Das Plug-in-System von Coze Studio ist mit standardisierten Schnittstellen ausgestattet und arbeitet auf drei Ebenen:
- ProtokollschichtDefinition von Anfrage-/Antwortformaten auf der Grundlage der OpenAPI-Spezifikation
- ImplementierungsschichtIsolierung der Laufzeitumgebung durch Docker-Container zur Gewährleistung der Sicherheit
- PlanungsebeneWorkflow-Engine lädt dynamisch Plugin-Beschreibungsdateien und übernimmt die Zuordnung von Eingabe und Ausgabe
Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Entwicklung eines Wetter-Checker-Plugins:
- Erstellen von Plug-in-VorlagenWählen Sie in der Konsole "Neues Plugin", um den eindeutigen Bezeichner und die Basis-Metadaten festzulegen.
- Konfigurieren der API-SchnittstelleOpenAPI-Adresse des Wetterdienstes eingeben (z. B. Wabi Wabi Weather API), Abfrageparameter definieren (Stadtcode/Datum usw.)
- Gestaltung der AntwortstrukturJSON-Felder, die von der API zurückgegeben werden, werden auf strukturierte Daten abgebildet, die vom Smart erkannt werden können (Temperatur/Luftfeuchtigkeit/Wind).
- Test FreigabePlug-in-Knoten zum Workflow hinzufügen: Nach dem Speichern Testparameter eingeben, um die Genauigkeit der Datenrückgabe zu überprüfen
Fortgeschrittene Entwicklungskenntnisse:
- Unterstützung der JWT-Authentifizierung und anderer Sicherheitsmechanismen zum Schutz des API-Schlüssels
- Konfigurierbare Caching-Richtlinien zur Reduzierung doppelter Anfragen
- Komplexe Logik, wie z. B. die dynamische Parametergenerierung, ist über das Python-SDK verfügbar.
- Fehlerbehandlung Vorschlag zur Implementierung eines "Service Degradation"-Mechanismus zur Sicherstellung der Verfügbarkeit
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoze Studio (Coze Open Source Edition): eine quelloffene Low-Code-Plattform für die schnelle Entwicklung von KI-IntelligenzenDie




























