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萧山中兴建设有限公司网站,wordpress伪静态设置,怎么做网页连接数据库显示信息,优惠券网站怎么做的编写第一个LobeChat插件#xff1a;天气查询功能实现 在智能助手日益普及的今天#xff0c;用户早已不满足于“讲个笑话”或“解释一个概念”这类静态问答。他们希望AI能真正帮自己完成任务——比如出门前问一句“北京今天要带伞吗#xff1f;”#xff0c;就能立刻得到准确…编写第一个LobeChat插件天气查询功能实现在智能助手日益普及的今天用户早已不满足于“讲个笑话”或“解释一个概念”这类静态问答。他们希望AI能真正帮自己完成任务——比如出门前问一句“北京今天要带伞吗”就能立刻得到准确、实时的天气建议。这背后的关键不是让大模型记住气象数据而是让它知道如何获取信息。LobeChat 正是朝着这个方向演进的代表性开源项目。它不仅支持多种主流大语言模型更通过一套简洁而强大的插件系统将AI从“知识库”升级为“行动者”。本文就带你亲手打造第一个实用插件天气查询。我们将用 Next.js 实现服务端逻辑接入和风天气 API并最终让 LobeChat 理解自然语言中的城市与意图返回结构化天气数据。整个过程无需深入前端框架也不依赖复杂部署工具重点在于理解“模型插件”架构的设计哲学与落地细节。现代大语言模型的强大之处在于语义理解和上下文推理但其知识截止于训练数据也无法主动调用外部资源。当你问“今天的金价是多少”时即使是最新的模型也无能为力。这就是插件系统的用武之地。LobeChat 的插件机制本质上是一种轻量级服务集成协议基于 OpenAPI 兼容的 RESTful 接口进行通信。它的核心设计非常干净每个插件只需暴露两个端点GET /manifest.json描述自己是谁、能做什么、需要什么参数POST /call接收运行时输入并返回执行结果。当用户提问时LobeChat 会先扫描所有注册插件的manifest文件判断是否有匹配的功能。如果有则根据 schema 自动提取参数发起调用并将返回的数据交还给大模型由其转化为自然语言回复。这种“声明式Schema驱动”的方式极大降低了开发门槛。你不需要修改主应用代码也不必关心 UI 渲染逻辑只要你的服务能正确响应这两个接口就可以被无缝集成。以天气查询为例我们希望用户说“上海明天天气怎么样”时系统能够识别出这是一个天气请求自动提取“上海”作为城市参数并调用插件获取数据。这就要求我们在manifest中清晰定义输入格式。{ name: 天气查询, description: 根据城市名称获取当前天气情况, avatar: ️, version: 1.0.0, api: { url: /api/weather/call, schema: { type: object, properties: { city: { type: string, description: 城市名称如北京、上海, required: true } } } } }这个manifest.json就像是插件的“简历”——告诉 LobeChat“我能查天气需要一个叫 city 的字符串参数。”一旦注册成功任何包含相关语义的对话都可能触发它。接下来是真正的业务逻辑调用第三方天气 API。这里选择和风天气QWeather原因很实际中文文档完善、免费额度够用每月1000次、覆盖全国城市且提供地理编码与天气数据分离的接口设计非常适合做演示。使用它的流程也很标准1. 注册账号获取 API Key2. 通过城市名调用地理编码接口/v2/city/lookup获取 location ID3. 使用该 ID 调用/v7/weather/now获取实时天气4. 提取关键字段并封装成结构化对象。整个过程可以通过 Node.js 的fetch轻松完成。我们使用Next.js来构建这个微服务因为它天然支持 API Routes无需额外配置路由或服务器。在pages/api/weather/manifest.js中我们直接导出一个 handler 函数export default function handler(req, res) { res.status(200).json({ name: 天气查询, description: 根据城市名称获取当前天气情况, avatar: ️, version: 1.0.0, api: { url: /api/weather/call, schema: { type: object, properties: { city: { type: string, description: 城市名称如北京、上海, required: true, }, }, }, }, author: Developer, }); }而真正的调用逻辑放在pages/api/weather/call.jsconst QWEATHER_KEY process.env.QWEATHER_KEY; async function getWeatherByCity(city) { const locationRes await fetch( https://geoapi.qweather.com/v2/city/lookup?location${encodeURIComponent(city)}key${QWEATHER_KEY} ); const locationData await locationRes.json(); if (!locationData.location?.length) { throw new Error(未找到该城市请检查城市名称是否正确。); } const locationId locationData.location[0].id; const weatherRes await fetch( https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?location${locationId}key${QWEATHER_KEY} ); const weatherData await weatherRes.json(); if (weatherData.code ! 