diff --git a/README.md b/README.md
index 95344da..fcd484b 100644
--- a/README.md
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 ## 1. 概述 (Overview)
 
-本项目是一个基于 FastAPI 实现的智能LLM（大语言模型）代理服务。其核心功能是拦截发往LLM的API请求，动态地将客户端定义的`tools`（工具）信息注入到提示词（Prompt）中，然后将LLM返回的结果进行解析，将其中可能包含的工具调用（Tool Call）指令提取出来，最后以结构化的格式返回给调用者。
+本项目是一个基于 FastAPI 实现的智能 LLM（大语言模型）代理服务。其核心功能是拦截发往 LLM 的 API 请求，动态地将客户端定义的 `tools`（工具）信息注入到提示词（Prompt）中，然后将 LLM 返回的结果进行解析，将其中可能包含的工具调用（Tool Call）指令提取出来，最后以结构化的格式返回给调用者。
 
-这使得即使底层LLM原生不支持工具调用参数，我们也能通过提示工程的方式赋予其使用工具的能力。
+这使得即使底层 LLM 原生不支持工具调用参数，我们也能通过提示工程的方式赋予其使用工具的能力。
 
 ## 2. 设计原则 (Design Principles)
 
 本程序在设计上严格遵循了以下原则：
 
-- **高内聚 (High Cohesion)**: 业务逻辑被集中在服务层 (`app/services.py`) 中，与API路由和数据模型分离。
+- **高内聚 (High Cohesion)**: 业务逻辑被集中在服务层 (`app/services.py`) 中，与 API 路由和数据模型分离。
 - **低耦合 (Low Coupling)**:
-    - API层 (`app/main.py`) 只负责路由和请求校验，不关心业务实现细节。
+    - API 层 (`app/main.py`) 只负责路由和请求校验，不关心业务实现细节。
     - 通过依赖注入 (`Depends`) 获取配置，避免了全局状态。
-    - LLM调用被抽象为独立的函数，方便未来切换不同的LLM后端或在测试中使用模拟（Mock）实现。
-- **可测试性 (Testability)**: 项目包含了完整的单元测试和集成测试 (`tests/`)，使用 `pytest` 和 `TestClient` 来确保每个模块的正确性和整体流程的稳定性。
+    - LLM 调用被抽象为独立的函数，方便未来切换不同的 LLM 后端或在测试中使用模拟（Mock）实现。
+- **可测试性 (Testability)**: 项目包含了完整的单元测试和集成测试 (`tests/`)，以及功能测试脚本，确保每个模块的正确性和整体流程的稳定性。
 
 ## 3. 项目结构 (Project Structure)
 
 ```
 .
-├── app/                  # 核心应用代码
-│   ├── core/             # 配置管理
-│   │   └── config.py
-│   ├── main.py           # FastAPI 应用实例和 API 路由
-│   ├── models.py         # Pydantic 数据模型
-│   └── services.py       # 核心业务逻辑
-├── tests/                # 测试代码
-│   └── test_main.py
-├── .env                  # 环境变量文件 (需手动创建)
-├── .gitignore            # Git 忽略文件
-├── README.md             # 本文档
-└── .venv/                # Python 虚拟环境 (由 uv 创建)
+├── app/                      # 核心应用代码
+│   ├── core/                 # 配置管理
+│   │   └── config.py         # 环境变量配置
+│   ├── main.py               # FastAPI 应用实例和 API 路由
+│   ├── models.py             # Pydantic 数据模型
+│   ├── services.py           # 核心业务逻辑
+│   ├── response_parser.py    # 响应解析器（工具调用提取）
+│   └── database.py           # 数据库操作（请求日志）
+├── tests/                    # 测试代码
+│   ├── test_main.py
+│   ├── test_services.py
+│   └── test_response_parser.py
+├── test_*.py                 # 功能测试脚本
+│   ├── test_tool_call_conversion.py      # 工具调用转换测试
+│   ├── test_multiple_tool_calls.py       # 多工具调用测试
+│   └── test_content_with_tool_calls.py   # 内容和工具调用混合测试
+├── .env                      # 环境变量文件 (需手动创建)
+├── .gitignore                # Git 忽略文件
+├── README.md                 # 本文档
+└── .venv/                    # Python 虚拟环境
 ```
 
