[AI Tools] Dify 平台插件开发全解：如何构建 Tools 插件并解析输出逻辑

已于 2025-06-10 20:45:40 修改
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分类专栏： AI实践-Dify专栏 文章标签： 开发语言 python dify 插件开发 AI
于 2025-05-09 14:49:06 首次发布
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配套视频：

dify快节奏教程2-4分钟学会Dify插件开发

随着 AI 平台生态的不断发展，Dify 作为开源 LLM 应用开发平台，正在被越来越多的企业与开发者所采用。本文将以 Dify 的插件系统为切入点，深入解析其中的 Tools 插件开发流程，包括 YAML 文件定义、标签使用、目录结构、参数输入与逻辑输出实现等关键要素。

一、什么是 Dify 的工具插件（Tools 插件）？

在 Dify 中，Tools 插件 是实现特定功能逻辑的一

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[AI Tools] Dify 工具插件上传指南：如何将插件发布到官方市场
技术就是小甜甜博客
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Dify的社区效率很高，我第一天上传，很快通过，然后自动合并就能在Dify官方的插件市场看到我的插件了，是一个出于自己批量生成txt的需求做的插件，欢迎使用。
AI Tools Dify 平台插件开发全解：如何构建 Tools 插件并解析输出逻辑-配套资源-Tools文件夹内容样例
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包括Tools下py逻辑文件的具体源码和Yaml样例设置
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这是因为插件未经过dify审核，存在安全隐患，解决方法可以是在 dify目录下的.env 配置文件的末尾添加FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false 字段，重启 Dify 服务。目录下（不是dify目录下），有一个.env.example文件，复制.env.example文件为.env，并修改远程服务器地址和调试key。这里进行插件的配置，使用方向键选择，使用tab键授予权限，选择工具插件需要的权限，最后回车。在dify插件页面会显示调试用的插件，可以在dify中进行插件的调试。
Dify 大版本更新：v1.0.0 插件系统，为开发者带来无限可能！（附新版一键安装包）
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Dify 昨晚进行了大版本v1.0.0更新，我第一时间上手体验，并给大家带来了体验报告 也带来了新版一键安装包（在文内），供大家下载快速上手使用
小白向：如何使用dify官方市场“ECharts图表生成”工具插件——dify入门案例
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Dify 保姆级教程之：零代码打造 AI 搜索引擎
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本文通过一个简单案例，带大家实操了**Dify 搭建 AI 搜索引擎**
三步让Dify工作流秒变智能插件！MCP Server插件实操指南
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04-17 1870
通过MCP协议，我们大大简化了AI Agent编写的门槛，原来很多工作流实现的复杂操作，通过一个dify Agent+提示词+各种MCP工具，就可以把Agent培养成一个超级助手。那么，我们这样，我们本地实现的这些工作流及其能力，无需进行二次开发，可以被高效复用到别的MCP Client工具和应用场景里。今天就让我们一起来看看如何实现。（不过需要注意的是，为避免潜在的数据安全风险，官方也仅建议做私有网络环境中使用MCP Server插件）在开始前，请确保：• 已部署Dify实例。
[Dify] Dify Agent 全指南：构建自动完成任务的智能体
技术就是小甜甜博客
04-14 433
Dify Agent 提供了极强的自动化与智能决策能力，适合开发复杂度更高的任务型 AI 应用。其核心优势包括：✅ 具备任务规划与迭代能力✅ 可动态调用工具如搜索与时间判断✅ 自动处理流程，真正实现“智能体”行为通过为 Agent 配置合理模型、上下文与工具，我们就能构建出真正“能动”的 AI 角色。
从 Dify 到 Rill-Flow：大模型应用平台的进化之路
居士的优快云
12-19 2584
经过不断的发展和实践，我们的大模型应用平台从最初整合多个大模型 API 接口，提供简单的问答功能，并通过 dify 项目提供复杂工作流的流程编排能力，到后来将工作流引擎的执行切换到 rill-flow 项目，在保证前端操作体验不变的同时优化了工作流的性能表现和稳定性。
[Dify] 从零开始编写 Dify 插件的完整流程指南
每日出拳老爷子的博客
04-14 1607
✅ 安装开发工具，配置环境✅ 初始化插件项目，设定模板和权限✅ 编辑 YAML 配置和 Python 代码，添加依赖✅ 本地调试插件并在 Dify 中验证✅ 根据应用类型选择发布方式无论你是想构建一个自动处理任务的工具，还是集成在自己的 Web 应用中，Dify 插件开发为你提供了灵活而强大的支持。
Dify开发实战-自制插件消除 DeepSeek 标签冗余
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fengjian的博客
03-27 4万+
在使用 Dify 搭配 DeepSeek 大模型的过程中，许多用户常常觉得 DeepSeek 的 think 标签有些多余。借此契机，本文将详细演示 Dify 插件开发，以帮助大家解决这一困扰。本次项目的目标是实现对 DeepSeek 模型节点输出内容的清洗。
