【AI Agent 教程】使用Dify搭建智能体——入门教学

以一个最简单的中英互译聊天助手为例,教大家在dify中搭建一个最简单的智能体:

打开dify,创建一个最简单的聊天助手。

  1. 点击创建空白应用

  2. 选择聊天助手

  3. 选择基础编排(基础编排很适合新手入门学习)

  4. 给自己的助手简单的区个名字(中英互译助手),以及对应用进行简单的描述

创建完毕之后,进入能看到这个聊天助手的编排界面,

接下来我来详细讲解一下每个界面模块的含义:

需要把提示词填入框内:

你是一名翻译专家,如果用户给你发中文你将翻译为英文,如果用户给你发英文你将翻译为中文,你只负责翻译,不要回答任何问题:

往下翻,来到聊天增强功能区块。这里点击添加功能按钮,就会看到每个聊天增强功能模块的详细讲解,所以这里就不做过多讲解。

点击右上角的模型:

可以看到模型选择,以及模型的各种参数调整,还可以进行多模型测试效果:

当编排完左边的所有功能之后,就可以通过右边对话框进行测试效果,单个模型测试,多个模型测试都可以。

如果效果可行,就可以选择发布,发布的意思也就是保存好你之前的所有编排。

!!!如果不发布,直接退出编排界面,之前所有的编排都将功亏一篑。

发布之后,就能看到一个完整的AI Bot应用了。

接着,再次点击打开这个Bot

左边列表含义:

1.为编排页面

2.可以调用API的形式去使用Bot

3.Bot中的日志查看

4.设置使用Bot过程中的运营和检测

AI大模型应用怎么学?

这年头AI技术跑得比高铁还快,“早学会AI的碾压同行,晚入门的还能喝口汤,完全不懂的等着被卷成渣”!技术代差带来的生存压力从未如此真实。
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### 使用 Dify 创建智能体 Dify 是一款用于构建智能体和工作流的应用工具,能够帮助开发者快速搭建具有特定功能的智能体。以下是关于如何使用 Dify 创建智能体的相关说明。 #### 下载并安装 Dify 为了开始创建智能体,首先需要获取 Dify 的源代码。可以通过两种方式完成这一操作:访问官方 GitHub 页面或者通过命令行克隆仓库。具体方法如下: 1. **访问官方网站** 访问 Dify 官网,点击链接跳转至其 GitHub 页面,手动下载项目压缩包[^2]。 2. **通过命令行克隆代码** 如果熟悉 Git 工具,则可以在本地终端执行以下命令来克隆代码库: ```bash mkdir my_dify && cd my_dify git clone https://github.com/langgenius/dify.git ``` #### 配置开发环境 成功获取到代码之后,需配置好运行所需的依赖项以及必要的参数设置。这一步通常涉及 Python 虚拟环境的建立、依赖包的安装以及其他初始化步骤。具体的指导可以参考项目的 README 文件或文档中心的内容。 #### 设计智能体的功能逻辑 根据需求定义目标智能体的行为模式及其交互机制。这里提到的智能体主要分为两大类:一类是对物理世界产生影响的实际设备(如自动驾驶汽车、机器人手臂等),另一类则是基于预设规则流程运作的服务型代理程序[^1]。对于后者而言,重点在于明确业务场景下的输入输出关系及处理策略。 例如,在客户服务领域内设计一个聊天机器人作为智能体时,可能需要考虑以下几个方面: - 用户提问解析; - 数据检索匹配; - 自然语言生成回复; - 多轮对话管理等等。 这些环节都可以借助现有的 API 接口或是自研算法模块加以实现,并最终集成到整个框架之中形成完整的解决方案。 #### 测试与优化 完成初步编码后应进行全面测试验证各项功能是否正常运转,并针对发现的问题不断调整改进直至达到预期效果为止。 ```python from dify import AgentBuilder, SkillSet def create_custom_agent(): builder = AgentBuilder() # 添加技能集 skills = [ SkillSet(name="qa", description="Answer questions based on given context."), SkillSet(name="search", description="Perform web searches.") ] agent = builder.with_skills(skills).build() return agent if __name__ == "__main__": custom_agent = create_custom_agent() response = custom_agent.run(input_data={"question": "What is the capital of France?"}) print(response) ``` 上述代码片段展示了利用 `AgentBuilder` 类构建具备问答能力和网络搜索能力的基础版智能体实例过程。 ---
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