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AI Agents · Lektion

Tool-Versionierung und Kompatibilität

Semantische Versionierung für Tools, Abwärtskompatibilität und Muster zur Abkündigung.

Tool-Versionierung und Kompatibilität ist eine kostenlose AI Agents-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des AI Agents-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Warum Tool-Versionierung wichtig ist

Wenn sich die Schnittstelle eines Tools ändert – ein Parameter wird umbenannt, ein Pflichtfeld hinzugefügt oder die Struktur eines Rückgabewerts geändert –, können Agenten, die von der alten Schnittstelle abhängen, unbemerkt ausfallen. Versionierung mit semantischen Regeln und Deprecation-Hinweisen verhindert dies.

Semantische Versionierung für Tools

Halten Sie sich an die semantische Versionierung: MAJOR.MINOR.PATCH. Erhöhen Sie MAJOR bei nicht abwärtskompatiblen Änderungen (entfernte Parameter, geänderte Parametertypen, geänderte Rückgabestruktur), MINOR bei abwärtskompatiblen Erweiterungen und PATCH bei Fehlerkorrekturen, die die Schnittstelle nicht beeinflussen.

VERSIONING_RULES = {
    'major_bump': [
        'Removed a required or optional parameter',
        'Renamed an existing parameter',
        'Changed parameter type (e.g., string -> object)',
        'Changed response field names or types',
        'Removed a response field',
        'Changed error code values'
    ],
    'minor_bump': [
        'Added an optional parameter',
        'Added a new response field',
        'Added a new tool to the plugin'
    ],
    'patch_bump': [
        'Fixed a bug without interface change',
        'Improved error messages',
        'Performance improvement',
        'Updated documentation'
    ]
}

for bump_type, examples in VERSIONING_RULES.items():
    print(f'{bump_type}:')
    for ex in examples[:2]:
        print(f'  - {ex}')

Parsen und Vergleichen von Versionen

Implementieren Sie Hilfsfunktionen zum Vergleichen von Versionen, um die Kompatibilität zu prüfen. Ein Agent kann in seiner Konfiguration eine erforderliche Mindestversion eines Tools angeben, und die Registry lehnt Tools ab, die diese Anforderung nicht erfüllen.

from functools import total_ordering

@total_ordering
class Version:
    def __init__(self, version_str: str):
        parts = version_str.strip().split('.')
        if len(parts) != 3 or not all(p.isdigit() for p in parts):
            raise ValueError(f'Invalid version: {version_str}')
        self.major, self.minor, self.patch = map(int, parts)

    def __str__(self):
        return f'{self.major}.{self.minor}.{self.patch}'

    def __eq__(self, other):
        return (self.major, self.minor, self.patch) == (other.major, other.minor, other.patch)

    def __lt__(self, other):
        return (self.major, self.minor, self.patch) < (other.major, other.minor, other.patch)

    def is_compatible_with(self, required: 'Version') -> bool:
        """Compatible if same major version and >= required minor.patch"""
        return self.major == required.major and self >= required

v = Version('2.3.1')
required = Version('2.1.0')
print(f'{v} compatible with {required}: {v.is_compatible_with(required)}')
print(f'Is newer: {v > required}')

Versionen in der Agent-Konfiguration festschreiben

Agent-Konfigurationen sollten für jede Tool-Abhängigkeit die erforderliche Mindestversion festschreiben. Dadurch wird verhindert, dass ein Agent nach der Aktualisierung des Plugins versehentlich eine inkompatible neuere Tool-Version verwendet.

AGENT_TOOL_REQUIREMENTS = {
    'get_weather': '>=1.2.0',
    'search_knowledge_base': '>=3.0.0',
    'send_email': '>=2.1.0,<3.0.0'  # exclude major-version bump
}

def parse_version_constraint(constraint: str) -> list:
    """
    Parses constraints like '>=1.2.0,<3.0.0'
    Returns list of (operator, Version) tuples
    """
    ops = {'>=': lambda a, b: a >= b, '>': lambda a, b: a > b,
           '<=': lambda a, b: a <= b, '<': lambda a, b: a < b,
           '==': lambda a, b: a == b}
    parts = [p.strip() for p in constraint.split(',')]
    parsed = []
    for part in parts:
        for op_str, op_fn in ops.items():
            if part.startswith(op_str):
                parsed.append((op_fn, Version(part[len(op_str):])))
                break
    return parsed

def satisfies_constraint(tool_version: str, constraint: str) -> bool:
    v = Version(tool_version)
    rules = parse_version_constraint(constraint)
    return all(op(v, required) for op, required in rules)

print(satisfies_constraint('2.3.0', '>=2.1.0,<3.0.0'))  # True
print(satisfies_constraint('3.0.0', '>=2.1.0,<3.0.0'))  # False

