zhenxun_bot/zhenxun/builtin_plugins/llm_manager/__init__.py
webjoin111 3ee0f6f2b1 feat(llm): 增强 LLM 管理功能,支持纯文本列表输出,优化模型能力识别并新增提供商
- 【LLM 管理器】为 `llm list` 命令添加 `--text` 选项,支持以纯文本格式输出模型列表。
- 【LLM 配置】新增 `OpenRouter` LLM 提供商的默认配置。
- 【模型能力】增强 `get_model_capabilities` 函数的查找逻辑,支持模型名称分段匹配和更灵活的通配符匹配。
- 【模型能力】为 `Gemini` 模型能力注册表使用更通用的通配符模式。
- 【模型能力】新增 `GPT` 系列模型的详细能力定义,包括多模态输入输出和工具调用支持。
2025-11-12 16:07:58 +08:00

202 lines
6.7 KiB
Python

from collections import defaultdict
from nonebot.permission import SUPERUSER
from nonebot.plugin import PluginMetadata
from nonebot_plugin_alconna import (
Alconna,
Args,
Arparma,
Match,
Option,
Query,
Subcommand,
on_alconna,
store_true,
)
from zhenxun.configs.utils import PluginExtraData
from zhenxun.services.log import logger
from zhenxun.utils.enum import PluginType
from zhenxun.utils.message import MessageUtils
from .data_source import DataSource
from .presenters import Presenters
__plugin_meta__ = PluginMetadata(
name="LLM模型管理",
description="查看和管理大语言模型服务。",
usage="""
LLM模型管理 (SUPERUSER)
llm list [--all]
- 查看可用模型列表。
- --all: 显示包括不可用在内的所有模型。
llm info <Provider/ModelName>
- 查看指定模型的详细信息和能力。
llm default [Provider/ModelName]
- 查看或设置全局默认模型。
- 不带参数: 查看当前默认模型。
- 带参数: 设置新的默认模型。
- 例子: llm default Gemini/gemini-2.0-flash
llm test <Provider/ModelName>
- 测试指定模型的连通性和API Key有效性。
llm keys <ProviderName>
- 查看指定提供商的所有API Key状态。
llm reset-key <ProviderName> [--key <api_key>]
- 重置提供商的所有或指定API Key的失败状态。
""",
extra=PluginExtraData(
author="HibiKier",
version="1.0.0",
plugin_type=PluginType.SUPERUSER,
).to_dict(),
)
llm_cmd = on_alconna(
Alconna(
"llm",
Subcommand(
"list",
Option("--text", action=store_true, help_text="以纯文本格式输出模型列表"),
alias=["ls"],
help_text="查看模型列表",
),
Subcommand("info", Args["model_name", str], help_text="查看模型详情"),
Subcommand("default", Args["model_name?", str], help_text="查看或设置默认模型"),
Subcommand(
"test", Args["model_name", str], alias=["ping"], help_text="测试模型连通性"
),
Subcommand("keys", Args["provider_name", str], help_text="查看API密钥状态"),
Subcommand(
"reset-key",
Args["provider_name", str],
Option("--key", Args["api_key", str], help_text="指定要重置的API Key"),
help_text="重置API Key状态",
),
Option("--all", action=store_true, help_text="显示所有条目"),
),
permission=SUPERUSER,
priority=5,
block=True,
)
@llm_cmd.assign("list")
async def handle_list(
arp: Arparma,
show_all: Query[bool] = Query("all"),
text_mode: Query[bool] = Query("list.text.value", False),
):
"""处理 'llm list' 命令"""
logger.info("获取LLM模型列表", command="LLM Manage", session=arp.header_result)
models = await DataSource.get_model_list(show_all=show_all.result)
if text_mode.result:
if not models:
await llm_cmd.finish("当前没有配置任何LLM模型。")
grouped_models = defaultdict(list)
for model in models:
grouped_models[model["provider_name"]].append(model)
response_parts = ["可用的LLM模型列表:"]
for provider, model_list in grouped_models.items():
response_parts.append(f"\n{provider}:")
for model in model_list:
response_parts.append(
f" {model['provider_name']}/{model['model_name']}"
)
response_text = "\n".join(response_parts)
await llm_cmd.finish(response_text)
else:
image = await Presenters.format_model_list_as_image(models, show_all.result)
await llm_cmd.finish(MessageUtils.build_message(image))
@llm_cmd.assign("info")
async def handle_info(arp: Arparma, model_name: Match[str]):
"""处理 'llm info' 命令"""
logger.info(
f"获取模型详情: {model_name.result}",
command="LLM Manage",
session=arp.header_result,
)
details = await DataSource.get_model_details(model_name.result)
if not details:
await llm_cmd.finish(f"未找到模型: {model_name.result}")
image_bytes = await Presenters.format_model_details_as_markdown_image(details)
await llm_cmd.finish(MessageUtils.build_message(image_bytes))
@llm_cmd.assign("default")
async def handle_default(arp: Arparma, model_name: Match[str]):
"""处理 'llm default' 命令"""
if model_name.available:
logger.info(
f"设置默认模型为: {model_name.result}",
command="LLM Manage",
session=arp.header_result,
)
_success, message = await DataSource.set_default_model(model_name.result)
await llm_cmd.finish(message)
else:
logger.info("查看默认模型", command="LLM Manage", session=arp.header_result)
current_default = await DataSource.get_default_model()
await llm_cmd.finish(f"当前全局默认模型为: {current_default or '未设置'}")
@llm_cmd.assign("test")
async def handle_test(arp: Arparma, model_name: Match[str]):
"""处理 'llm test' 命令"""
logger.info(
f"测试模型连通性: {model_name.result}",
command="LLM Manage",
session=arp.header_result,
)
await llm_cmd.send(f"正在测试模型 '{model_name.result}',请稍候...")
_success, message = await DataSource.test_model_connectivity(model_name.result)
await llm_cmd.finish(message)
@llm_cmd.assign("keys")
async def handle_keys(arp: Arparma, provider_name: Match[str]):
"""处理 'llm keys' 命令"""
logger.info(
f"查看提供商API Key状态: {provider_name.result}",
command="LLM Manage",
session=arp.header_result,
)
sorted_stats = await DataSource.get_key_status(provider_name.result)
if not sorted_stats:
await llm_cmd.finish(
f"未找到提供商 '{provider_name.result}' 或其没有配置API Keys。"
)
image = await Presenters.format_key_status_as_image(
provider_name.result, sorted_stats
)
await llm_cmd.finish(MessageUtils.build_message(image))
@llm_cmd.assign("reset-key")
async def handle_reset_key(
arp: Arparma, provider_name: Match[str], api_key: Match[str]
):
"""处理 'llm reset-key' 命令"""
key_to_reset = api_key.result if api_key.available else None
log_msg = f"重置 {provider_name.result}" + (
"指定API Key" if key_to_reset else "所有API Keys"
)
logger.info(log_msg, command="LLM Manage", session=arp.header_result)
_success, message = await DataSource.reset_key(provider_name.result, key_to_reset)
await llm_cmd.finish(message)