200) { throw new Error(天气服务暂时不可用请稍后再试。); } const now weatherData.now; return { city, temperature: ${now.temp}°C, condition: now.text, humidity: ${now.humidity}%, feelsLike: ${now.feelsLike}°C, updateTime: weatherData.updateTime, }; } export default async function handler(req, res) { if (req.method ! POST) { return res.status(405).json({ error: 仅支持 POST 请求 }); } const { arguments: args } req.body; const { city } args; if (!city) { return res.status(400).json({ error: 缺少必要参数city }); } try { const result await getWeatherByCity(city); res.status(200).json({ response: result }); } catch (error) { res.status(500).json({ error: error.message }); } }注意几个关键点使用process.env.QWEATHER_KEY读取环境变量避免密钥硬编码所有错误都应被捕获并返回统一结构防止前端解析失败返回值包裹在{ response: ... }中符合 LobeChat 插件协议规范。本地开发时创建.env.local文件存入你的密钥QWEATHER_KEYyour_actual_api_key_here启动开发服务器后访问http://localhost:3000/api/weather/manifest可验证元信息是否正常输出。接下来在 LobeChat 的插件管理页面中添加插件地址如http://localhost:3000/api/weather保存后即可在聊天中测试。输入“杭州现在天气如何”如果一切正常你应该能看到类似这样的回复“杭州当前天气晴气温22°C体感温度23°C相对湿度56%。”这一切的背后是完整的链路协同NLU 模块识别意图 → 匹配插件 schema → 提取参数 → 发起 call 调用 → 获取 JSON 数据 → LLM 生成自然语言。当然真实场景下还需考虑更多工程细节。首先是错误处理。网络抖动、API 限流、城市拼写错误都是常见问题。与其返回冷冰冰的“500 错误”不如给出用户友好的提示比如“无法定位‘北平’请确认城市名称是否正确”。其次是性能优化。频繁查询同一城市会导致重复请求地理编码和天气接口。可以引入内存缓存如memory-cache或 Redis对热点城市做短时缓存例如 5 分钟显著降低延迟和 API 消耗。安全方面虽然本地调试可跳过认证但在生产环境中建议增加 Token 验证机制。可以在manifest中声明auth字段要求调用方携带 Bearer Token服务端通过中间件校验合法性。最后是可扩展性。目前只实现了“当前天气”未来可轻松扩展为多模式查询添加forecast参数支持逐日预报增加aqi子命令查询空气质量支持经纬度输入提升定位精度透传lang和unit参数实现国际化。这些都可以通过丰富schema定义来实现而无需改动整体架构。这套模式的价值远不止于天气查询。它可以复用于几乎所有需要动态数据的场景查快递、看股价、查航班、控制智能家居……只要你能找到对应的 API就能快速构建出一个可用的插件。更重要的是它体现了现代 AI 应用的核心范式大模型负责“思考”插件负责“行动”。就像人的大脑不会亲自去翻日历但它知道“该查一下日程了”。LobeChat 的插件系统正是为 AI 提供了这样一双“手”和一对“眼睛”。对于开发者而言这意味着一种全新的构建逻辑——不再是从零开始做一个完整应用而是专注于“能力单元”的设计与组合。你可以像搭积木一样把已有的插件拼接成复杂的自动化流程比如“如果明天下雨就提醒我带伞并推迟户外会议。”这种低耦合、高复用的架构正是推动 AI 助手走向个性化与实用化的关键路径。随着 LobeChat 社区生态的成长我们有望看到越来越多高质量插件涌现。它们或许来自企业内部团队用于提升办公效率也可能出自个人开发者之手解决某个具体的生活痛点。而这一切的起点往往就是这样一个简单的“天气查询”插件。所以不妨现在就开始动手。你下一个插件想做什么创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考