Descubrimiento y registro de plugins
Registros de herramientas, archivos de manifiesto y carga dinámica de herramientas durante la ejecución.
Descubrimiento y registro de plugins es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
Sistemas de plugins para agentes
Un sistema de plugins permite que los agentes descubran y carguen nuevas herramientas durante la ejecución sin modificar el código principal del agente. El agente lee un directorio de plugins, carga el manifiesto de cada plugin, lo valida y añade sus herramientas al registro de herramientas activo.
Esto permite crear arquitecturas de agentes modulares y extensibles.
Formato del manifiesto de plugins
Cada plugin incluye un archivo de manifiesto plugin.json. Es la tarjeta de identidad del plugin: indica qué es, qué versión tiene, qué herramientas proporciona y qué necesita (paquetes de Python y variables de entorno).
# plugin.json — stored in the plugin's root directory
EXAMPLE_MANIFEST = {
'name': 'weather-tools',
'display_name': 'Weather Tools',
'version': '2.1.0',
'description': 'Real-time weather and forecast tools',
'author': 'Jane Developer <jane@example.com>',
'license': 'MIT',
'entry_point': 'weather_tools.plugin', # Python module path
'tool_definitions': [
'get_current_weather',
'get_5day_forecast',
'get_weather_alerts'
],
'requires': {
'python_packages': ['requests>=2.28'],
'env_vars': ['WEATHER_API_KEY']
},
'tags': ['weather', 'forecast', 'iot'],
'min_framework_version': '1.0.0'
}
import json
print(json.dumps(EXAMPLE_MANIFEST, indent=2)[:300])Cargador del directorio de plugins
Explore un directorio en busca de subdirectorios de plugins. Cada subdirectorio debe contener un manifiesto plugin.json. El cargador lee cada manifiesto, lo valida y registra el plugin en el registro de plugins.
import os
import json
PLUGIN_DIR = 'plugins'
def discover_plugins(plugin_dir: str = PLUGIN_DIR) -> list:
discovered = []
if not os.path.isdir(plugin_dir):
print(f'Plugin directory not found: {plugin_dir}')
return []
for entry in os.scandir(plugin_dir):
if not entry.is_dir():
continue
manifest_path = os.path.join(entry.path, 'plugin.json')
if not os.path.exists(manifest_path):
print(f'Skipping {entry.name}: no plugin.json')
continue
try:
with open(manifest_path) as f:
manifest = json.load(f)
manifest['_path'] = entry.path
manifest['_name'] = entry.name
discovered.append(manifest)
print(f'Discovered: {manifest["name"]} v{manifest["version"]}')
except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
print(f'Invalid manifest in {entry.name}: {e}')
return discovered
plugins = discover_plugins()
print(f'Total plugins discovered: {len(plugins)}')Validación del manifiesto
Antes de cargar un plugin, valide su manifiesto según un esquema para detectar campos obligatorios ausentes, versiones no válidas o variables de entorno que falten. Rechace los plugins no válidos y registre el motivo.
import os
REQUIRED_MANIFEST_FIELDS = {'name', 'version', 'entry_point', 'tool_definitions'}
def validate_manifest(manifest: dict) -> tuple:
"""
Returns (is_valid: bool, errors: list)
"""
errors = []
# Required fields
missing = REQUIRED_MANIFEST_FIELDS - set(manifest.keys())
if missing:
errors.append(f'Missing required fields: {missing}')
# Version format
version = manifest.get('version', '')
parts = version.split('.')
if len(parts) != 3 or not all(p.isdigit() for p in parts):
errors.append(f'Invalid version format: {version}')
# Check required env vars exist
env_vars = manifest.get('requires', {}).get('env_vars', [])
for var in env_vars:
if not os.environ.get(var):
errors.append(f'Missing required env var: {var}')
# Tool definitions must be a non-empty list
tools = manifest.get('tool_definitions', [])
if not isinstance(tools, list) or len(tools) == 0:
errors.append('tool_definitions must be a non-empty list')
return len(errors) == 0, errors
if __name__ == '__main__':
good_manifest = {
'name': 'weather-tools', 'version': '1.2.0',
'entry_point': 'weather_tools.plugin', 'tool_definitions': [{'name': 'get_weather'}]
}
bad_manifest = {'name': 'broken-plugin', 'version': 'v1'}
print('Good manifest:', validate_manifest(good_manifest))
print('Bad manifest: ', validate_manifest(bad_manifest))
Carga dinámica de herramientas
Una vez validado el manifiesto de un plugin, importe dinámicamente su módulo de Python y llame a get_tools() para obtener las definiciones de las herramientas y las funciones de ejecución. importlib de Python facilita este proceso.
import importlib
import importlib.util
import sys
def load_plugin_module(manifest: dict):
"""
Import the plugin's Python module and return it.
Adds the plugin directory to sys.path if needed.
