构建图像生成提供者插件
图像生成(image-gen)提供者插件注册一个后端,用于服务每一次 image_generate 工具调用——无论是 DALL·E、gpt-image、Grok、Flux、Imagen、Stable Diffusion、fal、Replicate、本地 ComfyUI 环境,还是其他任何后端。内置提供者(OpenAI、OpenAI-Codex、xAI)均作为插件提供。你可以通过在 plugins/image_gen/<name>/ 中放置一个目录来添加新的提供者,或覆盖已有的捆绑提供者。
图像生成是 Hermes 支持的几种后端插件之一。其他插件(具有更专用的抽象基类 ABC)包括 记忆提供者插件、上下文引擎插件 和 模型提供者插件。通用的工具/钩子/CLI 插件请参阅 构建 Hermes 插件。
发现机制工作原理
Hermes 会在以下三个位置扫描图像生成后端:
- 捆绑(Bundled) —
<repo>/plugins/image_gen/<name>/(随kind: backend自动加载,始终可用) - 用户(User) —
~/.hermes/plugins/image_gen/<name>/(通过plugins.enabled选择启用) - Pip — 声明了
hermes_agent.plugins入口点的包
每个插件的 register(ctx) 函数都会调用 ctx.register_image_gen_provider(...)——这将其放入 agent/image_gen_registry.py 中的注册表。活跃提供者由 config.yaml 中的 image_gen.provider 选定;hermes tools 会引导用户进行选择。
image_generate 工具包装器向注册表请求活跃提供者并分派到该提供者。如果没有注册任何提供者,该工具会显示一条有用的错误信息,指向 hermes tools。
目录结构
plugins/image_gen/my-backend/
├── __init__.py # ImageGenProvider subclass + register()
└── plugin.yaml # Manifest with kind: backend
此时,捆绑插件已完整。位于 ~/.hermes/plugins/image_gen/<name>/ 的用户插件需要添加到 config.yaml 中的 plugins.enabled 列表中(或者运行 hermes plugins enable <name>)。
ImageGenProvider 抽象基类 (ABC)
继承 agent.image_gen_provider.ImageGenProvider。唯一必需的成员是 name 属性和 generate() 方法——其他所有成员都有合理的默认值:
# plugins/image_gen/my-backend/__init__.py
from typing import Any, Dict, List, Optional
import os
from agent.image_gen_provider import (
DEFAULT_ASPECT_RATIO,
ImageGenProvider,
error_response,
resolve_aspect_ratio,
save_b64_image,
success_response,
)
class MyBackendImageGenProvider(ImageGenProvider):
@property
def name(self) -> str:
# Stable id used in image_gen.provider config. Lowercase, no spaces.
return "my-backend"
@property
def display_name(self) -> str:
# Human label shown in `hermes tools`. Defaults to name.title() if omitted.
return "My Backend"
def is_available(self) -> bool:
# Return False if credentials or deps are missing.
# The tool's availability gate calls this before dispatch.
if not os.environ.get("MY_BACKEND_API_KEY"):
return False
try:
import my_backend_sdk # noqa: F401
except ImportError:
return False
return True
def list_models(self) -> List[Dict[str, Any]]:
# Catalog shown in `hermes tools` model picker.
return [
{
"id": "my-model-fast",
"display": "My Model (Fast)",
"speed": "~5s",
"strengths": "Quick iteration",
"price": "$0.01/image",
},
{
"id": "my-model-hq",
"display": "My Model (HQ)",
"speed": "~30s",
"strengths": "Highest fidelity",
"price": "$0.04/image",
},
]
def default_model(self) -> Optional[str]:
return "my-model-fast"
def get_setup_schema(self) -> Dict[str, Any]:
# Metadata for the `hermes tools` picker — keys to prompt for at setup.
return {
"name": "My Backend",
"badge": "paid", # optional; shown as a short tag in the picker
"tag": "One-line description shown under the name",
"env_vars": [
{
"key": "MY_BACKEND_API_KEY",
"prompt": "My Backend API key",
"url": "https://my-backend.example.com/api-keys",
},
],
}
def generate(
self,
prompt: str,
aspect_ratio: str = DEFAULT_ASPECT_RATIO,
**kwargs: Any,
) -> Dict[str, Any]:
prompt = (prompt or "").strip()
aspect_ratio = resolve_aspect_ratio(aspect_ratio)
if not prompt:
return error_response(
error="Prompt is required",
error_type="invalid_input",
provider=self.name,
prompt="",
aspect_ratio=aspect_ratio,
)
# Model selection precedence: env var → config → default. The helper
# _resolve_model() in the built-in openai plugin is a good reference.
model_id = kwargs.get("model") or self.default_model() or "my-model-fast"
try:
import my_backend_sdk
client = my_backend_sdk.Client(api_key=os.environ["MY_BACKEND_API_KEY"])
result = client.generate(
prompt=prompt,
model=model_id,
aspect_ratio=aspect_ratio,
)
# Two shapes supported:
# - URL string: return it as `image`
# - base64 data: save under $HERMES_HOME/cache/images/ via save_b64_image()
if result.get("image_b64"):
path = save_b64_image(
result["image_b64"],
prefix=self.name,
extension="png",
)
image = str(path)
else:
image = result["image_url"]
return success_response(
image=image,
model=model_id,
prompt=prompt,
aspect_ratio=aspect_ratio,
provider=self.name,
)
except Exception as exc:
return error_response(
error=str(exc),
error_type=type(exc).__name__,
provider=self.name,
model=model_id,
prompt=prompt,
aspect_ratio=aspect_ratio,
)
def register(ctx) -> None:
"""Plugin entry point — called once at load time."""
