构建图像生成供应商插件
图像生成供应商插件注册一个后端,用于服务每次 image_generate 工具调用——DALL·E、gpt-image、Grok、Flux、Imagen、Stable Diffusion、fal、Replicate、本地的 ComfyUI 环境,以及其他任何服务。内置供应商(OpenAI、OpenAI-Codex、xAI)均以插件形式发布。您可以通过在 plugins/image_gen/<name>/ 下放入一个目录来添加新插件或覆盖已有的插件。
图像生成是 Hermes 支持的后端插件之一。其他后端插件(使用更专门的抽象基类)包括内存供应商插件、上下文引擎插件和模型供应商插件。通用的工具/钩子/CLI 插件位于构建 Hermes 插件中。
发现机制
Hermes 在三个位置扫描图像生成后端:
- 内置 —
<repo>/plugins/image_gen/<name>/(自动加载,类型为backend,始终可用) - 用户 —
~/.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) 函数会调用 ctx.register_image_gen_provider(...),将该插件注册到 agent/image_gen_registry.py 的注册表中。活动供应商由 config.yaml 中的 image_gen.provider 指定;hermes tools 会引导用户完成选择。
image_generate 工具包装器向注册表查询活动供应商并分派请求。如果没有注册任何供应商,该工具会显示一条有用的错误信息,引导用户查看 hermes tools。
目录结构
plugins/image_gen/my-backend/
├── __init__.py # ImageGenProvider 子类 + register()
└── plugin.yaml # 清单文件,类型为 backend
内置插件到此就完整了。位于 ~/.hermes/plugins/image_gen/<name>/ 的用户插件需要添加到 config.yaml 的 plugins.enabled 中(或运行 hermes plugins enable <name>)。
ImageGenProvider 抽象基类
子类化 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: 我的图片后端 — 通过 My Backend SDK 实现文生图
author: 你的名字
kind: backend
requires_env:
- MY_BACKEND_API_KEY
kind: backend 用于将该插件路由到图片生成注册路径。requires_env 在执行 hermes plugins install 时会提示用户填写。
ABC 参考
完整合约在 agent/image_gen_provider.py 中。你通常需要覆写以下方法:
| 成员 | 是否必需 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
name | ✅ | — | 用于 image_gen.provider 配置的稳定标识 |
display_name | — | name.title() | 在 hermes tools 中显示的标签 |
is_available() | — | True | 用于检查凭据或依赖项是否缺失 |
list_models() | — | [] | 供 hermes tools 模型选择器使用的目录 |
default_model() | — | list_models() 的第一个值 | 未配置模型时的回退 |
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。这两个函数都在 agent/image_gen_provider.py 中。
成功响应:
success_response(
image=<url-或-绝对路径>,
model=<模型-id>,
prompt=<回显的-prompt>,
aspect_ratio="landscape" | "square" | "portrait",
provider=<你的-provider-名称>,
extra={...}, # 可选的后端特定字段
)
错误响应:
error_response(
error="人类可读的消息",
error_type="provider_error" | "invalid_input" | "<异常类名>",
provider=<你的-provider-名称>,
model=<模型-id>,
prompt=<prompt>,
aspect_ratio=<解析后的宽高比>,
)
工具包装器会将字典 JSON 序列化,并交给 LLM。错误会作为工具结果返回;LLM 会决定如何向用户解释这些错误。
处理 base64 与 URL 输出
有些后端返回图片 URL(fal、Replicate),有些返回 base64 载荷(OpenAI gpt-image-2)。对于 base64 的情况,请使用 save_b64_image() —— 它会将图片写入 $HERMES_HOME/cache/images/<prefix>_<timestamp>_<uuid>.<ext> 并返回绝对路径的 Path。将该路径(作为 str)以 image= 参数传入 success_response()。交付网关(Telegram 图片气泡、Discord 附件)会同时识别 URL 和绝对路径。
用户覆盖
将用户插件放在 ~/.hermes/plugins/image_gen/<name>/ 目录下,使用与内置插件相同的 name 属性,然后通过 hermes plugins enable <name> 启用——注册表采取“最后写入者获胜”原则,因此你的版本会替换内置版本。适用于将 openai 插件指向私有代理,或替换自定义模型目录。
测试
export HERMES_HOME=/tmp/hermes-imggen-test
mkdir -p $HERMES_HOME/plugins/image_gen/my-backend
# …将 __init__.py 和 plugin.yaml 复制到该目录…
export MY_BACKEND_API_KEY=your-test-key
hermes plugins enable my-backend
# 将其选为当前使用的提供商
echo "image_gen:" >> $HERMES_HOME/config.yaml
echo " provider: my-backend" >> $HERMES_HOME/config.yaml
# 测试运行
hermes -z "生成一张穿着太空服的柯基犬图片"
或以交互方式:hermes tools → “Image Generation” → 选择 my-backend → 如有提示则输入 API Key。
参考实现
plugins/image_gen/openai/__init__.py— gpt-image-2 以低/中/高三档作为三个虚拟模型 ID,共享同一个 API 模型,但使用不同的quality参数。这是单后端下分层模型 + config.yaml 优先级链的良好示例。plugins/image_gen/xai/__init__.py— 通过 xAI 实现的 Grok Imagine。形状不同(URL 输出,目录更简洁)。plugins/image_gen/openai-codex/__init__.py— 采用 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 register 函数。有关完整设置,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 — 所有插件类型一览
- 构建 Hermes 插件 — 通用工具/钩子/斜杠命令指南