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功能说明

对应工具标识 image_edit。 image_edit 在给定原图的基础上按文本指令做图生图编辑(替换元素、改风格等)。智能体会从用户输入中提取原图与编辑要求,无需手动构造参数。它使用独立的编辑模型环境变量 MODEL_EDIT_NAME(注意:与 image_generate 的 MODEL_IMAGE_NAME 不同)。 导入路径:from veadk.tools.builtin_tools.image_edit import image_edit

环境变量与前提

附加要求:
  1. 配置用于智能体推理模型的 API Key;
  2. 配置用于图像编辑的模型名称(MODEL_EDIT_NAME)。
环境变量:
  • MODEL_EDIT_API_KEY:图像编辑模型的 API Key;未设置时依次回退到 MODEL_AGENT_API_KEY 和配置文件中的 model.api_key
  • MODEL_AGENT_API_KEY:智能体推理模型的 API Key
  • MODEL_EDIT_NAME:图像编辑模型名称
  • MODEL_EDIT_API_BASE:图像编辑模型 API 地址,默认为火山方舟端点
凭证在工具执行时解析,而非导入时。导入工具模块不会触发客户端初始化,也不会要求凭证已配置。
config.yaml 配置项:
config.yaml
使用 BytePlus 时应按已开通服务显式设置对应的媒体模型名称、API 地址和 API Key;不要假定 CLOUD_PROVIDER 会覆盖这些媒体配置。图像或视频的能力与参数限制以所选模型服务为准。编辑模型使用独立的 MODEL_EDIT_* 配置 运行示例前设置 SOURCE_IMAGE_URL 为编辑服务可访问的真实图片 URL。原图会发送到模型服务处理

使用方法

examples/tools/image_edit/agent.py

参数与结果

image_edit(params, tool_context) 为异步函数,params: list[dict] 为必填请求列表,tool_context: ToolContext 由运行时注入。每个请求支持: 返回 status、success_list、error_list,成功项为结果名称到图像 URL 的映射。存在成功项时状态也可能为 success,因此还要检查失败项。b64_json 结果会先尝试上传到 TOS,需配置可写入的对象存储;默认 url 不需要此上传步骤。相同种子不应视为跨模型版本完全相同图像的保证
最后修改于 2026年9月19日