[Dify] 条件节点设计终极指南：多意图识别、语义走向动态控制与多轮判断优化

在 Dify 的低代码 AI 流程设计中，**条件节点（Condition Node）**是构建智能对话、多轮处理和业务流程路由的关键利器。前两篇文章我们已经探讨了基本结构与中阶应用（如变量判断、多层嵌套、语义触发等），本篇将从“智能交互体验”的角度，进一步深挖以下高级技巧：

• 多意图识别的条件节点组合策略

• 动态语义走向控制范式

• 多轮对话中条件节点的状态缓存与回溯处理

• 实战案例集成解析

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一、从单一判断到多意图识别

传统 if/else 多用于判断单一条件，例如用户是否询问价格。但在真实交互中，用户输入往往包含多个意图：

“你们产品多少钱？顺便问下能不能开发票？”

若使用单一条件判断显然无法精准响应所有需求。

✅ 解决策略：意图拆解 + 条件并行判断

Step 1：构建意图分类节点

借助 LLM 提前解析意图为列表变量：

请从以下分类中找出用户输入包含的所有意图，返回以逗号分隔的分类名：

[价格询问, 退货申请, 发票需求, 产品功能, 用户投