[Dify] Dify Agent 全指南：构建自动完成任务的智能体

已于 2025-06-10 20:44:27 修改
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分类专栏： AI实践-Dify专栏 文章标签： 人工智能 Dify AI 工作流
于 2025-04-14 16:58:24 首次发布
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配套视频：

dify4-2分钟学会创建Agent

在 AI 应用开发中，“智能体”（Agent）正成为比传统工作流更强大的解决方案。Dify 提供的 Agent 系统，不仅能规划任务，还可自主调用工具完成复杂操作。本文将全面解析 Agent 与 Workflow 的区别，并手把手教你如何创建一个具备搜索和时间感知能力的 Dify Agent。

一、Agent 与 Workflow 有何区别？

虽然 Dify 中 Agent 和 Workflow 都可以用于任务自动化，但它们的设计理念与适用场景截然不同：

对比
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Dify与MCP协议实战指南：零基础打造你的AI智能体应用
Ven%的博客
05-07 548
通过本文的指导，即使是刚接触Dify和MCP的新手开发者，也能够快速上手构建自己的AI智能体应用。Dify与MCP的结合，大大降低了AI应用开发的门槛，让开发者能够专注于业务逻辑而非底层实现。随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新的MCP工具和Dify工作流出现，共同推动AI应用生态的繁荣。现在，就让我们开始你的第一个Dify+MCP项目吧！提示：本文所有实操案例均来自真实项目经验，相关代码和配置可直接参考文中引用来源。如在实施过程中遇到问题，欢迎查阅Dify和MCP的官方社区获取更多支持。
Ubuntu部署Dify教程
fucvjgc的博客
06-18 6551
现在，添加Docker的存储库以便从中安装Docker。请注意，这里我们使用`lsb_release -cs`命令来获取您的Ubuntu系统的代号（例如，focal、bionic等）。需要自定义配置，请参考 docker-compose.yml 文件中的注释，并手动设置环境配置，修改完毕后，请再次执行 docker-compose up -d。此命令应显示Docker的版本信息，说明Docker已成功安装。**步骤3：添加Docker的官方GPG密钥****步骤5：安装Docker Engine**
从RPA到AI Agent（一）：RPA、Workflow、Agent 的区别
老皮的博客
02-14 1375
24年年末Anthropic公司发布那篇Building effective agents的Blog，无疑是 AI Agent的入门必读文章之一。其中反复强调了，最成功的应用案例并非依赖复杂的框架或专业的库，而是采用了简单且可组合的模式，个人实践下来，深以为然。本篇结合个人近期的相关项目或者比赛经验，为大家就其中的五种agent模式应用实践做下分享，正文特意避免了过多技术细节，专注于核心概念和实际案例，可放心食用。
Dify “Agent节点” 让工作流学会 “自主推理”，小白零基础收藏这一篇就够了！！
datian1234的博客
06-05 1858
在以往常见的Dify工作流里面，工具的调用逻辑是预先编排好的，不够灵活，无法适应复杂场景。随着大型语言模型（LLM）推理能力的不断增强，Dify推出Agent节点，利用大模型自主调 用工具。通过集成不同的Agent推理策略，使LLM能在运行时动态选择并执行工具，增强工具调用灵活性。
Dify agent 、chatbot、chatflow、workflow应用区别
最新发布
xuying0906的博客
06-25 388
​​​​​​​聊天助手 - Dify Docs。
Dify使用教程（创建应用）
wal1314520的博客
02-23 7749
Dify的安装部署我已经写过了，简单的模型配置我也在前面进行了讲解，今天我们主要来讲讲如何使用Dify。
Dify智能体
00 后码农一枚，痴迷代码，以键为剑，以思为芒。于 优快云 镌刻编程成长，愿与诸君共探技术星河，同铸数字梦想。
11-14 3572
（光靠提示词它就是个专家了？​ 你的智能体要想成为专家还需要依赖强大的知识库。​ 知识库可以本地提供，也可以让他干活的时候积累。比如：我的客服它能擅长营销，那得是我把销售聊天记录全部打包上传让它理解业务，永远离不开数据，数据会影响智能体进行决策。在Dify的管理界面或API中，定义一个新的智能体。名称：智能体的名称描述：智能体的描述模型：选择要使用的AI模型（例如，GPT-3，BERT等）配置：设置智能体的参数，例如响应速度、对话历史等。
Dify使用教程（创建知识库）
wal1314520的博客
02-25 5483
Dify的应用创建在上一篇已经说过了，这一篇我们来聊聊【知识库】怎么创建。
AI智能体平台选型指南：Dify、Coze、AWS AI Agent全面对比！
03-19 1328
AWS AI Agent还支持智能体（Agent）对话、AI工作流（AI Workflow）对话和嵌入交互三种模式的自由组合，可嵌入也可独立使用，通过对话 + 技能 + 编排 + 知识 + 行动的模块式组合，接入企业组织权限、系统和数据，探索AI时代10x 生产力。不少优秀企业也都推出了自己的AI智能平台，每一家都各具特色，可满足不同用户的需求。AI自动化：支持在多个场景（如表单、流程按钮、视图按钮）中调用AI工作流或智能助理，智能处理文档、图片、音频，自动回填结果，减少人工干预，提升工作效率。
【人工智能agent应用开发】Dify平台新手训练手册英文版：从入门到构建大型语言模型agent应用
05-30
阅读建议：此手册详细介绍了Dify的功能模块及其操作步骤，建议新手按照文档指南逐步实践，熟悉界面后尝试更复杂的项目。对于希望深入了解平台架构和技术细节的用户，可以关注官方文档和技术社区获取更多信息。
《从0到1：Dify全攻略，开启AI应用开发新时代》
04-28
