feat: integrate LazyLLM for unified LLM provider support

[Yuang-Deng]

🎯 Overview

This PR integrates LazyLLM into MLE-agent to provide a unified interface for 20+ LLM providers.

✨ Key Features

• 20+ Providers: OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Doubao, etc.
• Local Models: vLLM, LMDeploy, Ollama support
• MLE_ Namespace: Clean API key management (e.g., MLE_DEEPSEEK_API_KEY)
• Backward Compatible: All existing provider files intact
• Optional Dependency: pip install lazyllm

📝 Changes

• mle/model/lazyllm_model.py - LazyLLMModel class
• mle/model/init.py - Integration with load_model()
• tests/test_lazyllm.py - Test suite
• docs/integrations/lazyllm.md - Documentation
• pyproject.toml - Optional dependency

🧪 Testing

python tests/test_lazyllm.py

🔗 Related

• Issue: Feature: Integrate LazyLLM for unified LLM provider support #324
• LazyLLM: https://github.com/LazyAGI/LazyLLM

Note: Existing provider implementations remain unchanged.

[Yuang-Deng]

🎉 测试更新 - 全部通过！

刚刚完成了完整的 LazyLLM 集成测试，4/4 测试全部通过：

✅ 测试结果

测试项	状态	说明
DeepSeek	✅ PASSED	deepseek-chat 正常响应
Qwen	✅ PASSED	qwen-plus 正常响应
Streaming	✅ PASSED	流式输出工作正常
Env Var	✅ PASSED	MLE_DEEPSEEK_API_KEY 环境变量加载成功

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🚀 为什么 LazyLLM 值得集成？

1️⃣ 统一接口，20+ 提供商

LazyLLM 提供了统一的 LLM 接口，支持：

• 国际提供商: OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek...
• 中国提供商: 豆包、智谱 GLM、Kimi、MiniMax、通义千问、DeepSeek...
• 本地部署: vLLM, LMDeploy, Ollama

2️⃣ MLE_ Namespace 设计

干净的 API key 管理：

export MLE_DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
export MLE_QWEN_API_KEY="sk-..."

3️⃣ 无缝切换

用户可以在云模型和本地模型之间无缝切换，无需修改代码。

4️⃣ 向后兼容

所有现有的 provider 文件保持不变，LazyLLM 作为可选依赖。

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📊 测试代码

测试脚本位于 tests/test_lazyllm.py，运行：

python tests/test_lazyllm.py

完整测试输出已验证，所有功能正常工作。

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🔗 相关链接

• LazyLLM GitHub: https://github.com/LazyAGI/LazyLLM
• LazyLLM 文档: https://docs.lazyllm.ai/
• 本项目 Issue: Feature: Integrate LazyLLM for unified LLM provider support #324

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这个集成将大大简化 MLE-agent 的 LLM 提供商管理，同时为用户提供更多选择！🎯

/cc @huangyz0918 @embersax