Deprecation-Warnungen

Wenn Sie einen Parameter entfernen oder umbenennen, markieren Sie ihn zunächst in einer MINOR-Version als veraltet: Lassen Sie ihn weiterhin funktionieren, geben Sie aber in der Antwort eine Deprecation-Warnung aus. Entfernen Sie ihn erst in der nächsten MAJOR-Version. So haben Agent-Entwickler Zeit für die Aktualisierung.

import warnings

def execute_get_weather(params: dict) -> dict:
    # Handle deprecated parameter 'temp_unit' -> replaced by 'units'
    if 'temp_unit' in params:
        warnings.warn(
            'Parameter temp_unit is deprecated since v1.3.0. '
            'Use units instead. Will be removed in v2.0.0.',
            DeprecationWarning,
            stacklevel=2
        )
        params = dict(params)
        params['units'] = params.pop('temp_unit')

    # Include deprecation notice in response
    result = _fetch_weather(params['city'], params.get('units', 'celsius'))
    if 'temp_unit' in params:
        result['_deprecation_warnings'] = [
            'temp_unit deprecated; use units'
        ]
    return result

# When calling deprecated param:
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
    warnings.simplefilter('always')
    # result = execute_get_weather({'city': 'London', 'temp_unit': 'celsius'})
    print('Deprecation warnings would be captured here')

Migrationsleitfäden

Veröffentlichen Sie bei jeder Erhöhung der MAJOR-Version einen Migrationsleitfaden, der genau zeigt, was sich geändert hat, und Vorher-Nachher-Codebeispiele enthält. Ohne einen Migrationsleitfaden können Entwickler nicht sicher aktualisieren.

MIGRATION_GUIDES = {
    '1.x_to_2.0': {
        'summary': 'Response structure changed: temperature is now nested under data{}',
        'breaking_changes': [
            {
                'description': 'temperature field moved',
                'before': 'result["temperature"]',
                'after': 'result["data"]["temperature"]'
            },
            {
                'description': 'temp_unit parameter removed',
                'before': 'execute({"city": "London", "temp_unit": "celsius"})',
                'after': 'execute({"city": "London", "units": "celsius"})'
            }
        ],
        'migration_steps': [
            '1. Update parameter name: temp_unit -> units',
            '2. Update response access: result["temperature"] -> result["data"]["temperature"]',
            '3. Run your test suite against v2.0.0'
        ]
    }
}

for guide_key, guide in MIGRATION_GUIDES.items():
    print(f'Migration guide {guide_key}:')
    print(f'  {guide["summary"]}')
    print(f'  Steps: {len(guide["migration_steps"])}')

Kompatibilitätsmatrix

Eine Kompatibilitätsmatrix dokumentiert, welche Versionen des Tools mit welchen Versionen Ihres Agent-Frameworks kompatibel sind. Veröffentlichen und pflegen Sie sie als Teil der Dokumentation Ihres Plugins.

COMPATIBILITY_MATRIX = {
    'weather-tools': {
        '1.x': {'framework_min': '0.8.0', 'framework_max': '0.x.x', 'status': 'EOL'},
        '2.x': {'framework_min': '1.0.0', 'framework_max': '1.x.x', 'status': 'supported'},
        '3.x': {'framework_min': '2.0.0', 'framework_max': None, 'status': 'latest'}
    }
}

def check_compatibility(
    plugin_name: str,
    tool_version: str,
    framework_version: str
) -> dict:
    matrix = COMPATIBILITY_MATRIX.get(plugin_name, {})
    major = tool_version.split('.')[0] + '.x'
    row = matrix.get(major)
    if not row:
        return {'compatible': False, 'reason': 'Version not in matrix'}
    fw = Version(framework_version)
    min_fw = Version(row['framework_min'])
    compatible = fw >= min_fw
    return {'compatible': compatible, 'status': row['status'],
            'min_framework': row['framework_min']}

result = check_compatibility('weather-tools', '2.3.0', '1.2.0')
print(result)

