智能体级插件调用改造在Xiaozhi-ESP32-Server中的实现
2025-06-17 19:31:19作者:秋泉律Samson
项目背景
Xiaozhi-ESP32-Server是一个基于ESP32的智能家居控制系统,它通过智能体(Agent)来实现各种自动化控制功能。在系统演进过程中,原有的插件调用机制存在一些局限性,需要进行架构改造以支持更灵活的智能体级插件管理。
原有架构的问题分析
在原有系统中,插件配置存在以下主要问题:
-
全局插件管理:所有插件都在参数管理模块中统一配置,导致所有智能体共享相同的插件能力。例如,当配置了家庭灯光控制插件后,所有智能体都能控制同一组灯光,这在实际场景中既不安全也不合理。
-
缺乏细粒度控制:无法为不同智能体分配不同的工具集,限制了系统的灵活性和安全性。
-
前端界面已就绪但后端不匹配:前端界面已经实现了插件选择功能,但后端架构尚未支持这种细粒度的控制。
技术解决方案
数据库结构调整
-
模型供应器表扩展:
- 新增插件类型记录,包括get_weather、get_news_from_newsnow、play_music、hass_get_state、hass_set_state等
- 每条记录包含插件名称、类型标识(plugin)、配置字段及其默认值
-
参数表清理:
- 移除原有参数表中所有以plugin开头的配置项
- 将插件配置迁移到新的模型供应器表中
API接口改造
-
新增插件列表接口:
- 提供/plugin/names端点,返回系统所有可用插件列表
- 数据来源为模型供应器表中类型为plugin的记录
-
模型配置接口增强:
- 在原有获取模型配置的接口中增加functions字段
- 该字段包含当前智能体支持的插件列表
-
模型角色配置保存接口:
- 扩展保存接口,新增functions字段
- 保存智能体的专属插件配置信息
前后端数据流调整
-
前端适配:
- 使用新的插件选择界面与后端API交互
- 展示每个智能体专属的插件配置
-
Python服务改造:
- 修改私有配置获取接口,保持与原有plugins结构兼容
- 确保工具调用能力正常工作
实现细节
插件元数据管理
系统将插件定义为一种特殊类型的模型供应器,具有以下属性:
- 唯一标识符
- 插件名称
- 配置参数结构
- 默认参数值
- 权限要求
智能体插件关联
每个智能体通过functions字段维护自己的插件集合,包含:
- 启用的插件列表
- 每个插件的个性化配置
- 访问权限控制
向后兼容性
为确保平滑升级,系统实现了:
- 配置数据自动迁移
- 旧版API兼容层
- 默认插件配置继承机制
技术优势
-
细粒度控制:每个智能体可以拥有独立的插件集合和配置。
-
安全性提升:避免了插件被未授权智能体误用的风险。
-
扩展性增强:新的架构更容易支持插件市场等高级功能。
-
用户体验改善:管理员可以更直观地为不同智能体分配不同能力。
实际应用场景
以智能家居为例,改造后的系统可以实现:
- 客厅语音助手:控制灯光、播放音乐
- 厨房智能体:获取天气、控制厨房电器
- 安防监控智能体:仅具有状态查询权限
每个智能体都只能访问被授权的设备和功能,既满足了功能需求,又确保了系统安全。
总结
Xiaozhi-ESP32-Server通过这次智能体级插件调用改造,实现了更灵活、更安全的插件管理体系。这种架构不仅解决了原有系统的问题,还为未来的功能扩展奠定了良好基础,是智能家居控制系统向精细化、个性化方向发展的重要一步。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1