关键不是配置Longcat，而是构建知识库HTTP接口、声明工具定义、处理模型tool_call并执行调用。三步主线：一、暴露标准REST API；二、在调用侧传入OpenAI-style工具描述；三、解析<longcat_tool_call>标签、调用知识库、注入结果生成最终答案。
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要让 Longcat AI 接入你自己的知识库并实现 API 级别的集成，关键不是“配置 Longcat”，而是把你的知识库变成 Longcat 能调用的服务——即构建一个符合其工具调用规范的后端接口，并在模型侧启用工具调用能力。
以下是可落地的三步主线：
一、知识库需暴露标准 HTTP 接口（供 Longcat 调用）
Longcat（尤其是 LongCat-Flash-Lite-FP8 和 LongCat-Flash-Thinking-2601）支持工具调用（Tool Calling），但前提是你的知识库服务提供结构清晰、可发现的 REST API。
你需要提供：
- 一个可公开访问（或内网可达）的 HTTP endpoint，例如：
https://api.your-kb.com/search - 支持 POST 请求，接收 JSON 格式 query（如
{"query": "如何重置密码？", "top_k": 3}） - 返回标准化响应，包含
id、content、source等字段（推荐兼容 RAG 常见 schema）
示例返回：
{
"results": [
{
"id": "doc_123",
"content": "请进入个人中心 → 安全设置 → 点击‘忘记密码’按指引操作。",
"source": "help-center-v2.md",
"score": 0.92
}
]
}⚠️ 注意：Longcat 不会自动爬取网页或读取数据库。它只调用你明确定义的工具函数 —— 所以这一步必须由你实现后端服务。
二、在调用侧声明工具定义（告诉 Longcat “你能查知识库”）
当你用 OpenAI 兼容方式（如 openai.ChatCompletion.create）或 Claude Code 插件调用 Longcat 时，需在 tools 参数中传入工具描述，格式为 OpenAI-style function spec：
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_knowledge_base",
"description": "根据用户问题在内部知识库中检索最相关文档片段",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "用户的原始提问，保持原样不改写"
},
"top_k": {
"type": "integer",
"description": "最多返回几条结果，默认3",
"default": 3
}
},
"required": ["query"]
}
}
}Longcat 模型（特别是 Flash-Thinking 系列）会解析该描述，理解何时该调用、怎么填参，并在生成中插入 <longcat_tool_call> 标签。
三、处理模型输出，执行工具并注入上下文
模型返回的内容可能含工具调用指令，例如：
<longcat_think>用户问的是登录问题，需从知识库查认证相关文档...</longcat_think>
<longcat_tool_call>{"name":"search_knowledge_base","arguments":{"query":"登录失败怎么办","top_k":3}}</longcat_tool_call>你需要：
- 提取
<longcat_tool_call>中的 JSON - 实际调用你的知识库接口（如
POST https://api.your-kb.com/search） - 将返回结果格式化为
tool_message，再发回模型做最终回答
完整链路示意：
用户提问 → Longcat 模型（带 tools）→ 识别需调用 search_knowledge_base → 你解析 tool_call → 调用你自己的知识库 API → 获取结果 → 把结果作为 tool response 提交 → Longcat 生成最终自然语言答案
✅ 补充建议：
- 若用 Python，可复用
openaiSDK 的tool_choice="auto"+response_format="json"流程，仅替换 base_url 和 model 名；- 若用 VSCode 的 Claude Code 插件，需确保 settings.json 中已启用工具调用（目前插件默认支持，无需额外开关）；
- 知识库接口建议加简单鉴权（如
X-API-Keyheader），避免被滥用。
不复杂但容易忽略：工具函数名（如 search_knowledge_base）必须和你后端路由/逻辑严格对应，且参数名、类型、必填项需完全一致，否则模型会调用失败或静默跳过。