Versions-Registry

Die Tool-Registry sollte Versionsinformationen für jedes geladene Tool speichern und warnen, wenn zwei Plugins denselben Tool-Namen mit unterschiedlichen Versionen bereitstellen. Bevorzugen Sie neuere Versionen, sofern keine Einschränkung etwas anderes festlegt.

class VersionedToolRegistry(ToolRegistry):
    def register_tool(self, name, schema, execute_fn, plugin_name):
        if name in self._tools:
            existing_v = Version(self._tools[name]['schema'].get('version', '0.0.0'))
            new_v = Version(schema.get('version', '0.0.0'))
            if new_v > existing_v:
                print(f'Upgrading tool {name}: {existing_v} -> {new_v}')
            else:
                print(f'Keeping tool {name} v{existing_v} '
                      f'(skipping older v{new_v} from {plugin_name})')
                return
        super().register_tool(name, schema, execute_fn, plugin_name)

    def get_version(self, tool_name: str) -> str:
        tool = self._tools.get(tool_name)
        if not tool:
            return None
        return tool['schema'].get('version', 'unknown')

    def check_requirement(self, tool_name: str, constraint: str) -> bool:
        v = self.get_version(tool_name)
        if not v:
            return False
        return satisfies_constraint(v, constraint)

Versionskonflikte korrekt behandeln

Wenn ein Agent geladen wird und ein erforderliches Tool die Versionsanforderung nicht erfüllt, ignorieren Sie es nicht stillschweigend. Mögliche Optionen: sofort abbrechen (am sichersten), in einem eingeschränkten Modus ohne das Tool ausführen oder warnen und fortfahren.

class VersionCheckResult:
    def __init__(self):
        self.satisfied = []
        self.unsatisfied = []
        self.missing = []

def check_all_requirements(
    requirements: dict,
    registry
) -> VersionCheckResult:
    result = VersionCheckResult()
    for tool_name, constraint in requirements.items():
        installed_v = registry.get_version(tool_name)
        if installed_v is None:
            result.missing.append(tool_name)
        elif not satisfies_constraint(installed_v, constraint):
            result.unsatisfied.append({
                'tool': tool_name,
                'required': constraint,
                'installed': installed_v
            })
        else:
            result.satisfied.append(tool_name)
    return result

def start_agent_with_version_check(requirements, registry):
    check = check_all_requirements(requirements, registry)
    if check.missing:
        raise RuntimeError(f'Missing tools: {check.missing}')
    if check.unsatisfied:
        for item in check.unsatisfied:
            print(f'VERSION MISMATCH: {item["tool"]} '
                  f'requires {item["required"]}, got {item["installed"]}')
        raise RuntimeError('Tool version requirements not satisfied')
    print('All tool requirements satisfied')

Changelog-Automatisierung

Generieren Sie automatisch aus Ihren Git-Commit-Nachrichten im Conventional-Commit-Format ein Changelog. So stellen Sie sicher, dass Ihre Migrationsleitfäden und Versionshinweise immer aktuell sind.

# Conventional commit format:
# feat!: (major) remove temp_unit parameter
# feat: (minor) add 'humidity_pct' to response
# fix: (patch) handle API timeout correctly
# docs: update README

import subprocess

def generate_changelog_from_git(
    from_tag: str = 'v1.2.0',
    to_tag: str = 'HEAD'
) -> dict:
    try:
        log = subprocess.check_output(
            ['git', 'log', f'{from_tag}..{to_tag}',
             '--oneline', '--pretty=format:%s'],
            text=True
        ).strip().split('\n')
    except subprocess.CalledProcessError:
        return {'error': 'git log failed'}

    changelog = {'breaking': [], 'features': [], 'fixes': [], 'docs': []}
    for msg in log:
        if msg.startswith('feat!'):
            changelog['breaking'].append(msg[5:].strip())
        elif msg.startswith('feat:'):
            changelog['features'].append(msg[5:].strip())
        elif msg.startswith('fix:'):
            changelog['fixes'].append(msg[4:].strip())
        elif msg.startswith('docs:'):
            changelog['docs'].append(msg[5:].strip())
    return changelog

if __name__ == '__main__':
    subprocess.check_output = lambda *a, **k: (
        "feat!: remove temp_unit parameter\n"
        "feat: add humidity_pct to response\n"
        "fix: handle API timeout correctly\n"
        "docs: update README"
    )
    changelog = generate_changelog_from_git()
    print('Changelog:')
    for section, items in changelog.items():
        print(f'  {section}: {items}')