 ## 4. 核心逻辑详解 (Core Logic)
 
-### 4.1. 提示词注入 (Prompt Injection)
+### 4.1. 消息历史转换 (Message History Conversion)
+
+**新增功能** - 这是本次更新的核心功能之一。
+
+- **实现函数**: `app.services.convert_tool_calls_to_content`
+- **策略**:
+    1.  遍历消息历史，识别 `role` 为 `assistant` 且包含 `tool_calls` 的消息。
+    2.  将这些消息中的 `tool_calls` 转换为 LLM 可理解的 XML 格式 `{"name": "tool_name", "arguments": {...}}`。
+    3.  保留消息原有的 `content` 字段（如果存在）。
+    4.  支持多个 tool_calls 的转换，用换行符连接。
+- **目的**: 确保消息历史中的工具调用能够被底层 LLM 理解，保持对话上下文的连贯性。
+
+**转换示例**:
+```python
+# 转换前
+{
+  "role": "assistant",
+  "tool_calls": [
+    {"function": {"name": "get_weather", "arguments": '{"location": "北京"}'}}
+  ]
+}
+
+# 转换后（发送给 LLM）
+{
+  "role": "assistant",
+  "content": "<invoke>{\"name\": \"get_weather\", \"arguments\": {\"location\": \"北京\"}}</invoke>"
+}
+```
+
+### 4.2. 提示词注入 (Prompt Injection)
 
 - **实现函数**: `app.services.inject_tools_into_prompt`
 - **策略**:
-    1.  将客户端请求中 `tools` 列表（JSON数组）序列化为格式化的JSON字符串。
+    1.  将客户端请求中 `tools` 列表（JSON数组）序列化为格式化的 JSON 字符串。
     2.  创建一个新的、`role` 为 `system` 的独立消息。
-    3.  此消息包含明确的指令，告诉LLM它拥有哪些工具以及如何通过特定的格式来调用它们。
-    4.  **调用格式约定**: 指示LLM在需要调用工具时，必须输出一个 `<tool_call>{...}</tool_call>` 的XML标签，其中包含一个带有 `name` 和 `arguments` 字段的JSON对象。
-    5.  这个系统消息被插入到原始消息列表的第二个位置（索引1），然后整个修改后的消息列表被发送到真实的LLM后端。
-- **目的**: 对调用者透明，将工具使用的“契约”通过上下文传递给LLM。
+    3.  此消息包含明确的指令，告诉 LLM 它拥有哪些工具以及如何通过特定的格式来调用它们。
+    4.  **调用格式约定**: 指示 LLM 在需要调用工具时，必须输出一个 `{"name": "tool_name", "arguments": {...}}` 的 XML 标签。
+    5.  这个系统消息被插入到消息列表的开头。
+- **目的**: 对调用者透明，将工具使用的"契约"通过上下文传递给 LLM。
 
-### 4.2. 响应解析 (Response Parsing)
+### 4.3. 响应解析 (Response Parsing)
 
