[Dify] 插件输入参数配置详解:让 Agent 能正确理解与填写请求参数

Dify插件参数配置详解

在 Dify 的插件系统中,一个定义良好的 OpenAPI Schema 不仅要描述接口路径、响应结果,
更要让 智能体(Agent)能正确生成请求参数

这就是 “输入参数配置(Input Parameters)” 的核心作用:
它告诉 LLM ——

“你要调用这个接口时,应该填哪些字段、每个字段代表什么、有什么约束。”

本文将结合实际案例,深入解析:

  • 插件参数的两种定义方式;

  • Dify 对参数类型、范围、必填项的解析;

  • LLM 如何根据 Schema 生成参数;

  • 常见错误与最佳实践。


一、Dify 插件参数的两种定义方式

在 OpenAPI 3.0+ 中,接口输入参数可以通过两种方式声明:

定义方式 典型用途 对应位置
parameters URL 查询参数(query)、路径参数(
### 如何配置 Dify Agent 节点 #### 初始化阶段 在初始化阶段,需确保所有必要参数、工具和上下文已正确设置。这包括定义目标任务以及加载所需的外部工具或数据源[^3]。 #### 创建流程结构 为了实现完整的功能逻辑,可以按照以下方式设计工作流: 1. **安装插件** 开始前需要安装“对话 Agent插件以支持后续操作[^1]。 2. **创建 Chatflow** 构建一个基础的聊天交互框架作为承载环境[^1]。 3. **添加 Agent 节点** 插入核心处理单元——Agent 节点来引入自主推理能力[^1]。 4. **条件分支设定** 设计决策路径通过增加 IF/ELSE 类型的选择机制分流不同场景下的行为模式;例如当满足特定输入特征时触发深入分析链路而其他情况则提供即时反馈[^1]。 5. **集成 LLM 处理模块** 对于复杂请求,在符合条件的一侧加入大型语言模型 (LLM) 层次进一步增强理解力创造力从而生成更高质量的内容回应[^1]。 6. **简单应答选项** 同样地也要考虑那些无需过多计算即可解决的基础询问,则可在 ELSE 分支下安排快速固定的答复方案以便提升效率减少延迟时间[^1]。 7. **发布测试版本** 最终完成以上步骤之后记得部署出去让用户实际体验效果并通过不断调整优化直至达到理想状态为止[^1]。 #### 执行过程详解 进入运行环节后具体表现为如下几个重要部分: - **迭代循环管理** 当接收到新事件消息进来以后便会启动新一轮循环周期在此期间依据现有状况动态调整提问方向并且尝试利用各种预先绑定好的实用程序辅助达成目的直到获取满意结论或者超出最大允许次数限制才停止下来转交下一步骤处理[^3]。 - **工具调用控制** 如果经过评估发现有必要借助额外资源的话就会激活相应服务并将所得成果重新注入全局变量表里供下次判断参考之用[^3]。 - **结束输出总结** 不论经历多少轮探索终究要给出明确的结果呈现给终端使用者看到所以最后一步就是整理好全部信息形成简洁明了的形式对外公布出来结束整个事务进程。 ```python # 示例代码片段展示基本架构概念 class DifyAgentNode: def __init__(self, tools=None): self.tools = tools or [] def initialize(self, context): # 设置初始参数 pass def run_iteration(self, current_context): prompt = prepare_prompt(current_context) llm_response = call_llm(prompt, available_tools=self.tools) parsed_result = parse_response(llm_response) if needs_tool_call(parsed_result): tool_output = execute_tool(parsed_result['tool'], *parsed_result.get('args', [])) update_context(current_context, tool_output) return True elif has_final_answer(parsed_result): return False def finalize(self, final_context): result = generate_final_output(final_context) return result ```
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