本
+├── CMakeLists.txt         # 顶层 CMake 文件
+└── sdkconfig.defaults     # ESP-IDF 默认配置
+```
+
+## 核心系统
+
+### 1. 配置系统
+- **构建时配置**：在 `main/mimi_secrets.h` 中定义（从 `.example` 复制）
+- **运行时配置**：通过串口 CLI 命令设置，存储在 NVS 中，优先级高于构建时配置
+- **关键配置项**：
+  - `MIMI_SECRET_WIFI_SSID/PASS`：WiFi 凭证
+  - `MIMI_SECRET_TG_TOKEN`：Telegram 机器人令牌
+  - `MIMI_SECRET_API_KEY`：LLM API 密钥
+  - `MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER`：模型提供商（"anthropic" 或 "openai"）
+  - `MIMI_SECRET_MODEL`：模型名称
+
+### 2. LLM 集成
+- **当前支持**：Anthropic (Claude) 和 OpenAI (GPT)
+- **提供商切换**：通过 `MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER` 或 CLI 命令 `set_model_provider <provider>`
+- **代码路径**：`main/llm/llm_proxy.c`
+- **关键函数**：
+  - `llm_proxy_init()`：初始化，从 NVS 加载配置
+  - `llm_chat_tools()`：发送聊天请求，支持工具调用
+  - `provider_is_openai()`：检查是否为 OpenAI 提供商
+
+### 3. 代理循环
+- **代码路径**：`main/agent/agent_loop.c`
+- **工作流程**：
+  1. 接收消息
+  2. 构建上下文（系统提示、记忆、会话历史）
+  3. 调用 LLM（支持工具调用）
+  4. 处理工具调用结果
+  5. 返回响应
+
+### 4. 工具系统
+- 工具在 `main/tools/` 中定义
+- 工具注册在 `tool_registry.c`
+- 支持的工具：`web_search`、`get_current_time`、`cron_add/list/remove`
+
+## 构建和烧录
+
+### 前提条件
+- ESP-IDF v5.5+ 已安装
+- ESP32-S3 开发板（16MB flash, 8MB PSRAM）
+
+### 步骤
+```bash
+# 设置目标芯片
+idf.py set-target esp32s3
+
+# 配置（首次需要）
+cp main/mimi_secrets.h.example main/mimi_secrets.h
+# 编辑 mimi_secrets.h 填写 WiFi、Telegram、LLM 密钥
+
+# 清理构建（修改配置后必须执行）
+idf.py fullclean && idf.py build
+
+# 烧录（替换 PORT 为实际串口）
+idf.py -p PORT flash monitor
+```
+
+## 串口 CLI 命令
+
+连接到 UART（COM）端口后，可用的配置命令：
+
+```
+wifi_set <SSID> <Password>   # 设置 WiFi 凭证
+set_tg_token <Token>         # 设置 Telegram 机器人令牌
+set_api_key <Key>            # 设置 LLM API 密钥
+set_model_provider <Provider># 设置提供商（anthropic/openai）
+set_model <Model>            # 设置模型名称
+config_show                  # 显示当前配置（脱敏）
+config_reset                 # 重置为构建时配置
+```
+
+## 开发注意事项
+
+1. **内存限制**：ESP32-S3 内存有限，使用 `MALLOC_CAP_SPIRAM` 分配大内存
+2. **堆栈大小**：任务堆栈在 `mimi_config.h` 中定义
+3. **日志**：使用 `ESP_LOG` 宏，标签在每个文件中定义
+4. **错误处理**：使用 `esp_err_t` 返回码
+5. **JSON 处理**：使用 cJSON 库
+
+## 调试技巧
+
+- 查看日志：`idf.py -p PORT monitor`
+- 内存状态：串口 CLI 命令 `heap_info`
+- 会话列表：`session_list`
+- 记忆内容：`memory_read`
+
+## 扩展指南
+
+### 添加新的 LLM 提供商
+1. 在 `llm_proxy.c` 中添加提供商检查函数
+2. 添加新的 API URL 和主机名
+3. 如需要，添加特定的请求头和消息格式转换
+4. 更新 `mimi_config.h` 中的默认配置
+
+### 添加新工具
+1. 在 `tools/` 目录创建新文件
+2. 实现工具函数
+3. 在 `tool_registry.c` 中注册工具
+4. 定义工具的 JSON Schema
+
+### 添加新通道
+1. 在 `channels/` 目录创建新子目录
+2. 实现通道初始化和消息收发
+3. 在 `mimi.c` 中初始化新通道