ctx.register_image_gen_provider(MyBackendImageGenProvider())
plugin.yaml
name: my-backend
version: 1.0.0
description: My image backend — text-to-image via My Backend SDK
author: Your Name
kind: backend
requires_env:
- MY_BACKEND_API_KEY
kind: backend 是将插件路由到图像生成注册路径的关键。requires_env 会在执行 hermes plugins install 时提示用户配置。
ABC 参考
完整契约位于 agent/image_gen_provider.py。你通常会被重写的方法如下:
| 成员 | 必需 | 默认值 | 用途 |
|---|---|---|---|
name | ✅ | — | 在 image_gen.provider 配置中使用的稳定 ID |
display_name | — | name.title() | 在 hermes tools 中显示的标签 |
is_available() | — | True | 用于检查缺失凭据/依赖项的门控 |
list_models() | — | [] | 供 hermes tools 模型选择器使用的目录 |
default_model() | — | list_models() 中的第一个 | 未配置模型时的回退选项 |
get_setup_schema() | — | 最小化 | 选择器元数据 + 环境变量提示 |
generate(prompt, aspect_ratio, **kwargs) | ✅ | — | 实际调用 |
响应格式
generate() 必须返回通过 success_response() 或 error_response() 构建的字典。两者均位于 agent/image_gen_provider.py 中。
成功:
success_response(
image=<url-or-absolute-path>,
model=<model-id>,
prompt=<echoed-prompt>,
aspect_ratio="landscape" | "square" | "portrait",
provider=<your-provider-name>,
extra={...}, # optional backend-specific fields
)
错误:
error_response(
error="human-readable message",
error_type="provider_error" | "invalid_input" | "<exception class name>",
provider=<your-provider-name>,
model=<model-id>,
prompt=<prompt>,
aspect_ratio=<resolved aspect>,
)
工具包装器将该字典序列化为 JSON 并交给 LLM。错误会作为工具结果呈现;LLM 决定如何向用户解释这些错误。
处理 base64 与 URL 输出
某些后端返回图像 URL(如 fal、Replicate);其他后端返回 base64 负载(如 OpenAI gpt-image-2)。对于 base64 情况,请使用 save_b64_image()——它将文件写入 $HERMES_HOME/cache/images/<prefix>_<timestamp>_<uuid>.<ext> 并返回绝对 Path。在 success_response() 中将该路径(作为 str)作为 image= 参数传递。网关交付(Telegram 照片气泡、Discord 附件)既能识别 URL 也能识别绝对路径。
用户覆盖
在 ~/.hermes/plugins/image_gen/<name>/ 中放置一个用户插件,其 name 属性与某个捆绑插件相同,并通过 hermes plugins enable <name> 启用它——注册表采用“最后写入者胜出”原则,因此你的版本将替换内置版本。这对于将 openai 插件指向私有代理,或换入自定义模型目录非常有用。
测试
export HERMES_HOME=/tmp/hermes-imggen-test
mkdir -p $HERMES_HOME/plugins/image_gen/my-backend
# …copy __init__.py + plugin.yaml into that dir…
export MY_BACKEND_API_KEY=your-test-key
hermes plugins enable my-backend
# Pick it as the active provider
echo "image_gen:" >> $HERMES_HOME/config.yaml
echo " provider: my-backend" >> $HERMES_HOME/config.yaml
# Exercise it
hermes -z "Generate an image of a corgi in a spacesuit"
或者交互式测试:hermes tools → “Image Generation” → 选择 my-backend → 如果提示则输入 API 密钥。
参考实现
plugins/image_gen/openai/__init__.py— 将 gpt-image-2 分为低/中/高三个层级,作为共享同一 API 模型但具有不同quality参数的三个虚拟模型 ID。这是在单一后端下分层模型以及 config.yaml 优先级链的良好示例。plugins/image_gen/xai/__init__.py— 通过 xAI 使用 Grok Imagine。形态不同(URL 输出,更简单的目录)。plugins/image_gen/openai-codex/__init__.py— Codex 风格的 Responses API 变体,复用 OpenAI SDK 但使用不同的路由基础 URL。
通过 pip 分发
# pyproject.toml
[project.entry-points."hermes_agent.plugins"]
my-backend-imggen = "my_backend_imggen_package"
my_backend_imggen_package 必须暴露一个顶层的 register 函数。完整设置请参阅通用插件指南中的 通过 pip 分发。
相关页面
- 图像生成 — 面向用户的功能文档
- 插件概览 — 一览所有插件类型
- 构建 Hermes 插件 — 通用工具/钩子/斜杠命令指南