"""
plugin_path = manifest['_path']
entry_point = manifest['entry_point'] # e.g. 'weather_tools.plugin'
# Add plugin directory to path so relative imports work
if plugin_path not in sys.path:
sys.path.insert(0, plugin_path)
try:
module = importlib.import_module(entry_point)
return module
except ImportError as e:
print(f'Failed to import {entry_point}: {e}')
return None
def extract_tools_from_module(module, tool_names: list) -> dict:
"""
Returns {tool_name: {'schema': dict, 'execute': callable}}
"""
tools = {}
for name in tool_names:
schema_fn = getattr(module, f'get_{name}_schema', None)
execute_fn = getattr(module, f'execute_{name}', None)
if schema_fn and execute_fn:
tools[name] = {'schema': schema_fn(), 'execute': execute_fn}
return tools
if __name__ == '__main__':
class FakeModule:
def get_weather_schema(self):
return {'name': 'get_weather'}
def execute_weather(self, params):
return {'temp': 72}
tools = extract_tools_from_module(FakeModule(), ['weather'])
print('Extracted tools:', list(tools.keys()))
print('Weather schema:', tools['weather']['schema'])
Registro de herramientas
El registro de herramientas es la fuente única de verdad de todas las herramientas disponibles. Asocia los nombres de las herramientas con sus esquemas y funciones de ejecución. El agente consulta el registro cuando crea su lista de herramientas para cada llamada al LLM.
class ToolRegistry:
def __init__(self):
self._tools: dict = {} # name -> {'schema', 'execute', 'plugin'}
self._plugins: dict = {} # plugin_name -> manifest
def register_tool(
self, name: str, schema: dict,
execute_fn, plugin_name: str
):
if name in self._tools:
print(f'WARNING: Tool {name} already registered, overwriting')
self._tools[name] = {
'schema': schema,
'execute': execute_fn,
'plugin': plugin_name
}
def register_plugin(self, manifest: dict, tools: dict):
self._plugins[manifest['name']] = manifest
for name, tool in tools.items():
self.register_tool(name, tool['schema'],
tool['execute'], manifest['name'])
print(f'Registered plugin: {manifest["name"]} '
f'({len(tools)} tools)')
def get_all_schemas(self) -> list:
return [t['schema'] for t in self._tools.values()]
def execute(self, tool_name: str, params: dict):
if tool_name not in self._tools:
raise KeyError(f'Unknown tool: {tool_name}')
return self._tools[tool_name]['execute'](params)
registry = ToolRegistry()
if __name__ == '__main__':
def get_weather(params):
return {'temp': 72, 'city': params.get('city')}
manifest = {'name': 'weather-tools'}
tools = {'get_weather': {'schema': {'name': 'get_weather'}, 'execute': get_weather}}
registry.register_plugin(manifest, tools)
print('Registered schemas:', registry.get_all_schemas())
print('Execution result:', registry.execute('get_weather', {'city': 'Paris'}))
Búsqueda por capacidad
Cuando un agente tiene muchos plugins, debe poder buscar en el registro por etiqueta de capacidad en lugar de cargar todas las herramientas en cada llamada al LLM. Un número excesivo de herramientas en el contexto reduce la precisión de selección de herramientas del LLM.
class SearchableToolRegistry(ToolRegistry):
def search(self, query: str) -> list:
"""
Search tools by name, description, or tags.
Returns list of matching tool schemas.
"""
query_lower = query.lower()
matches = []
for name, tool in self._tools.items():
schema = tool['schema']
plugin = self._plugins.get(tool['plugin'], {})
plugin_tags = plugin.get('tags', [])
if (
query_lower in name.lower() or
query_lower in schema.get('description', '').lower() or
any(query_lower in tag.lower() for tag in plugin_tags)
):
matches.append(schema)
return matches
# Usage:
registry = SearchableToolRegistry()
# After loading plugins...
weather_tools = registry.search('weather')
print(f'Weather tools: {[t["name"] for t in weather_tools]}')Recarga en caliente al cambiar el directorio
Durante el desarrollo, resulta útil recargar los plugins cuando cambian los archivos sin reiniciar el agente. Utilice la biblioteca watchdog para supervisar el directorio de plugins y activar una recarga cuando cambien los archivos plugin.json.
# pip install watchdog
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
class PluginReloadHandler(FileSystemEventHandler):
def __init__(self, registry, plugin_loader_fn):
self.registry = registry
self.loader = plugin_loader_fn
def on_modified(self, event):
if 'plugin.json' in event.src_path:
print(f'Plugin manifest changed: {event.src_path}')
self.reload_plugin(event.src_path)
def reload_plugin(self, manifest_path: str):
import json, os
plugin_dir = os.path.dirname(manifest_path)
try:
with open(manifest_path) as f:
manifest = json.load(f)
manifest['_path'] = plugin_dir
self.loader(manifest, self.registry)
print(f'Reloaded: {manifest["name"]}')
except Exception as e:
print(f'Reload failed: {e}')
def start_plugin_watcher(plugin_dir: str, registry):
handler = PluginReloadHandler(registry, lambda m, r: None)
observer = Observer()
observer.schedule(handler, plugin_dir, recursive=True)
observer.start()
return observerComprobación e instalación automática de dependencias
Al cargar un plugin, compruebe si sus paquetes de Python necesarios están instalados. Opcionalmente, instale automáticamente los paquetes que falten mediante pip. Registre un error claro si no se puede satisfacer una dependencia.