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diff --git a/changelog.md b/changelog.md
new file mode 100644
index 0000000..462e4ef
--- /dev/null
+++ b/changelog.md
@@ -0,0 +1,229 @@
+# 变更日志：增加国内大模型厂商接入
+
+## 版本信息
+- **版本**：v1.1.0（计划）
+- **日期**：2026-03-31
+- **状态**：计划中
+
+## 功能概述
+为 MimiClaw 项目增加国内大模型厂商的接入支持，包括：
+1. **硅基流动** (SiliconFlow) - 提供免费模型和多种高性能大模型
+2. **火山方舟** (Volcengine Ark) - 字节跳动豆包模型系列
+
+## 实施计划
+
+### 阶段一：准备与设计（1-2天）
+
+#### 1.1 详细API调研
+- [ ] 研究硅基流动API文档，确认：
+  - 具体的Base URL和端点
+  - 认证方式（API Key格式）
+  - 支持的模型列表和ID格式
+  - 工具调用兼容性
+  - 速率限制和配额
+
+- [ ] 研究火山方舟API文档，确认：
+  - 具体的Base URL和端点
+  - 认证方式（API Key格式）
+  - 支持的模型列表和ID格式
+  - 工具调用兼容性
+  - 速率限制和配额
+
+#### 1.2 架构设计
+- [ ] 设计提供商扩展机制
+- [ ] 确定配置管理方案
+- [ ] 设计命令行接口扩展
+- [ ] 评估内存影响
+
+### 阶段二：核心实现（3-5天）
+
+#### 2.1 配置系统扩展
+- [ ] 修改 `mimi_secrets.h.example` 添加新配置项：
+  ```c
+  /* 国内大模型厂商配置 */
+  #define MIMI_SECRET_SILICONFLOW_API_KEY   ""
+  #define MIMI_SECRET_SILICONFLOW_BASE_URL  "https://api.siliconflow.cn/v1"
+  #define MIMI_SECRET_VOLCENGINE_API_KEY    ""
+  #define MIMI_SECRET_VOLCENGINE_BASE_URL   "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
+  ```
+
+- [ ] 更新 `mimi_config.h` 添加相关默认值
+
+#### 2.2 LLM代理扩展
+- [ ] 修改 `llm_proxy.c` 支持新的提供商：
+  - 添加 `provider_is_siliconflow()` 函数
+  - 添加 `provider_is_volcengine()` 函数
+  - 扩展 `llm_api_url()` 函数支持新提供商
+  - 扩展 `llm_api_host()` 函数支持新提供商
+  - 扩展 `llm_api_path()` 函数支持新提供商
+
+- [ ] 添加Base URL配置支持：
+  ```c
+  static char s_siliconflow_base_url[256] = "https://api.siliconflow.cn/v1";
+  static char s_volcengine_base_url[256] = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3";
+  ```
+
+- [ ] 修改HTTP请求头设置逻辑：
+  - 硅基流动：使用Bearer Token认证
+  - 火山方舟：使用Bearer Token认证（假设与OpenAI兼容）
+
+- [ ] 添加模型名称转换逻辑（如果需要）
+
+#### 2.3 命令行界面扩展
+- [ ] 在 `serial_cli.c` 添加新命令：
+  - `set_siliconflow_key <key>`：设置硅基流动API密钥
+  - `set_siliconflow_url <url>`：设置硅基流动Base URL
+  - `set_volcengine_key <key>`：设置火山方舟API密钥
+  - `set_volcengine_url <url>`：设置火山方舟Base URL
+
+- [ ] 更新现有命令的帮助信息
+- [ ] 更新 `config_show` 命令显示新配置
+
+#### 2.4 提供商切换机制
+- [ ] 修改 `set_model_provider` 命令支持新提供商：
+  - 支持值：`anthropic`, `openai`, `siliconflow`, `volcengine`
+  
+- [ ] 更新NVS存储键名：
+  - 可能需要扩展 `MIMI_NVS_KEY_PROVIDER` 支持更多值
+
+### 阶段三：测试与优化（2-3天）
+
+#### 3.1 功能测试
+- [ ] 单元测试：
+  - 提供商检测函数测试
+  - API URL生成测试
+  - 请求头设置测试
+  
+- [ ] 集成测试：
+  - 硅基流动API连接测试
+  - 火山方舟API连接测试
+  - 工具调用功能测试
+  - 提供商切换测试
+
+#### 3.2 性能优化
+- [ ] 内存使用优化：
+  - 评估新增变量对内存的影响
+  - 优化字符串存储大小
+  
+- [ ] 网络性能：
+  - 测试国内网络环境下的连接稳定性
+  - 优化超时设置
+
+#### 3.3 错误处理
+- [ ] 添加详细的错误日志