使用场景及目标：①快速构建生产级别的生成式AI应用，包括智能客服、内容生成等；②通过RESTful API将LLM能力无缝嵌入现有业务应用中；③作为企业内部的LLM网关，加速GenAI技术在企业中的应用；④探索LLM边界，实践...
Dify案例实战之智能体应用构建（一）
m0_63137469的博客
05-28 2005
使用dfiy构建agent、workflow
群晖NAS+Dify：AI原生应用部署教程，解锁大模型智能与工作流新境界
xx_nm98的博客
10-28 7183
Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。
Dify 搭建私有数据可视化智能体，效果直逼 ChatGPT
03-10 1836
{"status": "success", "data_result": {"学校": 2, "互联网": 1, "物流": 1, "硬件": 1, "教育机构": 1, "传统零售": 1, "传统媒体": 1, "制造业": 1}} 边写一段Pytho函数代码，，接受json输入，将data_result的所有key值拼接为一个字符串，每个key之间用 ";直接生成的代码还是有点小问题的，返回的变量只有一个，而Dify的饼图工具需要两个变量，所以我们修改了return语句，返回结果必须是dict。
大模型（deepseek）之运用Dify构建智能体和工作流应用
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qq_31400983的博客
11-17 4万+
完成设置后回到主页面，可以看到顶部的4个页面。“探索”页面提供了模板应用程序，用户可参考模板定制自己的应用程序。“工作室”页面用户可创建自己的应用，包括聊天助手、智能体、工作流。“知识库”页面用户可以通过上传自己的文本数据创建知识库增强 LLM 的上下文。“工具”页面是Dify本身集成第三方工具，用户也可自定义工具。
【AI Agent 教程】使用Dify搭建智能体——入门教学
m0_59164304的博客
09-16 7483
点击创建空白应用选择聊天助手选择基础编排（基础编排很适合新手入门学习）给自己的助手简单的区个名字（中英互译助手），以及对应用进行简单的描述当编排完左边的所有功能之后，就可以通过右边对话框进行测试效果，单个模型测试，多个模型测试都可以。如果效果可行，就可以选择发布，发布的意思也就是保存好你之前的所有编排。！！！如果不发布，直接退出编排界面，之前所有的编排都将功亏一篑。发布之后，就能看到一个完整的AI Bot应用了。接着，再次点击打开这个Bot1.为编排页面2.可以调用API的形式去使用Bot。
Dify入门指南
NLP工程化
07-02 6964
生成式 AI 应用创新引擎，开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用，比 LangChain 更易用。一个平台，接入全球大型语言模型。不同应用场景，自由体验、无缝切换，实现业务层和模型层解耦。
Dify安装与使用指南：详细步骤教程（附教程）
AAI666666的博客
03-12 8938
Dify是一个开源的LLM应用开发平台，今天咱们详细介绍下Dify的安装步骤和使用场景。
智能体dify
03-14
### Dify 智能体平台的使用教程与开发者文档 #### 1. 构建私有化部署的知识库 Dify 支持通过上传企业文档（如 PDF、Word、TXT 等格式）来创建知识库。这一功能允许用户将内部资料转化为可查询的信息源，从而提升工作效率并保护数据隐私[^1]。 以下是实现此功能的关键步骤： - **上传文档**：进入 Dify 的“知识库”模块，选择要上传的企业文档。 - **自动索引**：系统会自动解析和索引这些文件的内容，以便后续检索。 - **构建知识库**：完成索引后，即可利用该知识库进行问答或其他智能化操作。 #### 2. 集成智能体 (AI Agent) Dify 提供了一个强大的框架用于开发和管理 AI Agents。用户可以通过函数调用或 ReAct 方法定义自己的智能体，并为其配置各种工具以扩展其能力[^2]。 具体而言，Dify 已经集成了超过 50 种内置工具，其中包括但不限于以下几类： - **搜索引擎**：支持 Google Search API 进行网络信息抓取。 - **图像生成器**：兼容 DALL·E 和 Stable Diffusion 等模型生成高质量图片。 - **科学计算引擎**：借助 WolframAlpha 实现复杂公式的求解。 对于开发者来说，还可以添加自定义工具满足特定需求。例如，如果希望智能体能够访问公司内部数据库，则需编写相应的接口并与现有架构对接。 #### 3. 获取官方资源 为了更好地理解和应用上述特性，建议查阅如下材料： - **快速入门指南** - 访问官网提供的新手引导页面，它涵盖了安装环境准备到第一个项目的建立全过程。 - **API 参考手册** - 包含所有可用端点及其参数说明，帮助技术人员深入理解如何编程控制各个组件行为模式。 - **社区论坛和支持渠道** - 加入活跃的技术交流群组可以获得实时解答以及分享最佳实践案例的机会。 ```python import requests def call_dify_api(endpoint, payload): url = f"https://api.dify.com/{endpoint}" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json() payload_example = { "action": "search", "query": "What is the capital of France?", "tools": ["google_search", "wolfram_alpha"] } result = call_dify_api("agent/execute", payload_example) print(result) ``` 以上代码片段展示了如何通过 RESTful 接口向 Dify 发送请求执行指定动作。 ---
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