diff --git a/README.md b/README.md
index 9e4964d..8c40e6e 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -103,7 +103,7 @@
 ### 🤖 AI增强系统
 - ✅ LLM接口集成
 - ✅ 角色AI系统（规则AI + LLM AI）
-- ✅ 协程化决策机制，异步运行
+- ✅ 协程化决策机制，异步运行，多线程加速ai决策
 - [ ] 长期规划和目标导向行为
 - [ ] 突发动作响应系统（对外界刺激的即时反应）
 - [ ] LLM驱动的NPC对话、思考、互动、事件总结
diff --git a/src/classes/ai.py b/src/classes/ai.py
index 12fffa8..5e5984b 100644
--- a/src/classes/ai.py
+++ b/src/classes/ai.py
@@ -32,6 +32,8 @@ class AI(ABC):
     async def decide(self, world: World, avatars_to_decide: list[Avatar]) -> dict[Avatar, tuple[ACTION_NAME, ACTION_PARAMS, str, Event]]:
         """
         决定做什么，同时生成对应的事件。
+        一个ai支持批量生成多个avatar的动作。
+        这对LLM AI节省时间和token非常有意义。
         """
         results = await self._decide(world, avatars_to_decide)
 
@@ -99,10 +101,8 @@ class LLMAI(AI):
     LLM AI
     一些思考：
     AI动作应该分两类：
-        1. 动作链，一定时间内的长期规划，动作按照这个动作链来执行（以及何时终止并执行下一个动作）
-        2. 突发情况，比如突然有人要攻击NPC，这个时候的反应
-        不能每个单步step都调用一次LLM来决定下一步做什么。这样子一方面动作一直乱变，另一方面也太费token了。
-        decide的作用是，拉取既有的动作链（如果没有了就call_llm），再根据动作链决定动作，以及动作之间的衔接。
+        1. 长期动作，比如要持续很长一段时间的行为
+        2. 突发应对动作，比如突然有人要攻击NPC，这个时候的反应
     """
 
     async def _decide(self, world: World, avatars_to_decide: list[Avatar]) -> dict[Avatar, tuple[ACTION_NAME, ACTION_PARAMS, str]]:
diff --git a/static/config.yml b/static/config.yml
index 1f7a01b..822fe99 100644
--- a/static/config.yml
+++ b/static/config.yml
@@ -7,7 +7,7 @@ paths:
   templates: static/templates/
 
 ai:
-  mode: "rule" # "rule" or "llm"
+  mode: "llm" # "rule" or "llm"
 
 game:
   init_npc_num: 3