大模型开发平台Dify(二)如何在Dify平台搭建Agent?

如何在Dify平台搭建Agent?

在Dify平台上,通过选择模型、编写提示、添加工具与知识库、配置推理模式及对话开启器,最后进行调试预览并发布为Webapp,实现Agent的创建与部署。

1. 探索与集成应用模板

Dify平台提供了丰富的“探索”(Explore)部分,其中包含多个代理助理的应用模板。用户可以直接将这些模板集成到自己的工作区中,快速开始使用。同时还允许用户创建自定义代理助理,以满足特定的个人或组织需求。

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2. 选择推理模型

代理助理的任务完成能力很大程度上取决于所选LLM模型的推理能力。建议使用如GPT-4等更强大的模型系列,以获得更稳定、更精确的任务完成结果。

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3. 编写提示与设置流程

在“说明”(Instructions)部分,用户可以详细编写代理助理的任务目标、工作流程、所需资源和限制条件等提示信息。这些信息将帮助代理助理更好地理解并执行任务。

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4. 添加工具与知识库

  • 工具集成:在“工具”(Tools)部分,用户可以添加各种内置或自定义工具,以增强代理助理的功能。这些工具可以包括互联网搜索、科学计算、图像创建等,帮助代理助理与现实世界进行更丰富的交互。
  • 知识库:在“上下文”(Context)部分,用户可以整合知识库工具,为代理助理提供外部背景知识和信息检索能力。
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5. 推理模式设置

Dify支持两种推理模式:Function Calling和ReAct。

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  • Function Calling:对于支持该模式的模型(如GPT-3.5、GPT-4),建议使用此模式以获得更好更稳定的性能。
  • ReAct:对于不支持Function Calling的模型系列,Dify提供了ReAct推理框架作为替代方案,以实现类似的功能。

6. 配置对话开启器

用户可以为代理助理设置对话开场白和初始问题,以便在用户首次与代理助理交互时,展示其可以执行的任务类型和可以提出的问题示例。

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7. 调试与预览

在将代理助理发布为应用程序之前,用户可以在Dify平台上进行调试和预览,以评估其完成任务的有效性和准确性。

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8. 应用程序发布

一旦代理助理配置完成并经过调试,用户就可以将其发布为Web应用程序(Webapp),供更多人使用。这将使得代理助理的功能和服务能够跨平台、跨设备地提供给更广泛的用户群体。

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如何系统学习掌握AI大模型?

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### 使用 DifyAgent 搭建项目或服务 #### 选择合适的模型和服务框架 在Dify平台上,构建Agent的第一步是选择适合业务需求的AI模型。这不仅限于常见的自然语言处理(NLP)模型,还包括特定领域内的高级模型。对于希望快速启动项目的开发者来说,探索与集成应用模板是一个不错的选择[^1]。 #### 编写高效的提示词(Prompt) 为了使Agent能够更好地理解用户的意图并给出恰当的回答,编写高质量的提示词至关重要。这些提示应该简洁明了,并能引导模型生成预期的结果。 #### 添加必要的工具和知识库 为了让Agent具备更广泛的功能,可以通过添加各种API接口作为其工作流程的一部分。此外,创建专门的知识库可以让Agent访问更多定制化的信息资源,从而提高响应的质量和准确性[^5]。 #### 配置推理模式及对话开启器 根据应用场景的不同,调整Agent的工作方式也非常重要。例如设置自动回复机制或是定义触发条件等,使得交互过程更加流畅自然。同时合理设计对话开启语句有助于提升用户体验感。 #### 测试预览与发布上线 完成上述配置之后,进入测试阶段前先进行全面细致地检查是非常有必要的。利用平台提供的调试功能确保一切正常运作后再考虑正式对外提供服务。最终可将成果打包成Web应用程序形式分享给更多的人群使用。 ```python # 示例代码:简单的HTTP服务器用于展示已发布的web app from http.server import SimpleHTTPRequestHandler, HTTPServer def run(server_class=HTTPServer, handler_class=SimpleHTTPRequestHandler): server_address = ('', 8000) httpd = server_class(server_address, handler_class) print("Starting web app on port 8000...") httpd.serve_forever() if __name__ == "__main__": run() ``` #### 实现自动化任务处理 考虑到实际工作中存在大量重复性的操作,借助像Agent Assistant这样的智能化解决方案可以大大减轻人工负担。无论是收集整理资料还是撰写复杂文档都能高效完成[^3]。
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