dify新特性：并行agent/工作流开发与变量存储

最新推荐文章于 2025-10-23 10:50:32 发布
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#人工智能 #大模型 #LLM #python #dify

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大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。

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  13. dify新特性：并行agent/工作流开发与变量存储

文章目录

并行特性

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dify最新版提供并行特性，模块支持多入多出，无需多言，这极大丰富了开发内容和开发模式。

变量存储

在这里插入图片描述
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dify现在开辟了一个存储空间，可以持久化存储中间变量，之前信息需要长久留存依赖工具设计，需要在本地设计txt、redis等存储模块，现在则无需依赖。

dify 常见问题总结 2025 持续更新
深入一点你会更加快乐
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根据官方文档，会话变量主要面向多轮对话场景，而 Workflow 类型应用的交互是线性和独立的，因此它们不会有多次对话交互的情况。但实际上，会话变量是可写的，在 Workflow 中同样可以使用会话变量。在 Dify 中，它支持在多轮对话中共享和复用临时信息，比如用户偏好、上下文或对话过程中上传的文件。A： 在功能测试中，使用不同的数据集和场景来验证模型的效果，同时记录切换过程中出现的问题并进行相应调整。A： 可以通过在 API 中增加用户验证逻辑，确保在调用过程中正确管理和关联两个表中的用户信息。
[AI ][Dify] 构建一个自动化新闻编辑助手：Dify 工作流实战指南
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本文展示了如何在 Dify 平台中构建一个完整的AI 驱动新闻编辑助手，通过模块化的节点组合，实现从内容获取到成品输出的全过程自动化。
Dify解锁并行处理，四种模式助你玩转复杂工作流！
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Dify Workflow 因其用户友好的设置和强大的功能而广受欢迎。然而，之前的版本以串行方式执行各个步骤，等待每个节点完成后再转到下一个节点。虽提供清晰结构，但这会降低复杂任务的处理速度，增加延迟和响应时间。
大模型开发入门指南：基于Dify知识库搭建全流程解析（收藏级教程）
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Dify通过知识库索引优化、多模态支持和动态参数校验，构建了企业级 AI 知识库的完整技术栈。其本地化部署方案在数据安全（GDPR/HIPAA 合规）、性能和成本上具有显著优势。无论是医疗、金融还是制造业，均可通过 Dify 实现私有数据的智能管理与精准应用。建议企业结合自身业务场景，灵活运用 FireCrawl 爬取、Xinference 模型部署等扩展方案，打造贴合需求的行业级知识库系统。
自主系统中的多Agent协作机制
AI天才研究院
04-11 1265
自主系统中的多Agent协作机制 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 自主系统是一种新兴的计算模型,它由多个自主智能代理（Agent）组成,这些Agent能够感知环境,做出决策并执行相应的行动。这种分布式、自组织的计算架构在许多领域都有广泛应用,如智能制造、智慧城市、机器人协作等。关键在于这些Agent如何有效地
Dify实践 | Agent详解：定义、工作原理、搭建搜索引擎、多Agent协作....
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11-13 7307
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
Dify流程编排之并行结构使用经验分享
qq_46316392的博客
07-01 1762
Dify中的并行工作流结构解析：主要包括简单并行、嵌套并行和复杂结构三种形式。简单并行允许多个分支同时运行；嵌套并行是在并行分支中再构建并行结构；复杂结构中需注意节点依赖关系，避免因变量缺失导致报错。正确做法是在依赖节点前加入同步节点，形成合理的双分支嵌套并行结构，确保工作流正常运行。
Dify通过并行分支加速工作流处理
风尘小白沙
06-05 1979
Dify Workflow v0.8.0引入并行处理能力，显著提升复杂任务执行效率。新版支持四种并行模式：1)简单并行，从固定节点创建多个分支处理类似子任务；2)嵌套并行，构建多层级并行结构处理复杂多阶段任务；3)迭代并行，在循环内并行处理相似数据结构任务；4)条件并行，基于条件运行不同并行分支。这些改进使大语言模型应用能更快、更灵活地处理工作负载，拓宽了应用场景范围。用户可通过新增节点轻松创建并行分支，优化现有工作流性能。
Dify开发工作流
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Baker的博客
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创建后就会有一个可拖拽的工作流页面，因为还没设置，默认只有一个开始，我们创建一个条件语句，就是根据不同的情况去执行不同的任务，我们可以创建一个变量，然后根据这个变量的值去判断执行哪个任务，所以在开始节点中添加一个变量，叫city，然后在开始后的+添加一个IF条件分支，在IF条件分支中需要判断刚才的变量，也就是city，我们配置如果输入city包含苏州，就执行一中任务，如果没有就执行另一种任务，在条件分支的后面可以看到两个+，就是连接的不同任务。因为天气预报调用的是接口，所以返回的是一大串的JSON数据。
你是智能体Agent高级工程师，需要用到dify搭建智能体，你现在请整理最关键的dify相关面试问答，并给出标准答案，筛选出最适合开发dify的AI+后端工作流的智能体工程师
强化学习曾小健