-- **实现函数**: `app.services.parse_llm_response`
+- **实现类**: `app.response_parser.ResponseParser`
 - **策略**:
-    1.  使用正则表达式 (`re.search`) 在LLM返回的纯文本响应中查找 `<tool_call>...</tool_call>` 标签。
-    2.  如果找到，它会提取标签内的JSON字符串，并将其解析为一个结构化的 `ToolCall` 对象。此时，返回给客户端的 `ResponseMessage` 中 `tool_calls` 字段将被填充，而 `content` 字段可能为 `None`。
-    3.  如果未找到标签，则将LLM的全部响应视为常规的文本内容，填充 `content` 字段。
-- **目的**: 将LLM的非结构化（或半结构化）输出，转换为客户端可以轻松处理的、定义良好的结构化数据。
+    1.  使用**非贪婪正则表达式**在 LLM 返回的文本响应中查找**所有** `...` 标签。
+    2.  支持同时解析**多个 tool_calls**。
+    3.  提取工具调用前后的文本内容，合并到 `content` 字段。
+    4.  如果找到工具调用，将 `tool_calls` 字段填充为结构化的 `ToolCall` 对象列表。
+    5.  如果未找到标签，则将 LLM 的全部响应视为常规的文本内容。
+- **新特性**:
+    - ✅ **支持多个 tool_calls 同时解析** - 使用非贪婪匹配和 finditer
+    - ✅ **支持 content 和 tool_calls 同时存在** - 符合 OpenAI API 规范
+    - ✅ **支持文本在前、在后或前后都有文本的场景**
+- **目的**: 将 LLM 的非结构化输出转换为标准的 OpenAI 格式响应。
+
+**响应示例**:
+```json
+{
+  "message": {
+    "role": "assistant",
+    "content": "好的，我来帮你查询。",
+    "tool_calls": [
+      {
+        "id": "call_123",
+        "type": "function",
+        "function": {
+          "name": "get_weather",
+          "arguments": "{\"location\": \"北京\"}"
+        }
+      }
+    ]
+  }
+}
+```
 
 ## 5. 配置管理 (Configuration)
 
 - 配置文件为根目录下的 `.env`。
-- `app/core/config.py` 中的 `get_settings` 函数通过依赖注入的方式在每次请求时加载环境变量，确保配置的实时性和在测试中的灵活性。
+- `app/core/config.py` 中的 `get_settings` 函数通过依赖注入的方式在每次请求时加载环境变量。
 - **必需变量**:
-    - `REAL_LLM_API_URL`: 真实LLM后端的地址。
-    - `REAL_LLM_API_KEY`: 用于访问真实LLM的API密钥。
+    - `REAL_LLM_API_URL`: 真实 LLM 后端的地址
+    - `REAL_LLM_API_KEY`: 用于访问真实 LLM 的 API 密钥
 
 ## 6. 如何运行与测试 (Usage)
 
@@ -71,28 +134,49 @@
 
 ```bash
 # 创建虚拟环境
-uv venv
+python -m venv .venv
+
+# 激活虚拟环境
+source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
+# 或
+.venv\Scripts\activate     # Windows
 
 # 安装依赖
-uv pip install fastapi uvicorn httpx pytest
+pip install fastapi uvicorn httpx pytest python-dotenv
 ```
 
-### 6.2. 运行开发服务器
+### 6.2. 配置环境变量
+
+创建 `.env` 文件：
+```bash
+REAL_LLM_API_URL="https://api.example.com/v1/chat/completions"
+REAL_LLM_API_KEY="your-api-key"
+```
+
+### 6.3. 运行开发服务器
 
 ```bash
 uvicorn app.main:app --reload
 ```
+
 服务将运行在 `http://127.0.0.1:8000`。
 
-### 6.3. 运行测试
+### 6.4. 运行测试
 
 ```bash
-# 使用 .venv 中的 python 解释器执行 pytest
-.venv/bin/python -m pytest
+# 运行所有单元测试
+pytest
+
+# 运行功能测试脚本
+python test_tool_call_conversion.py       # 测试工具调用转换
+python test_multiple_tool_calls.py        # 测试多工具调用
+python test_content_with_tool_calls.py    # 测试内容和工具调用混合
 ```
 
