在大模型技术飞速发展的今天，AI智能体（Agent）已成为能够自主理解、规划并执行任务的AI应用形态。...步骤1：创建新应用登录Dify平台后：点击"创建应用"选择应用类型为"Agent（智能助手）"输入应用名称（如"会议纪要小助手"）添加应用描述和图标步骤2：编排提示词提示词是智能体理解并执行任务的关键，...常见问题与解决流式响应延迟：启用"消息分块传输"优化体验多工具冲突：设置工具执行优先级（如先查库存再报价）迭代次数过多：在Agent设置中调整迭代次数限制六、总结与展望通过以上步骤，我们成功在Dify平台上创建了一个功能实用的会议纪要小助手...Dify智能体的潜力远不止于此，你还可以构建：客服助手：导入售后QA文档，设定多语言回复策略决策Agent：配置"感知-分析-执行"工作流，如舆情监控→生成报告→邮件预警专业助手：基于专业领域知识库，提供法律...、医疗等专业咨询随着大模型与Agent框架的快速迭代，Dify 也在不断进化。
“探索”中找到Agent的应用模板，添加到工作区或在此基础自定义。在工作室也可从0编排一个Agent。...选择智能助手的推理模型，智能助手的任务完成能力取决于模型推理能力，建议用Agent时选择推理能力更强的模型系列如 gpt-4，以获得更稳定的任务完成效果。...Dify提供： 内置工具 自定义工具，支持 OpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范 意义 允许用户借助外部能力，创建更强大 AI 应用。...为Agent编排合适工具，它可通过任务推理、步骤拆解、调用工具完成复杂任务。 也方便将你的应用与其他系统或服务连接，与外部环境交互。如代码执行、对专属信息源的访问等。...2.2 Agent设置 为Agent提供两种推理模式： Function calling（函数调用）：支持的模型系列如 gpt-3.5/gpt-4 拥有效果更佳、更稳定的表现 ReAct：尚未支持 Function
Dify，一个开源的 LLM 应用开发平台，以其简洁的界面和强大的功能，让模型管理、RAG 搭建和 Agent 开发变得简单直观，而 TiDB Vector 的向量搜索功能可以为 AI Agent 提供灵活的数据处理能力...本文将介绍如何通过 Dify 和 TiDB Vector 这两个工具，快速搭建起一个功能完备的 AI Agent。*本文外链较多，可结合文末“参考资料”辅助阅读。...但其实这两个开源框架对于非开发者还是略有难度和学习成本，本文介绍了通过 Dify 快速使用 TiDB Vector 搭建 AI Agent。...Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，通过简洁的界面用户可以进行模型管理、搭建 RAG 和 Agent 等，除此之外 Dify 也提供了可观测功能，具体可以看官方文档[5]。...目前 Dify 支持通过script、iframe或者api接口调用的方式使用 Agent。上面主要讲了操作流程，下面主要介绍一下 Dify 接入 TiDB Vector 后的表结构和 SQL 脚本。
Dify、LangFlow、Flowise等工具让用户通过拖拽节点，就能构建复杂的AI智能体（Agent）工作流：调用LLM、检索知识库、执行代码、调用API……但你是否好奇：这些“画出来”的流程，到底是如何被真正执行的...本文将带你穿透UI表面，深入Dify这类平台的技术骨架，从前端画布设计到后端执行引擎，完整还原其核心实现逻辑。...一、整体架构：前后端解耦，JSON为桥Dify的核心思想非常清晰：前端只负责“画”，后端只负责“跑”。...关键技术点：xyflow：提供节点拖拽、连线、缩放等交互能力；自定义节点组件：每个节点（如LLM、HTTP）都有专属UI配置面板；序列化输出：将画布状态转为标准JSON，例如：{"nodes":[{"id...未来，随着Agent能力增强（如自主规划、多轮反思），工作流引擎将从“线性DAG”走向“动态状态机”（如LangGraph）。但核心思想不变：可视化是入口，执行引擎才是灵魂。
Dify 允许用户连接自己的数据库、文档、API 作为信息源。 4....自动化办公 Dify 可以帮助企业自动处理报告生成、文本摘要、邮件回复等任务，大幅提升效率。 使用 Dify 提供了在线服务，登录之后就可以看到 Dify 的页面。...在探索页面，可以看到很多 Dify 的应用模版。...我们也可以从这个页面看到 Dify 的常用功能，例如：知识库 本地安装 Dify 提供了 Docker 方式进行部署，用户可以快速在本地或服务器上运行。...git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify docker-compose up -d 这个后面的教程会写在服务器上安装和运行 Dify
