当需要使用内部或者本地的大语言模型或者语音服务等，这时候就需要自己开发专用的插件了。

插件分为了 LLM | TTS | IAT 三种类型。每种插件都会有接受到框架提供的不同形参，然后调用参数的方法与框架进行通信。

不管什么类型的插件，使用上基本上都是差不多的，基本逻辑都是开发者拿到自定义服务数据后在使用 ESP-AI 框架提供的方法传递给 ESP-AI。

必备能力

很多人担心写插件会很难，可能会涉及硬件或者服务相关的知识，其实并没有想象的这么难，插件已经将硬件和服务部分隔离到了框架中，开发者只需要关心怎么把自己服务上面的数据传给ESP-AI即可。

编写插件使用 Nodejs 进行，每种插件都会提供完整的接口描述，你可以把该描述文件给 Chat GPT 让它帮你完成具体逻辑。但是开发者必须也得有一定的 Nodejs 编程能力。

ESP-AI 正在为更多的语言提供 SDK 包来开发插件，我们首先会探索为 Python 提供开发 ESP-AI 插件的 SDK， 请耐心等待...

必读规约

1. LLM 插件名称必须是 esp-ai-plugin-llm-xxx 形式
2. TTS 插件名称必须是 esp-ai-plugin-tts-xxx 形式
3. IAT 插件名称必须是 esp-ai-plugin-iat-xxx 形式
4. 要对外发布的插件，必须在插件目录的package.json增加下面关键词.

{
    "keywords": ["esp-ai-plugin", "esp-ai-plugin-llm"] 
}

上手指南

LLM | TTS | IAT 插件的基本结构都如下：

const config = {
     plugins: [
        {
            name: 'esp-ai-plugin-llm-test', // 插件名称  
            type: "LLM",// 插件类型 LLM | TTS | IAT
            main(arg){
                // 插件逻辑
            }
        }
     ]
}

为了代码规范当然不能直接写到 plugins 数组中。所以我们正常的一个插件创建步骤如下：

1. 创建插件文件夹 esp-ai-plugin-llm-test
2. 增加 package.json 文件

{
  "name": "esp-ai-plugin-llm-example",
  "keywords": ["esp-ai-plugin", "esp-ai-plugin-llm"],
  "version": "0.0.2",
  "description": "ESP-AI LLM Plugin Example | ESP-AI LLM 插件开发案例",
  "main": "index.js",
}

3. 增加 index.js 文件, 并进行自己的逻辑编写

module.exports = {
    name: 'esp-ai-plugin-llm-test', // 插件名称  
    type: "LLM",// 插件类型 LLM | TTS | IAT
    main(arg){
        // 插件逻辑
    }
}

4. 发布到 npm， 私有插件这一步省略

执行下面代码就可以发布，建议网上详细了解一下发布教程。

npm publish

5. 插件收录 插件发布到 npm 之后，自行到开放平台中提交插件，这样就可以被官方收录，让更多人看见。

插件市场