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在当今迅速发展的人工智能领域，dify 作为开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，为开发者提供了丰富的工具和插件支持，使得构建强大的 AI 应用变得更加高效。通过为 Dify 开发工具插件，您可以扩展 LLM 的能力，例如实现联网搜索、科学计算或绘制图片等功能，从而增强 AI 应用与外部世界的交互性。 在接下来的内容中，我们将深入探讨如何为 Dify 开发工具插件，帮助您充分利用平台的潜力，构建出色的 AI 应用。
开发 Dify 插件需要进行以下准备。 Dify 插件脚手架工具 Python 环境，版本号 ≥ 3.12 Dify 插件开发脚手架工具又称为 dify-plugin-daemon，可以被视作插件开发 SDK。 安装Dify插件开发脚手架工具
访问 Dify Plugin CLI(https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/releases) 项目地址，下载并安装最新版本号和对应操作系统的工具。 下载脚手架 初始化 Python 环境大家借助用conda 生成 ，具体可以网上百度 创建新项目赋予可执行权限 初始化项目 输入插件名称、作者、描述信息 初始化项目 选择tool 在终端内使用方向键选择权限，使用 “Tab” 按钮授予权限。 勾选所有权限项后，轻点回车完成插件的创建。 系统将自动生成插件项目代码。 用pycharm打开项目，选择python环境 开发插件在生成的项目文件中有两个比较重要的文件夹 1.provider 插件供应商，在一个项目中可以有多个 2.tools 供应商对应的工具 安装dify_plugin 插件 python包 provider配置provider代码DifyPluginExampleProvider 里面实现的主要是一些验证功能，比如你的工具需要API Key就可以在这里实现 tools配置tools代码importjsonfromcollections.abcimportGeneratorfromtypingimportAnyimportrequestsfromdify_pluginimportToolfromdify_plugin.entities.toolimportToolInvokeMessageclassHtmlToMarkdownTool(Tool):def_invoke(self,tool_parameters:dict[str,Any])->Generator[ToolInvokeMessage]:print(json.dumps(tool_parameters,indent=4))query=tool_parameters["query"]print(f"fetch{query}")try:j_query=f"https://r.jina.ai/{query}"print(f"jinaqueryurl{j_query}")response=requests.get(j_query)response.raise_for_status()content=response.textexceptrequests.RequestExceptionase:content=str(e)yieldself.create_json_message({"result":content})
可以看出，这个工具作用是提供一个url，返回一个markdown给其他节点使用(https://r.jina.ai是一个将网页转markdown的网页，可以在浏览器试试https://r.jina.ai/https://www.baidu.com) 调试 插件开发完成后，接下来需要测试插件是否可以正常运行。Dify 提供便捷地远程调试方式，帮助你快速在测试环境中验证插件功能。 前往“插件管理”页获取远程服务器地址和调试 Key。 回到插件项目，拷贝 .env.example 文件并重命名为 .env，将获取的远程服务器地址和调试 Key 等信息填入其中。 .env 文件： 允许项目的main.py 函数 启动成功 在项目的插件页面可以看到我们的插件,接下来可以进行调试了 配置工作流测试插件在工作流中添加你自己的插件 最终的工作流 允许工作流 查看程序打印日志 工作流运行结果 成功运行 打包插件确认插件能够正常运行后，可以通过以下命令行工具打包并命名插件。 ./dify-plugin-darwin-amd64 plugin package ./html-to-markdown 打包生成包名: html-to-markdown.difypkg 恭喜，你已完成一个工具类型插件的完整开发、调试与打包过程！ 发布插件如果想要将插件发布至 Dify Marketplace，请确保你的插件遵循了插件发布规范。审核通过后，代码将合并至主分支并自动上线至 Dify Marketplace。 总结通过为 Dify 开发工具插件，我们不仅能够扩展 AI 应用的能力，还能提升系统的灵活性和可扩展性。无论是接入外部 API、执行复杂计算，还是增强交互体验，插件都能让 Dify 更加强大 | 