1.解决方案概述 Dify 调用 Java 程序的解决方案有以下几种： 通过 “HTTP 请求” 的方式调用 Java 程序。 通过 “自定义工具” 的方式调用 Java 程序。...自定义工具的调用方式，需要先把 Java 程序发不成 Dify 中的自定义工具，才能正常调用，如下图所示： 配置的 Schema 需要满足 OpenAPI 协议，配置如下： { "openapi"...Dify 添加支持 MCP 调用的 Agent 策略，来调用 Java 的 MCP 服务，如下图所示： 安装 Agent 策略（支持 MCP 工具）如下图所示： MCP SSE 选装，非必须，可以为后续...小结 Dify 调用 Java 程序的实现方式有 3 种：HTTP 请求、自定义工具、MCP 通讯方式。...其中最简单、最灵活的实现方式为 HTTP 请求方式；自定义工具适合偏工具性质（而非业务性质）的调用；MCP 适合一次性注入多个工具方法给 Dify 使用的场景。
平台 架构灵活性 自定义能力 技术栈兼容性 综合得分 (5分制) 评述 LangChain 极高 极高 极高 5.0 完全模块化的设计，任何组件都可以被替换或自定义。...Dify 中等 中等 高 3.5 提供了API进行扩展，也支持自定义工具。但核心工作流受平台UI限制，深度定制困难 15。...Agent的行为和交互逻辑可以完全自定义。 RagFlow 中等 中等 较高 3.5 核心RAG流程可配置，但架构专注于RAG。提供API，可以作为服务被任何技术栈调用。...Dify 较广 较广 较强 4.0 内置了对主流模型和工具的支持，并支持通过API形式添加自定义工具。 AutoGen 广 强 中等 4.0 可以集成任何可通过Python调用的工具。...LangChain的LangGraph也可以实现，但需要更多自定义开发。 复杂的金融数据分析与报告生成 AutoGen LangChain 可设计分析师、策略师、报告撰写员等多个Agent协同工作。
本指南通过使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）与Dify构建本地化的AI应用开发平台。...一、平台架构（一）WSL2 + Dify组合优点无需安装额外的Linux主机或虚拟机，直接利用Windows系统实现对Linux环境的“原生”兼容。...（二）核心组件解析Dify：可视化LLM应用开发平台Dify是开源的 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...服务端部署从Github下载Dify仓库git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git使用以下命令直接部署，等待一段时间后查看是否部署成功...，我们已经了解了如何基于Windows系统的WSL2环境完成Dify的搭建与部署，熟悉了1Panel与Docker Compose等容器管理工具，并成功集成了国产大模型。
在AI Agent开发中，工具调用能力决定智能体上限，而插件系统正是实现这一能力的核心枢纽。...Dify的开放式插件架构，让开发者无需编码即可集成搜索引擎、数据库、API服务，快速构建「会思考、能执行」的智能体系统。一、为什么AI Agent必须插件化？..., "forecast": ["晴", "多云", "雷阵雨"]}步骤3：测试插件链Dify沙盒环境中模拟调用插件的测试日志步骤4：发布为可执行Agent# 通过Webhook触发Agentcurl...-X POST https://api.dify.ai/v1/agents/{agent_id}/run \-H "Authorization: Bearer API_KEY" \-d '{"input...的插件引擎，任何企业都能像搭积木一样构建专属AI Agent。
dify是一个开源的LLM应用开发的开源平台，提供从Agent构建到AI workflow编排、RAG，Agent等，支持检索策略、模型管理等能力，可以轻松构建和运营AI应用。...dify的核心特点在于提供安全数据通道、高可靠索引检索、友好提示词编辑、多模型切换、推理观测、日志记录、数据标注、模型训练、微调、简化AI研发、定制化Agent自动化、AI工作流编排等优势，实现数据安全...1、聊天助手：基于LLM的对话交互（如客服机器人）2、文本生成：自动化创作、翻译等任务3、Agent：任务分解+工具调用（如论文查询、数据分析）4、工作流：多节点流程编排（如条件分支、API调用）有了dify...产品特色：织信提供的是Agent模型+组件开发模式，支持开发者快速开发出业务所需的可视化报表，自定义工作流等业务应用。...它提供原生AI支持，可调用自定义模型。适用场景：企业营销、财务自动化、客服沟通。