Lock-Dateien für reproduzierbare Builds

Ähnlich wie package-lock.json in npm verwalten Sie eine Lock-Datei für das Tool, in der die exakte Version jedes installierten Plugins festgehalten wird. Überprüfen Sie beim Start des Agents, ob die installierten Versionen mit der Lock-Datei übereinstimmen – so stellen Sie reproduzierbare und vorhersehbare Deployments über verschiedene Umgebungen hinweg sicher.

import json
import os

LOCK_FILE = '.tool-lock.json'

def generate_lock_file(registry) -> dict:
    lock = {
        'generated_at': __import__('datetime').datetime.utcnow().isoformat(),
        'tools': {}
    }
    for tool_name, tool_info in registry._tools.items():
        lock['tools'][tool_name] = {
            'version': tool_info['schema'].get('version', 'unknown'),
            'plugin': tool_info['plugin']
        }
    with open(LOCK_FILE, 'w') as f:
        json.dump(lock, f, indent=2)
    print(f'Lock file written: {len(lock["tools"])} tools')
    return lock

def verify_lock_file(registry) -> bool:
    if not os.path.exists(LOCK_FILE):
        print('No lock file found — run generate_lock_file() first')
        return False
    with open(LOCK_FILE) as f:
        lock = json.load(f)
    for tool_name, locked_info in lock['tools'].items():
        installed_v = registry.get_version(tool_name)
        if installed_v != locked_info['version']:
            print(f'VERSION MISMATCH: {tool_name} locked={locked_info["version"]} installed={installed_v}')
            return False
    print('Lock file verified: all versions match')
    return True

if __name__ == '__main__':
    import tempfile
    os.chdir(tempfile.gettempdir())

    class MockRegistry:
        def __init__(self):
            self._tools = {'get_weather': {'schema': {'version': '1.2.0'}, 'plugin': 'weather-tools'}}
        def get_version(self, name):
            return self._tools[name]['schema']['version']

    registry = MockRegistry()
    generate_lock_file(registry)
    verify_lock_file(registry)

Wissenscheck

Sie fügen einem bestehenden Tool einen optionalen Parameter format hinzu. Bestehende Aufrufer verwenden ihn nicht. Welche Versionskomponente sollten Sie erhöhen?

Zusammenfassung: Tool-Versionierung und Kompatibilität

Die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Lektion:

  • Semantische Versionierung: MAJOR=inkompatibel, MINOR=erweiternd, PATCH=Fehlerbehebung
  • Deprecation: Warnung bei MINOR, Entfernung bei MAJOR; Deprecation in die Antwort aufnehmen
  • Migrationsleitfäden: Vorher-/Nachher-Codebeispiele für jede MAJOR-Erhöhung
  • Kompatibilitätsmatrix: Welche Tool-Versionen mit welchen Framework-Versionen funktionieren
  • Versionsfestlegung: Die Agent-Konfiguration gibt Einschränkungen wie >=1.2.0,<2.0.0 an
  • Sofortiger Abbruch: Das Laden von Tools ablehnen, die die Einschränkungen nicht erfüllen

Als Nächstes geht es um den Aufbau eines Agent-Plugin-Marktplatzes mit Veröffentlichen, Suchen und Installieren.

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Tool-Versionierung und Kompatibilität“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Tool-Versionierung und Kompatibilität“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des AI Agents-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Tool-Versionierung und Kompatibilität“?

Semantische Versionierung für Tools, Abwärtskompatibilität und Muster zur Abkündigung. Du übst AI Agents mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um AI Agents zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. AI Agents auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Tool-Versionierung und Kompatibilität“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser AI Agents-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede AI Agents-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Teilbare Agent-Tools entwerfen
  2. Plugins entdecken und registrieren
  3. Tool-Versionierung und Kompatibilität
  4. Einen Agent-Plugin-Marktplatz erstellen
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