5步打造专属AI助手：Dify.AI自定义工具开发完全指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify 为什么需要自定义工具？
你是否遇到过这些问题：企业内部系统无法接入AI助手、特定业务流程难以自动化、第三方服务集成繁琐？Dify.AI的工具扩展功能正是为解决这些痛点而生。作为一款开源的大型语言模型（LLM）应用开发平台，Dify.AI不仅提供了基础的RAG引擎和工作流设计，更允许开发者通过自定义工具扩展其能力边界。本文将带你从零开始，掌握Dify.AI工具扩展开发的全流程。
开发环境准备
在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：
- Docker和Docker Compose已安装
- Git环境配置完成
- Node.js 16+和npm包管理工具
首先克隆Dify项目仓库：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify
cd dify
按照项目文档部署基础环境：
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
部署完成后，访问http://localhost/install完成初始化设置。详细部署指南可参考官方文档。
工具开发核心概念
在Dify.AI中，工具扩展主要基于以下核心概念：
工具集合（Collection）
工具集合是一组相关工具的容器，每个集合包含多个工具。Dify.AI将工具分为内置工具、自定义API工具、模型工具和工作流工具四类。查看工具集合列表的API实现：
// 工具集合列表获取实现 [web/service/tools.ts](https://link.gitcode.com/i/b188907316bf99dc767f1fc3fa0e8a6d)
export const fetchCollectionList = () => {
return get<Collection[]>('/workspaces/current/tool-providers')
}
工具定义（Tool）
每个工具包含基本信息、参数定义和执行逻辑。参数定义采用JSON Schema格式，确保LLM能够正确生成调用参数。
认证管理（Credential）
工具可能需要访问第三方服务的凭证信息，Dify.AI提供了安全的凭证管理机制。
自定义工具开发步骤
步骤1：创建工具集合
首先需要创建一个工具集合来组织你的自定义工具。通过调用创建自定义集合API实现：
// 创建自定义工具集合 [web/service/tools.ts](https://link.gitcode.com/i/bc2283c3f9f2b78cabb04e96bbd4858f)
export const createCustomCollection = (collection: CustomCollectionBackend) => {
return post('/workspaces/current/tool-provider/api/add', {
body: {
...collection,
},
})
}
工具集合需要包含以下基本信息：
- 唯一标识（name）
- 显示名称（label）
- 描述信息（description）
- 认证配置（auth_config）
步骤2：定义工具参数
工具参数使用JSON Schema定义，例如一个天气查询工具的参数可能如下：
{
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名称"
},
"date": {
"type": "string",
"format": "date",
"description": "查询日期"
}
},
"required": ["city"]
}
Dify.AI提供了参数模式解析API，可验证你的Schema是否正确：
// 参数Schema解析 [web/service/tools.ts](https://link.gitcode.com/i/bd9d2206e044fc48350e9eb6ce866729)
export const parseParamsSchema = (schema: string) => {
return post<{ parameters_schema: CustomParamSchema[]; schema_type: string }>('/workspaces/current/tool-provider/api/schema', {
body: {
schema,
},
})
}
步骤3：实现工具逻辑
工具逻辑可以通过以下几种方式实现：
- HTTP API调用：通过配置API端点实现与第三方服务的集成
- 工作流调用：将现有工作流封装为工具
- 自定义代码：通过MCP（Model Control Plane）实现复杂逻辑
以HTTP API工具为例，需要配置：
- 请求方法（GET/POST等）
- 请求URL
- 请求头
- 请求体模板
- 响应处理规则
步骤4：测试工具功能
创建工具后，使用Dify.AI提供的测试功能验证工具是否正常工作：
// API可用性测试 [web/service/tools.ts](https://link.gitcode.com/i/ea5245a0e2ca001239b163a120134071)
export const testAPIAvailable = (payload: any) => {
return post('/workspaces/current/tool-provider/api/test/pre', {
body: {
...payload,
},
})
}
测试应覆盖：
- 参数验证
- 认证授权
- API调用
- 响应解析
步骤5：集成到应用
工具开发完成后，可以在Dify.AI的工作流或提示词中使用。通过工具选择器添加到你的应用中：
高级功能
多语言支持
Dify.AI支持工具的多语言展示，通过国际化文件实现：
// 工具国际化文件结构 [web/i18n-config/README.md](https://link.gitcode.com/i/a26ff289dbe7915e197b0a6c781d8e47)
├── en-US
│ ├── app.ts
│ ├── common.ts
│ └── tools.ts
├── zh-Hans
│ ├── app.ts
│ ├── common.ts
│ └── tools.ts
工具标签管理
通过标签对工具进行分类管理，便于在工作流中快速查找：
// 获取标签列表 [web/service/tools.ts](https://link.gitcode.com/i/587131bc21156004b148ad36c890afdc)
export const fetchLabelList = () => {
return get<Label[]>('/workspaces/current/tool-labels')
}
凭证轮换
为提高安全性，Dify.AI支持工具凭证的轮换机制，避免长期使用固定凭证：
// 更新内置工具凭证 [web/service/tools.ts](https://link.gitcode.com/i/9f22ef4d81acd4e5c88a0af8031dee69)
export const updateBuiltInToolCredential = (collectionName: string, credential: Record<string, any>) => {
return post(`/workspaces/current/tool-provider/builtin/${collectionName}/update`, {
body: {
credentials: credential,
},
})
}
最佳实践
-
参数设计：
- 尽量减少必填参数
- 为每个参数提供清晰描述
- 使用枚举类型限制可选值
-
错误处理：
- 定义清晰的错误码
- 提供详细的错误信息
- 实现优雅的降级策略
-
安全性：
- 避免在工具中存储敏感信息
- 使用最小权限原则配置API密钥
- 对用户输入进行严格验证
-
性能优化：
- 实现请求缓存
- 批量处理请求
- 异步执行耗时操作
总结
通过本文介绍的步骤，你已经掌握了Dify.AI自定义工具的开发方法。从创建工具集合、定义参数、实现逻辑到测试集成，Dify.AI提供了完整的工具链支持。无论是简单的API集成还是复杂的业务逻辑，都可以通过工具扩展的方式无缝集成到你的AI应用中。
现在就开始开发你的第一个自定义工具，扩展Dify.AI的能力边界，打造真正符合业务需求的AI助手吧！
提示：如果你在开发过程中遇到问题，可以参考贡献指南或加入社区寻求帮助。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