import subprocess
import sys
import importlib
def check_and_install_deps(manifest: dict, auto_install: bool = False) -> bool:
packages = manifest.get('requires', {}).get('python_packages', [])
missing = []
for pkg_spec in packages:
pkg_name = pkg_spec.split('>=')[0].split('==')[0].strip()
try:
importlib.import_module(pkg_name.replace('-', '_'))
except ImportError:
missing.append(pkg_spec)
if not missing:
return True
print(f'Missing packages for {manifest["name"]}: {missing}')
if auto_install:
for pkg in missing:
print(f'Installing {pkg}...')
result = subprocess.run(
[sys.executable, '-m', 'pip', 'install', pkg],
capture_output=True, text=True
)
if result.returncode != 0:
print(f'Install failed: {result.stderr[:200]}')
return False
return True
return False
if __name__ == '__main__':
manifest = {'name': 'demo-plugin', 'requires': {'python_packages': ['totally_fake_package_xyz']}}
ok = check_and_install_deps(manifest, auto_install=False)
print('All dependencies satisfied:', ok)
Inicialización completa de plugins
Reúna el descubrimiento, la validación, la comprobación de dependencias, la carga de módulos y el registro en una única función de inicialización que se llame al iniciar el agente.
def bootstrap_plugins(
plugin_dir: str,
registry: ToolRegistry,
auto_install_deps: bool = False
) -> dict:
results = {'loaded': [], 'failed': []}
manifests = discover_plugins(plugin_dir)
for manifest in manifests:
name = manifest.get('name', '?')
is_valid, errors = validate_manifest(manifest)
if not is_valid:
print(f'INVALID {name}: {errors}')
results['failed'].append({'name': name, 'reason': errors})
continue
deps_ok = check_and_install_deps(manifest, auto_install_deps)
if not deps_ok:
results['failed'].append({'name': name, 'reason': 'missing_deps'})
continue
module = load_plugin_module(manifest)
if not module:
results['failed'].append({'name': name, 'reason': 'import_error'})
continue
tools = extract_tools_from_module(module, manifest['tool_definitions'])
registry.register_plugin(manifest, tools)
results['loaded'].append(name)
print(f'Plugins loaded: {results["loaded"]}')
print(f'Plugins failed: {results["failed"]}')
return resultsRegistro de eventos del ciclo de vida de los plugins
Registre cada evento importante del ciclo de vida de los plugins: descubrimiento, fallo de validación, carga correcta, recarga en caliente y descarga. Estos registros son esenciales para depurar y auditar el sistema de plugins en producción.
import logging
from datetime import datetime
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s'
)
plugin_logger = logging.getLogger('plugin_system')
def log_plugin_event(event: str, plugin_name: str, details: dict = None):
entry = {
'event': event,
'plugin': plugin_name,
'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
'details': details or {}
}
if event in ('VALIDATION_FAILED', 'LOAD_FAILED', 'SIGNATURE_INVALID'):
plugin_logger.warning('Plugin event: %s', entry)
else:
plugin_logger.info('Plugin event: %s', entry)
# Usage:
log_plugin_event('DISCOVERED', 'weather-tools', {'path': 'plugins/weather-tools'})
log_plugin_event('LOADED', 'weather-tools', {'tools': ['get_current_weather']})
log_plugin_event('VALIDATION_FAILED', 'bad-plugin', {'errors': ['Missing entry_point']})
if __name__ == '__main__':
import sys
plugin_logger.addHandler(logging.StreamHandler(sys.stdout))
log_plugin_event('LOADED', 'demo-plugin', {'tools': ['get_weather']})
Comprobación de conocimientos
¿Cuál es el propósito del campo entry_point en un manifiesto de plugin?
Repaso: descubrimiento y registro de plugins
¡Excelente! Esto es lo que ha aprendido:
- Manifiesto de plugin: plugin.json con name, version, entry_point, tool_definitions y requires
- Descubrimiento: explorar el directorio en busca de subdirectorios que contengan plugin.json
- Validación: comprobar los campos obligatorios, el formato de la versión, las variables de entorno y que haya herramientas no vacías
- Carga dinámica: importlib.import_module() mediante la ruta de entry_point
- Registro de herramientas: mapa central del nombre de la herramienta a su esquema y función execute
- Recarga en caliente: watchdog supervisa el directorio de plugins y recarga los plugins cuando cambia el manifiesto
Siguiente tema: versionado de herramientas y gestión de compatibilidad.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Descubrimiento y registro de plugins» es gratis?
Sí — el texto completo de «Descubrimiento y registro de plugins» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Descubrimiento y registro de plugins»?
Registros de herramientas, archivos de manifiesto y carga dinámica de herramientas durante la ejecución. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?
No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Descubrimiento y registro de plugins»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?
Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Diseño de herramientas de agentes reutilizables
- Descubrimiento y registro de plugins
- Versionado y compatibilidad de herramientas
- Creación de un marketplace de plugins para agentes