答案藏在 Dify Agent 与 AntV 的组合里；Dify Agent 凭借其低代码、高可配置的特性，能快速构建起数据流转、逻辑处理的智能流程，让开发者无需从零编写复杂的后端逻辑；而 AntV 作为阿里系成熟的可视化解决方案...3 本文写作目的这篇内容将从 0 到 1 打通整个链路：从 Dify Agent 的搭建与逻辑配置，到 AntV 图表的选型、数据对接与交互优化，最终形成一套可落地、可复用的数据可视化解决方案；无论你是需要快速交付项目的开发者...4 Dify新建Agent打开Dify，进入工作室，选择【创建空白应用】：图片选择【新手适用】：图片选择Agent应用，输入名称，创建即可：图片创建完成后，进入到agent主界面：图片5 添加AntV工具在最下边的
开源工具如Dify提供了开箱即用的 Agent 构建能力，使开发者能够快速部署具备数据分析能力的智能助手。...Agent 驱动的数据分析模式将从创新走向主流，成为释放企业数据价值的标准方法。本文探讨如何在云环境上基于 Dify Agent 快速部署一个企业内部的数据分析助手应用。...Langchain 推出的 Agent 应用编排开发工具，提供了更细粒度和灵活的编排能力，允许开发者通过编程方式自定义和优化 AI Agent 的行为。需要开发者具备一定的编程基础。Dify。...丰富的 API 和服务集成能力，使 Dify 等框架部署的 Agent 能够轻松连接企业现有的数据源、应用系统和业务流程。...无论是通过 SCF（Serverless Cloud Function） 实现自定义逻辑，还是利用 TDMQ 构建事件驱动的 Agent 流程，都能够实现高度定制化的企业智能解决方案。
而Dify 1.7.0的发布，似乎在告诉我们：是时候让AI开发工具真正"读懂"用户需求了。...但Dify 更新到 1.7.0 版本后，让我看到了一种全新的设计哲学：不是让用户适应工具，而是让工具适应用户的思维习惯。...Agent智能体：从"工具集合"到"智能伙伴"的进化 "我希望AI助手能像我的助理一样，不仅能执行任务，还能主动提醒我该做什么。"这是很多企业管理者的期待。...Dify 1.7.0的Agent功能升级，正在将这种期待变为现实。新增的"计划任务型Agent"支持基于cron表达式触发周期性任务，这意味着AI不再是被动的工具，而是主动的工作伙伴。...从商业角度看，Agent功能的增强直接提升了Dify的商业价值。企业不再需要为每个具体任务开发专门的应用，而是可以通过配置智能Agent来满足各种业务需求。
答案是我们可以借助 AI 工具：Dify + Java 服务来实现热点新闻自动生成功能，最终生成效果如下： 实现思路 具体实现步骤如下： 在 dify 中创建 Agent 应用。...当然，自定义服务不一定是 Java 语言实现的，其他语言也是可以的，例如 Python。...1.自定义工具 自定义工具的 Schema 用于描述调用的外部调用服务，只需要满足 OpenAI-Swagger 要求即可： { "openapi": "3.1.0", "info": {...执行效果 Agent 执行效果如下： 小结 AI 发展为我们提供了很大的便利，大大的提升了我们的工作效率，以后人机共创将是新的方向。...一起行动起来吧，使用 AI 技术做点有价值又有意义的事情~ 本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Spring AI、LangChain4j、Dify、AI Agent
基于 LLM 函数调用或 ReAct，Dify 允许用户定义 Agent，并为其添加预构建或自定义工具。...创建空白应用：当用户对 Dify 的使用比较熟悉，想要完全自定义应用时，可以选择创建空白应用。...Dify 提供了聊天助手、文本生成、Agent、工作流程等多种应用类型，每种类型都有其独特的功能和适用场景。...添加工具和知识库：对于 Agent 应用和工作流程应用，可以添加各种内置或自定义工具，以增强应用的功能。...Agent：在 Dify 中，Agent 是能够执行一系列任务的智能实体，可以调用工具和 API。 workflow：指在 Dify 中定义的一系列自动化步骤，用于执行复杂的业务流程。
