Use LLMProcess implement Agent.OnMessage

doc/LLMProcess.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# LLMProcess
+
+设计目的是理解到 提示词=>LLM=>LLM Result 的过程是系统的核心复杂度。Agent的粒度太大了，需要更合适的设计来封装这个复杂度，并给予这个过程更大的灵活性和可组合型。并更易于构建测试
+
+比如
+1. 可以很容易的组合两个已知的LLM Process（上一个的输出是下一个的输入），这个设计有一点类似LangChain (我们在正式系统中，肯定允许整个Agent都用LangChain来构建)
+2. 可以用用一个LLM Process来构建另一个LLM Process的Prompt
+3. 继承一个复杂的LLM Process，进行简单配置，就可以得到一个新的LLM Process。这个新的LLM Process可以享受到复杂LLM Process持续迭代的好处
+4. 有一些常用的，系统内置的LLM Process可以从配置文件中加载。
+
+```python
+def agent.on_process_message():
+    llm_process = self.on_message_llm_process.clone()
+    llm_result = llm_process.do()
+    
+
+
+```