+- [ ] 处理API特定的错误响应
+- [ ] 添加重试机制（如果需要）
+
+### 阶段四：文档与发布（1天）
+
+#### 4.1 文档更新
+- [ ] 更新 `README.md` 添加新功能说明
+- [ ] 更新 `mimi_secrets.h.example` 添加配置示例
+- [ ] 创建国内大模型厂商配置指南
+- [ ] 更新串口CLI命令文档
+
+#### 4.2 发布准备
+- [ ] 代码审查
+- [ ] 最终测试
+- [ ] 创建发布标签
+
+## 技术细节
+
+### 提供商检测逻辑
+```c
+// 在 llm_proxy.c 中添加
+static bool provider_is_siliconflow(void) {
+    return strcmp(s_provider, "siliconflow") == 0;
+}
+
+static bool provider_is_volcengine(void) {
+    return strcmp(s_provider, "volcengine") == 0;
+}
+```
+
+### API URL 配置
+```c
+// 扩展 llm_api_url 函数
+static const char *llm_api_url(void) {
+    if (provider_is_openai()) {
+        return MIMI_OPENAI_API_URL;
+    } else if (provider_is_siliconflow()) {
+        return s_siliconflow_base_url;
+    } else if (provider_is_volcengine()) {
+        return s_volcengine_base_url;
+    } else {
+        return MIMI_LLM_API_URL; // Anthropic
+    }
+}
+```
+
+### 请求头设置
+```c
+// 扩展 HTTP 请求头设置
+if (provider_is_openai() || provider_is_siliconflow() || provider_is_volcengine()) {
+    // OpenAI兼容的Bearer Token认证
+    if (s_api_key[0]) {
+        char auth[LLM_API_KEY_MAX_LEN + 16];
+        snprintf(auth, sizeof(auth), "Bearer %s", s_api_key);
+        esp_http_client_set_header(client, "Authorization", auth);
+    }
+} else {
+    // Anthropic的x-api-key认证
+    esp_http_client_set_header(client, "x-api-key", s_api_key);
+    esp_http_client_set_header(client, "anthropic-version", MIMI_LLM_API_VERSION);
+}
+```
+
+## 风险评估与缓解
+
+### 风险1：API兼容性问题
+- **风险**：国内厂商的API可能与OpenAI有细微差异
+- **缓解**：详细测试，添加兼容性处理代码
+
+### 风险2：内存限制
+- **风险**：新增配置可能超出ESP32-S3内存限制
+- **缓解**：优化字符串存储，使用固定大小数组
+
+### 风险3：网络连接问题
+- **风险**：国内网络环境可能影响API调用
+- **缓解**：添加重试机制，优化超时设置
+
+### 风险4：认证安全
+- **风险**：API密钥存储和传输安全
+- **缓解**：使用现有的NVS加密存储，确保安全传输
+
+## 预期成果
+
+1. **功能完成**：支持硅基流动和火山方舟两个国内大模型厂商
+2. **配置灵活**：用户可以通过命令行或配置文件灵活配置
+3. **向后兼容**：不影响现有的Anthropic和OpenAI功能
+4. **文档完整**：提供完整的配置和使用文档
+
+## 时间估算
+
+- **总时间**：7-11个工作日
+- **阶段一**：1-2天
+- **阶段二**：3-5天
+- **阶段三**：2-3天
+- **阶段四**：1天
+
+## 依赖项
+
+1. **外部依赖**：
+   - 硅基流动API访问权限
+   - 火山方舟API访问权限
+   - 稳定的网络连接
+
+2. **内部依赖**：
+   - 现有的LLM代理架构
+   - 配置管理系统
+   - 命令行界面系统
+
+## 成功标准
+
+1. 可以成功连接硅基流动API并获取响应
+2. 可以成功连接火山方舟API并获取响应
+3. 工具调用功能在两个新提供商上正常工作
+4. 提供商切换功能正常
+5. 内存使用在可接受范围内
+6. 所有现有功能保持正常
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diff --git a/taolun.md b/taolun.md
new file mode 100644
index 0000000..a88f763
--- /dev/null
+++ b/taolun.md
@@ -0,0 +1,145 @@
+# 讨论记录：增加国内大模型厂商接入
+
+## 对话概述
+
+**日期**：2026-03-31  
+**目标**：为 MimiClaw 项目增加国内大模型厂商的接入，特别是硅基流动和火山方舟（豆包模型）
