Dify 平台中实现多个智能体之间互相通信

Dify 中的 API 工具是连接不同 Dify 应用(或其他外部服务)的桥梁。其核心是利用 LLM 的工具使用(Tool Using)能力,也称为函数调用(Function Calling)插件(Plugins)

LLM 的工具使用流程:

  1. 意图识别与工具选择: 当用户向智能体 A (调用方) 提问时,智能体 A 的 LLM 会分析用户的意图。如果 Prompt 中定义了可用的工具,并且 LLM 判断需要某个工具的能力来回答问题,它会选择合适的工具。
  2. 参数提取: LLM 会从用户的问题中提取调用该工具所需的参数。
  3. 生成工具调用请求: LLM 会生成一个结构化的“意图”或“指令”,表明要调用哪个工具以及使用哪些参数。在 Dify 中,这会被平台转换为对目标 API 的实际 HTTP 请求。
  4. 执行工具调用: Dify 平台执行 HTTP 请求,调用智能体 B (服务方) 的 API。
  5. 获取工具响应: 智能体 B 处理请求并返回响应。
  6. 将响应反馈给 LLM: Dify 平台将智能体 B 的响应(通常是 JSON)返回给智能体 A 的 LLM。
  7. 最终响应生成: 智能体 A 的 LLM 结合用户的原始问题、自身的知识以及工具的响应,生成最终的答
### Dify 框架在多智能体系统中的应用与实现 Dify 是一个专注于构建和部署基于大语言模型(LLM)的应用程序的框架,其设计目标是为开发者提供一种简单且高效的方式来创建复杂的智能体(Agent)系统。尽管当前版本的 OpenManus 系统简化了 Planning 实现并暂时去掉了多 Agent 支持[^1],但多 Agent 的功能仍然是未来开发的重要方向之一。以下是对 Dify 框架在多智能体系统中可能的应用与实现的详细解析。 #### 1. 多智能体系统的架构设计 在多智能体系统中,每个智能体通常负责特定的任务或领域,并通过协作完成复杂的目标。Dify 框架可以通过以下方式支持多智能体系统的架构设计: - **任务分配与调度**:通过定义不同的 Agent 类型,Dify 可以根据任务类型动态选择合适的 Agent 执行任务[^3]。 - **通信机制**:Dify 提供了灵活的事件驱动架构,使得多个 Agent 之间能够通过消息传递进行高效的通信和协作。 ```python # 示例代码:多智能体系统中的任务分配 from dify import Agent, TaskScheduler class PlanningAgent(Agent): def execute(self, task): # 根据任务类型选择合适的 Agent if task.type == "navigation": return NavigationAgent().execute(task) elif task.type == "communication": return CommunicationAgent().execute(task) class NavigationAgent(Agent): def execute(self, task): # 执行导航任务 print(f"Executing navigation task: {task.description}") class CommunicationAgent(Agent): def execute(self, task): # 执行通信任务 print(f"Executing communication task: {task.description}") # 创建任务调度器 scheduler = TaskScheduler() # 添加任务 scheduler.add_task({"type": "navigation", "description": "Move to location A"}) scheduler.add_task({"type": "communication", "description": "Send message to agent B"}) # 执行任务 scheduler.run() ``` #### 2. 动态规划与决策支持 Dify 框架允许将 Planning 功能嵌入到多智能体系统的流程中,而不是像 OpenManus 那样将 Planning 放置在 flow 中。这种方式可以更好地适应动态环境下的决策需求。通过结合强化学习或规则引擎,Dify 可以为多智能体系统提供更强大的动态规划能力。 #### 3. 数据与微调支持 多智能体系统需要大量的训练数据来确保每个 Agent 的行为符合预期。Dify 框架集成了对数据管理、微调和推理的支持[^2],这使得开发者可以轻松地为每个 Agent 定制专属的数据集和模型参数。 #### 4. 评估与优化 为了确保多智能体系统的性能,Dify 提供了全面的评估工具,可以帮助开发者分析每个 Agent 的表现并进行优化。这些工具涵盖了从单个 Agent 的行为评估到整个系统协作效率的多层次分析[^3]。 ####
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