对于AI Agent开发，当前主流的有类似Dify，AutoGen，RagFlow等各种解决方案。...所以今天给大家推荐的这本书《零基础开发AI Agent-用Dify从0到1做智能体》就适合稍微有些技术背景，但是又想做AI智能体的业务人员，咨询顾问，或刚入职场的IT从业人员等。...也知道了从头到尾涉及一个AI Agent的方法和流程。同时这本书对于每一个案例都从场景问题出发，然后进行需求分析和设计，最终才是基于Dify如何开发和配置，整体思路清楚，配置步骤也写的很详细。...然后，本书介绍了Dify的平台特性与使用方式，详细演示了Dify在本地电脑及云服务器上的部署方法与操作步骤，以案例化的形式展示Dify的5种AI应用的特点，并借助10余个案例详细介绍了Dify的18个工作流节点的具体使用方法...MCP 协议的优势在于它能够减少开发时间，因为开发人员可以利用预构建的 MCP 服务器完成常见任务，而不是为每个数据源或工具构建自定义集成。
Agent 智能体：基于大语言模型（LLM）的推理能力，能够自主规划任务、调用工具来完成复杂的任务。 模型管理：支持多种专有和开源的大语言模型，如GPT、Llama2等，并提供模型性能比较功能。...改造 Dify 开发平台 新增MySQL配置项 为了增强Dify的数据库兼容性，我们引入了MySQL作为新的数据库选项，并对现有系统进行了相应的调整和优化。...新增MySQL配置支持：在Dify的配置文件中，我们新增了MySQL数据库的连接配置项，允许用户自定义主机地址、端口、用户名、密码及数据库名称。...集成内部服务 落地软件机器人 Agent 场景 Dify作为一款高效的AI开发平台，凭借其卓越的性能和多功能性，在多个领域展现了显著的优势。...Dify 实践总结 在采用Dify平台之前，顺丰的开发流程面临诸多瓶颈。
，支持快速切换和自定义接入。...应用类型： 聊天助手：多轮对话交互（如客服机器人）；文本生成：自动化创作、翻译、摘要等；Agent：任务分解、工具调用（如数据分析、API 集成）；工作流：可视化编排复杂流程（如条件分支、多节点任务）。...Agent 框架：① 支持 Function Calling 和 ReAct 推理模式，集成工具（如搜索、代码执行）。...3 访问和使用详见Dify官方文档；4 dify部署在 Ubuntu 上本地部署 Dify 可以按照多种方式，以下是通过 Docker Compose 进行部署的步骤，这是官方推荐的简单部署方式：4.1...源码# 克隆Dify仓库git clone https://github.com/langgenius/dify.git4.4 配置环境变量进入到如下目录：cd dify/docker# 复制环境变量示例文件
一、云服务部署：3 分钟极速开箱适合人群：快速验证原型 · 中小企业轻量化使用核心优势：零运维、免费用量额度、自动升级操作步骤：注册登录 访问 Dify 官网 → 点击「免费开始」→ 用邮箱/GitHub...→ 选择 OpenAI/Claude/通义千问填入 API Key（云服务自动代理请求，无需暴露 Key 给客户端）立即体验# 通过 API 测试 curl -X POST "https://api.dify.ai...高阶功能需订阅企业版内置 CDN 加速全球访问模型响应速度依赖 API 供应商二、本地 Docker 部署：5 分钟构建私有环境适合人群：金融/医疗等强合规场景 · 需要连接内网系统核心优势：数据 100% 私有化 · 自定义...磁盘安装 Docker 及 Docker Compose一键启动# 下载官方 compose 文件 curl -O https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify...无论选择哪种方式，Dify 都大幅降低了 AI 应用的门槛。
AI智能体与腾讯轻量云的优势AI智能体（Agent）是一种能够感知环境、执行任务并实现目标的智能化系统。在企业场景中，它可以扮演客服助手、业务咨询专家、内容分析员等多种角色。...使用Dify平台开发AI智能体Dify是一款开源AI应用开发平台，支持无代码构建基于大语言模型的智能应用。...例如，您可以上传产品手册、公司文档或专业资料处理与索引：系统会自动进行文本清洗与分段，您可以自定义索引方式和检索设置。...腾讯Youtu-Agent框架的应用对于需要更高度定制的开发者，腾讯优图实验室开源的Youtu-Agent框架提供了另一种选择。...: name: simple-tool-agent instructions: "You are a helpful assistant that can search the web."
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