+
+## 对话内容
+
+### 用户需求
+用户希望给当前项目增加国内大模型厂商的接入，包括：
+1. 硅基流动的免费模型
+2. 火山方舟的豆包模型
+
+### 项目现状分析
+
+#### 项目基本信息
+- **项目名称**：MimiClaw
+- **运行平台**：ESP32-S3（纯C语言）
+- **交互方式**：Telegram机器人
+- **功能**：AI助手，支持工具调用，本地记忆
+
+#### 当前LLM集成状态
+1. **支持的提供商**：
+   - Anthropic (Claude)
+   - OpenAI (GPT)
+   
+2. **配置方式**：
+   - 构建时配置：`main/mimi_secrets.h`
+   - 运行时配置：串口CLI命令，存储在NVS中
+
+3. **关键代码文件**：
+   - `main/llm/llm_proxy.c`：LLM代理核心实现
+   - `main/llm/llm_proxy.h`：LLM代理头文件
+   - `main/mimi_config.h`：全局配置定义
+   - `main/cli/serial_cli.c`：命令行界面
+
+4. **提供商检测机制**：
+   - `provider_is_openai()`函数检查是否为OpenAI提供商
+   - 根据提供商选择不同的API URL、Host和Path
+
+### 国内大模型厂商API兼容性调研
+
+#### 硅基流动 (SiliconFlow)
+- **API兼容性**：OpenAI兼容模式
+- **Base URL**：`https://api.siliconflow.cn/v1`
+- **特点**：
+  - 提供100+高性能大模型
+  - 新用户注册送免费额度
+  - 价格比OpenAI官方便宜80%+
+  - 支持OpenClaw等工具集成
+
+#### 火山方舟 (字节跳动豆包模型)
+- **API兼容性**：兼容OpenAI SDK
+- **Base URL**：`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3`
+- **特点**：
+  - 豆包大模型系列
+  - 新用户首次开通可享受50万token免费试用
+  - 支持函数调用、工具调用等高级功能
+
+### 技术实现分析
+
+#### 当前架构特点
+1. **提供商抽象**：
+   - 使用`s_provider`变量存储提供商名称
+   - 通过`provider_is_openai()`函数区分提供商
+   - 根据提供商选择不同的API配置
+
+2. **API调用流程**：
+   - 构建请求体
+   - 设置请求头（根据提供商不同）
+   - 发送HTTP请求
+   - 解析响应（根据提供商不同）
+
+3. **工具调用支持**：
+   - 支持Anthropic的tool_use格式
+   - 支持OpenAI的function calling格式
+   - 有格式转换函数`convert_tools_openai()`
+
+#### 实现方案讨论
+由于硅基流动和火山方舟都提供OpenAI兼容的API，理论上可以复用现有的OpenAI集成代码，只需要：
+1. 修改Base URL
+2. 可能需要调整认证方式
+3. 可能需要处理特定的模型名称
+
+## 待解决问题
+
+1. **认证方式差异**：
+   - 硅基流动：使用API Key
+   - 火山方舟：可能使用不同的认证方式
+
+2. **模型名称规范**：
+   - 需要了解具体的模型ID格式
+   - 例如：硅基流动的`deepseek-ai/DeepSeek-V3`，火山方舟的豆包模型名称
+
+3. **功能支持差异**：
+   - 工具调用格式是否完全兼容
+   - 上下文长度限制
+   - 特殊功能支持情况
+
+## 下一步计划
+
+基于讨论，制定了以下实施计划：
+
+### 阶段一：准备与设计
+1. 详细调研硅基流动和火山方舟的API文档
+2. 确定具体的实现方案
+3. 设计配置结构和命令行接口
+
+### 阶段二：核心实现
+1. 修改LLM代理以支持新的提供商
+2. 添加配置管理功能
+3. 更新命令行界面
+
+### 阶段三：测试与优化
+1. 功能测试
+2. 性能优化
+3. 文档更新
+
+## 相关资源
+
+### 项目文件
+- `main/llm/llm_proxy.c`：LLM代理实现
+- `main/llm/llm_proxy.h`：LLM代理头文件
+- `main/mimi_config.h`：配置定义
+- `main/cli/serial_cli.c`：命令行界面
+
+### 外部文档
+- 硅基流动OpenClaw集成文档
+- 火山方舟兼容OpenAI SDK文档
+- ESP32-S3开发文档
+
+## 技术要点总结
+
+1. **复用现有架构**：可以充分利用现有的OpenAI集成代码
+2. **提供商扩展**：需要扩展提供商检测和配置机制
+3. **配置管理**：需要支持新的API密钥和Base URL配置
+4. **兼容性处理**：可能需要处理API响应格式的细微差异
+
+## 风险与挑战
+
+1. **API兼容性风险**：虽然声称兼容，但可能存在细微差异
+2. **内存限制**：ESP32-S3内存有限，需要确保新功能不会导致内存不足
+3. **网络稳定性**：国内网络环境可能影响API调用稳定性
+4. **认证安全性**：需要确保API密钥的安全存储和传输
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