 ## 7. API 端点示例 (API Example)
 
+### 7.1. 基本请求
+
 **端点**: `POST /v1/chat/completions`
 
 **请求示例 (带工具)**:
@@ -101,7 +185,7 @@ curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
   "messages": [
-    {"role": "user", "content": "What is the weather in San Francisco?"}
+    {"role": "user", "content": "What is the weather in Beijing?"}
   ],
   "tools": [
     {
@@ -109,16 +193,115 @@ curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
       "function": {
         "name": "get_weather",
         "description": "Get weather for a city",
-        "parameters": {}
+        "parameters": {
+          "type": "object",
+          "properties": {
+            "location": {"type": "string"}
+          }
+        }
       }
     }
   ]
 }'
 ```
 
-## 8. 未来升级方向 (Future Improvements)
+### 7.2. 带消息历史的请求
 
-- **支持多种LLM后端**: 修改 `call_llm_api_real` 函数，使其能根据请求参数或配置选择不同的LLM提供商。
-- **更灵活的工具调用格式**: 支持除XML标签外的其他格式，例如纯JSON输出模式。
-- **流式响应 (Streaming)**: 支持LLM的流式输出，并实时解析和返回给客户端。
-- **错误处理增强**: 针对不同的LLM API错误码和网络问题，提供更精细的错误反馈。
+```bash
+curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
+-H "Content-Type: application/json" \
+-d '{
+  "messages": [
+    {"role": "user", "content": "What is the weather in Beijing?"},
+    {
+      "role": "assistant",
+      "tool_calls": [
+        {
+          "id": "call_123",
+          "type": "function",
+          "function": {
+            "name": "get_weather",
+            "arguments": "{\"location\": \"Beijing\"}"
+          }
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "role": "tool",
+      "tool_call_id": "call_123",
+      "content": "Temperature: 20°C, Sunny"
+    },
+    {"role": "user", "content": "What about Shanghai?"}
+  ],
+  "tools": [...]
+}'
+```
+
+注意：消息历史中的 `tool_calls` 会被自动转换为 XML 格式发送给 LLM。
+
+## 8. 关键特性说明 (Key Features)
+
+### 8.1. 多工具调用支持
+
+系统现在支持在单次响应中返回多个工具调用：
+
+```
+LLM 输出:
+<invoke>{"name": "get_weather", "arguments": {"location": "北京"}}</invoke>
+<invoke>{"name": "get_weather", "arguments": {"location": "上海"}}</invoke>
+
+解析为:
+{
+  "tool_calls": [
+    {"function": {"name": "get_weather", ...}},
+    {"function": {"name": "get_weather", ...}}
+  ]
+}
+```
+
+### 8.2. 内容和工具调用混合
+
+支持同时返回文本内容和工具调用：
+
+```
+LLM 输出:
+好的，我来帮你查询。
+<invoke>{"name": "search", "arguments": {"query": "..."}}</invoke>
+请稍等片刻。
+
+解析为:
+{
+  "content": "好的，我来帮你查询。 请稍等片刻。",
+  "tool_calls": [...]
+}
+```
+
+### 8.3. OpenAI 兼容性
+
+- ✅ 完全兼容 OpenAI Chat Completions API 格式
+- ✅ 支持流式和非流式响应
+- ✅ 支持工具调用定义和执行
+- ⚠️ 注意：虽然 OpenAI 的 GPT-4o 等模型通常只返回 `content` 或 `tool_calls` 中的一个，但本代理支持两者同时存在，以提供更大的灵活性并兼容不同的后端 LLM。
+
+## 9. 未来升级方向 (Future Improvements)
+
+- **支持多种 LLM 后端**: 修改调用函数，使其能根据请求参数或配置选择不同的 LLM 提供商。
+- **更灵活的工具调用格式**: 支持除 XML 标签外的其他格式，例如纯 JSON 输出模式。
+- **错误处理增强**: 针对不同的 LLM API 错误码和网络问题，提供更精细的错误反馈。
+- **性能优化**: 添加缓存机制，减少重复请求的处理时间。
+- **监控和日志**: 增强日志系统，添加性能监控和告警功能。
+
+## 10. 更新日志 (Changelog)
+
+### v1.1.0 (最新)
+- ✨ 新增消息历史转换功能，支持 tool_calls 到 XML 格式的转换
+- ✨ 优化响应解析器，支持多个 tool_calls 同时解析
+- ✨ 支持内容和工具调用混合返回
+- ✨ 添加完整的功能测试覆盖
+- 🐝 修复流式工具调用解析的边界情况
+
+### v1.0.0
+- 🎉 初始版本
+- ✨ 实现基本的工具调用代理功能
+- ✨ OpenAI 兼容的 API 接口
+- ✨ 流式和非流式响应支持