Dify插件内网安装，解决Dify1.x插件安装总失败问题，手把手教你暴力破解：从镜像源到二进制打包全攻略
yxkong的专栏
04-15 5220
需要注意的是，由于自己打的包，没有经过dify官方的审核，所以需要修改下配置。如果一般内网都有自己的镜像源，替换下自己的镜像源，在dify的配置文件中改成自己的镜像源即可。有些用户说内网不能联网，没法安装，但是我想说的是，一般内网隔离，一般都会有一些自己的镜像源。安装插件，这块需注意下,不要随意安装别人分享的插件，上传到插件市场的插件，官方应该都会过一遍，要不然也不能叫可信源。，存放的是官方和其他人发布的插件，理论上，我们都下载这两个目录，通过本地上传的方式都能安装上去。安装都是走的pip官方的。
Dify中的工具
NLP工程化
07-10 8261
Dify中的工具分为内置工具（硬编码）和第三方工具（OpenAPI Swagger/ChatGPT Plugin）。工具可被Workflow（工作流）和Agent使用，当然Workflow也可被发布为工具，这样Workflow（工作流）中又可以使用Workflow（工具）。
【Dify 本地 tools 集成指南】MCP 和 OpenAPI
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本地部署 AI 智能体，Dify 搭建保姆级教程（上）：工作流 + Agent，把 AI 接入个人微信
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Dify 本地部署：搭建工作流和智能体
dify中飞书插件安装及授权
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点击 Dify 平台右上角的“插件”，前往插件管理页，支持通过 Marketplace、GitHub、上传本地文件三种方式安装插件。插件市场貌似中文搜不到，需要输入英文feishu搜索。
万字演讲精华：Dify插件助力AI Agent应用开发，开启智能新时代！
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2401_85390073的博客
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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
ai agent dify
03-18
<think>好的，用户想了解或使用Dify作为AI代理的实现或使用信息。我需要先回忆一下Dify的相关知识。Dify是一个开源的LLM应用开发平台，支持构建基于大语言模型的AI代理和应用程序。用户可能想知道如何具体实施或使用它作为AI代理。 首先，我应该介绍Dify的基本概念和核心功能，比如可视化编排和多种模型支持。然后，可能需要分步骤说明如何实现AI代理，包括安装、创建应用、配置Agent工具等。同时，用户可能关心具体的代码示例，所以需要提供API调用或配置文件的例子。 还要考虑用户可能的后续问题，比如性能优化、多模型集成或者企业级应用场景，因此生成相关问题会有帮助。需要确保使用正确的LaTeX格式，比如变量用$...$，独立公式用$$...$$。另外，引用部分要正确标注，比如引用提供的资料中的[^1]和[^2]。 需要检查是否有遗漏的关键点，比如Dify的RAG引擎、支持的模型类型，或者如何扩展自定义工具。确保回答结构清晰，步骤明确，用户能按指南操作。最后，验证所有技术术语和流程的正确性，避免错误信息。</think>### Dify作为AI代理的实现与使用指南 Dify是一个开源的LLM应用开发平台，支持构建基于大语言模型的AI代理（Agent）和应用程序。其核心功能包括可视化编排AI工作流、支持多种模型（如GPT-4、Claude等）以及RAG引擎[^1]。 #### 一、实现AI代理的步骤 1. **环境搭建** ```bash # 使用Docker部署 git clone https://github.com/langgenius/dify cd dify && docker-compose up -d ``` 2. **创建AI应用** - 在仪表盘选择"创建空白应用" - 配置基础信息：命名空间、模型供应商（如OpenAI） - 设置API密钥：$API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")$ 3. **配置Agent工具** ```yaml # agent_tools.yml示例 tools: - type: web_search config: engine: google max_results: 5 - type: code_interpreter enable: true ``` #### 二、核心功能实现 1. **对话流程控制** ```python from dify_client import DifyClient client = DifyClient(api_key="your_api_key") response = client.generate( inputs={"query": "查询北京天气"}, tools=["web_search", "knowledge_base"], reasoning_mode="chain_of_thought" # $f(x)=\sum_{i=1}^n w_i x_i$ ) ``` 2. **记忆机制** $$M_t = \alpha M_{t-1} + (1-\alpha)E_t$$ 其中$\alpha$为记忆衰减因子，$E_t$为当前对话的嵌入向量 #### 三、典型应用场景 1. 客服自动化（支持上下文保持[^1]） 2. 数据分析助手（集成SQL执行器） 3. 智能文档处理（基于RAG引擎） ```python # RAG实现示例 def retrieve_context(query): embedding = model.encode(query) return vector_db.search(embedding, top_k=3) ```
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