0Pricing
AI Agents · Lekcja

Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek

Rejestry narzędzi, pliki manifestu i dynamiczne ładowanie narzędzi w czasie działania.

Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek to bezpłatna lekcja AI Agents na CoddyKit. To lekcja 2 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej AI Agents, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.

Systemy wtyczek dla agentów

System wtyczek pozwala agentom wykrywać i ładować nowe narzędzia w czasie działania bez modyfikowania głównego kodu agenta. Agent odczytuje katalog wtyczek, ładuje manifest każdej wtyczki, waliduje go i dodaje jej narzędzia do aktywnego rejestru narzędzi.

Umożliwia to tworzenie modułowych i rozszerzalnych architektur agentowych.

Format manifestu wtyczki

Każda wtyczka zawiera plik manifestu plugin.json. Jest to dowód tożsamości wtyczki: określa, czym ona jest, jaką ma wersję, jakie narzędzia udostępnia i czego wymaga (pakietów Python, zmiennych środowiskowych).

# 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])

Moduł ładujący katalog wtyczek

Należy przeskanować katalog w poszukiwaniu podkatalogów wtyczek. Każdy podkatalog musi zawierać manifest plugin.json. Moduł ładujący odczytuje każdy manifest, waliduje go i rejestruje wtyczkę w rejestrze wtyczek.

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)}')

Walidacja manifestu

Przed załadowaniem wtyczki należy zwalidować jej manifest względem schematu, aby wykryć brak wymaganych pól, nieprawidłowe wersje lub brakujące zmienne środowiskowe. Nieprawidłowe wtyczki należy odrzucić i zapisać przyczynę w dzienniku.

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))

Dynamiczne ładowanie narzędzi

Po zwalidowaniu manifestu wtyczki należy dynamicznie zaimportować jej moduł Python i wywołać get_tools(), aby pobrać definicje narzędzi oraz funkcje ich wykonywania. Mechanizm importlib języka Python znacznie to ułatwia.

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'])

Rejestr narzędzi

Rejestr narzędzi jest jednym źródłem prawdy o wszystkich dostępnych narzędziach. Mapuje nazwy narzędzi na ich schematy i funkcje wykonywania. Agent odpytuje rejestr podczas tworzenia listy narzędzi dla każdego wywołania 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'}))

Wyszukiwanie według możliwości

Gdy agent ma wiele wtyczek, powinien mieć możliwość wyszukiwania w rejestrze według tagu możliwości zamiast ładowania wszystkich narzędzi do każdego wywołania LLM. Zbyt duża liczba narzędzi w kontekście pogarsza dokładność wyboru narzędzi przez 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]}')

Automatyczne przeładowywanie po zmianie katalogu

W środowisku programistycznym przydatne jest przeładowywanie wtyczek po zmianie plików, bez ponownego uruchamiania agenta. Należy użyć biblioteki watchdog do obserwowania katalogu wtyczek i wywoływania przeładowania po zmianie plików 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 observer

Sprawdzanie zależności i automatyczna instalacja

Podczas ładowania wtyczki należy sprawdzić, czy wymagane przez nią pakiety Python są zainstalowane. Opcjonalnie można automatycznie zainstalować brakujące pakiety za pomocą pip. Jeśli nie można spełnić zależności, należy zapisać w dzienniku jasny komunikat o błędzie.

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)

Pełna inicjalizacja wtyczek

Wykrywanie, walidację, sprawdzanie zależności, ładowanie modułów i rejestrację w rejestrze należy umieścić w jednej funkcji inicjalizującej wywoływanej podczas uruchamiania agenta.

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 results

Rejestrowanie zdarzeń cyklu życia wtyczek

Należy rejestrować każde istotne zdarzenie w cyklu życia wtyczki: wykrycie, niepowodzenie walidacji, pomyślne załadowanie, automatyczne przeładowanie i wyładowanie. Dzienniki te są niezbędne do debugowania i audytowania systemu wtyczek na produkcji.

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']})

Sprawdzenie wiedzy

Do czego służy pole entry_point w manifeście wtyczki?

Podsumowanie: wykrywanie i rejestrowanie wtyczek

Świetnie! W tej lekcji poznali Państwo:

  • Manifest wtyczki: plugin.json z polami name, version, entry_point, tool_definitions, requires
  • Wykrywanie: skanowanie katalogu w poszukiwaniu podkatalogów z plikiem plugin.json
  • Walidacja: sprawdzanie wymaganych pól, formatu wersji, zmiennych środowiskowych i niepustej listy narzędzi
  • Dynamiczne ładowanie: importlib.import_module() z użyciem ścieżki entry_point
  • Rejestr narzędzi: centralna mapa nazwy narzędzi na schemat i funkcję execute
  • Automatyczne przeładowywanie: watchdog obserwuje katalog wtyczek i przeładowuje je po zmianie manifestu

Następny temat: wersjonowanie narzędzi i zarządzanie zgodnością.

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu AI Agents, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek”?

Rejestry narzędzi, pliki manifestu i dynamiczne ładowanie narzędzi w czasie działania. Ćwiczysz AI Agents z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć AI Agents?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. AI Agents w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 2 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji AI Agents?

Tak. Każda lekcja AI Agents zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Projektowanie narzędzi agentów do udostępniania
  2. Wykrywanie i rejestrowanie wtyczek
  3. Wersjonowanie narzędzi i zgodność
  4. Budowanie marketplace’u wtyczek agentów
← Powrót do AI Agents