智能体开发实战 | 基于Dify自定义工作流工具构建游戏智能体

最新推荐文章于 2025-07-30 09:56:36 发布

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#游戏

Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。本文以24点游戏智能体为案例，展示了Dify基于工作流的Agent应用开发。通过把工作流发布为工具，Agent通过推理可以智能调用相应工作流解决问题。

前言

Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。

Dify允许用户在画布上构建和测试功能强大的AI工作流。工作流通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点），有效降低了系统的复杂度。这种方法减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，从而提升了 LLM 在处理复杂任务时的性能，同时增强了系统的可解释性、稳定性和容错性。

本文以实现24点游戏为例。24点的游戏规则：给出一组4个随机整数(1至13之间，且不重复)，用加、减、乘、除(可加括号)把给出的4个数字算成24，每个数必须用一次且只能用一次。

这个智能体需要具备如下能力：

出题：生成一组4个随机整数(1至13之间，且不重复)，并确保生成的随机数能计算出24。
校验用户输入的表达式计算结果是否为24。
解题：根据用户给出的随机数，生成答案。

通过设置合适的提示词，为智能体设定角色和处理逻辑。智能体会根据大语言模型对人物设定和回复逻辑的理解，来响应用户问题。因此提示词编写的越清晰明确，智能体的回复也会越符合预期。可以在提示词中指定用工作流作逻辑处理，实现通过prompt无法实现的功能。

创建工作流工具

在http://localhost/apps页面点击“创建空白应用”，选择“工作流”。填写应用名，点击创建。依次创建三个工作流：

generate_random_numbers：为24点游戏生成一组随机数
check_answer：校验表达式计算结果是否为24
generate_answer：根据一组随机数生成24点游戏的答案

工作流1：generate_random_numbers

整体流程如下图：

名称：generate_random_numbers
描述：为24点游戏生成一组随机数
开始节点: 用默认配置，无需添加输入字段
代码执行节点

输入变量：无
输出变量：numbers，类型为Array[Number]
代码：

复制

import random
from itertools import permutations, product

def main() -> dict:
    while True:
        numbers = []
        while len(numbers) < 4:
            num = random.randint(1, 13)
            if num not in numbers:
                numbers.append(num)
        res = generate_answer(numbers)
        # 确保生成的随机数能计算出24
        if res['code'] == 'ok':
            return {'numbers': numbers}

def ge