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工具调用是Dify中LLM与外部系统的桥梁，允许Agent根据提示调用预定义工具（如API或函数）。机制基于OpenAI的工具调用规范：LLM生成工具调用JSON，Dify执行并返回结果。自定义工具：在“Tools”界面定义JSON Schema（包括名称、参数和描述），然后实现后端逻辑（如Python代码调用REST API）。例如，在一个库存管理后端工作流中，我自定义一个工具调用电商API检查库存，LLM Agent根据用户查询决定是否调用它，从而实现智能决策。
智能体：Dify 实现 text2sql 工作流程
04-18
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Dify智能体开发：Dify编排节点
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Chatflow 和 Workflow 类型应用内的节点均可以通过可视化拖拉拽的形式进行编排，支持串行和并行两种编排设计模式。
AI Agent开发第65课-DIFY和企业现有系统结合实现高可配置的智能零售AI Agent(下)
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该平台结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了。
大模型LLM入门到进阶 | Dify学习使用（三）如何在Dify平台搭建Agent
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【Dify(v1.x) 核心源码深入解析】Agent 模块
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Dify的Agent对接钉钉机器人
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Dify.AI是一个基于云的AI平台，集成了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，提供了一系列开箱即用的解决方案。主要有四个功能：聊天助手，文本生成，AI Agent，工作流。聊天助手和文本生成其实是普通的大模型都自带的功能，这里就不做过多赘述，我们主要来看后面的Agent和工作流两种。上一节我在本地搭建好了Dify，...
Dify工作流节点-Agent
同名公众号：dify实验室
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摘要：Agent节点是Dify工作流中实现自主工具调用的核心组件，支持FunctionCalling和ReAct两种推理策略。FunctionCalling通过直接调用预定义函数实现精准任务执行，而ReAct采用"思考-行动"循环完成复杂推理。配置时需选择模型、工具、设置任务指令及最大迭代次数，支持记忆功能增强多轮对话能力。节点执行过程提供详细日志，开发者还可贡献自定义策略插件。该组件通过动态工具调用实现LLM的扩展能力，适用于需要外部知识或操作的各种场景。
dify工作流无法并行输出是什么全靠
04-01
### Dify 工作流并行输出限制及其解决方案 #### 限制原因分析 Dify 工作流的设计初衷是为了通过模块化的编排实现复杂任务的自动化处理[^2]。然而，在早期版本中，工作流可能并未完全支持真正的并行执行或多输入多输出场景。这种限制通常源于以下几个方面： 1. **架构设计约束** 初期的工作流框架可能是基于串行逻辑构建的，即按照预定义的任务序列逐一完成操作。如果某些节点依赖于前序任务的结果，则难以实现实时并行运行。 2. **数据传递机制不足** 数据在各模块之间的流动需要清晰的接口定义和同步控制。当涉及大量并发请求或复杂的数据结构时，传统的单向传输方式可能导致瓶颈[^3]。 3. **资源分配冲突** 如果底层计算资源未被合理调度，可能会因为竞争而导致性能下降甚至失败。尤其是在大规模分布式环境中部署时，协调多个代理(agent)间的通信成为一大挑战。 --- #### 解决方案探讨 针对上述提到的问题，可以采取如下措施来优化 Dify 工作流中的并行输出能力： 1. **升级至最新版本** 根据官方发布的新特性说明，当前版本已经引入了对并行 agent 和工作流的支持。因此建议优先更新到最新稳定版软件包，并仔细阅读相关文档以充分利用新增功能。 2. **重构现有流程配置** 对原有线性排列的工作项重新规划布局，使其能够适应新的多路输入/输出模式。具体而言，可以通过增加分支判断节点或者循环迭代组件等方式增强灵活性。 3. **改进变量管理策略** 借助内置的全局状态保存机制（variable storage），记录中间阶段产生的临时值以便后续调用共享。这样不仅可以减少重复运算开销，还能促进不同子任务间的信息交换更加顺畅高效。 4. **强化基础设施支撑** 考虑采用容器化技术如 Docker 配合 Kubernetes 进行弹性伸缩管理；同时利用消息队列 Kafka 或 RabbitMQ 实现异步解耦通讯，从而缓解高峰期负载压力[^1]。 5. **测试验证效果反馈调整** 完成初步改造之后进行全面的功能性和稳定性检验，收集实际运行过程中的各项指标表现作为依据进一步微调参数设定直至达到预期目标为止。 ```python # 示例代码片段展示如何设置并行任务 from dify import WorkflowBuilder, AgentExecutor workflow = WorkflowBuilder() task_a = workflow.add_task("TaskA", lambda x: f"Processed {x}") task_b = workflow.add_task("TaskB", lambda y: f"Doubled {y*2}") parallel_tasks = [task_a.set_input(10), task_b.set_input(5)] results = AgentExecutor.run_in_parallel(parallel_tasks) print(results) # Output might look like ['Processed 10', 'Doubled 10'] ``` --- ### 结论 综上所述，尽管传统意义上的 Dify 工作流可能存在一定程度上的并行输出障碍，但随着产品持续演进以及社区贡献者的共同努力下这些问题正逐步得到妥善应对。只要遵循科学合理的实施路径就能有效克服这些困难点进而释放出更大的生产力价值。
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