Dify 应用类型深度解析：AI 应用构建的无限可能

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核心要点

• 四大核心应用类型：Dify 平台提供聊天助手、文本生成、Agent（智能体）和工作流四种主要应用类型，各自服务于不同的AI应用场景。
• 聊天助手与上下文记忆：聊天助手擅长多轮对话，通过系统提示词、开场白和强大的上下文记忆功能，实现连贯自然的交互体验。
• 文本生成与变量驱动：文本生成应用通过灵活的变量设置，实现前端表单与后端提示词的无缝联动，为用户提供高度定制化的内容生成能力。
• Agent 的自主推理与工具调用：Agent 具备观察、思考、行动的自主推理循环，能动态选择并调用外部工具，处理复杂开放性任务。
• 工作流的可视化编排：工作流提供直观的可视化界面，通过拖拽和连接各类功能节点，实现复杂多步骤任务的自动化和高效处理。
• 选择策略与横向对比：根据交互模式、记忆能力、工具调用和自动化程度等维度，可构建决策框架，选择最适合业务需求的应用类型。

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概览

想象一下，你手中的 AI 不再仅仅是一个简单的工具，而是一个可以灵活变身、解决不同问题的“超级英雄”！Dify 平台正是赋予我们这种超能力的魔法书，它将复杂的 AI 能力抽象为四种引人入胜的应用类型：聊天助手、文本生成应用、Agent（智能体）和工作流。每一种类型都像一把独特的钥匙，能打开特定的应用场景大门。

本报告将带你深入探索 Dify 平台的这些核心应用类型，揭示它们如何从幕后原理到实战配置，再到最终如何赋能我们的现实世界。我们将一同领略 AI 从“被动响应”到“自主行动”的进化之旅，并为您提供一个清晰的决策框架，助您在广阔的 AI 应用海洋中找到最适合您的那艘“船”。

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详细分析

聊天助手：你的智能对话伙伴

聊天助手是 Dify 平台上的一个璀璨明星，它赋予 AI 持续对话、理解上下文的超能力。它不再是只会“一问一答”的冰冷机器，而是能记住“前言后语”，与你进行自然流畅多轮互动的智能伙伴。

系统提示词的最佳实践与配置

系统提示词是聊天助手的“灵魂”，它像一个隐形的导演，为 AI 设定了角色、规定了剧本。一个优秀的系统提示词能够让 AI 表现得专业、准确、符合预期。

• 明确角色与任务：告诉 AI 它是谁，它要做什么。比如，一个“面试模拟器”的 AI 就要清晰地扮演“专业面试官”的角色。
• 设定约束条件：就像给 AI 画了一条线，规定它的输出格式、长度和风格，以及它不能越过的“雷区”。
• 提供少量示例：通过“举例说明”，帮助 AI 更好地领会你的意图，生成更符合期待的响应。
• 迭代与优化：AI 模型的调优是一个持续的过程，你需要根据实际测试的反馈，不断打磨和优化系统提示词，让你的助手越来越聪明。

对话开场白的设置方法

对话开场白是用户与聊天助手的第一次“握手”，它至关重要。一个好的开场白能够迅速引导用户，并预示助手的“个性”。

Dify 允许您预设一个或多个开场白。当用户进入聊天界面时，这些开场白会自动显示，它们可以是热情的欢迎语，也可以是引导性的问题，帮助用户快速进入状态。例如，为“面试模拟器”设置“你好，准备好开始今天的软件工程师面试了吗？请先做个简单的自我介绍。”能立刻将用户带入面试情境。

上下文记忆功能的工作原理和配置选项

上下文记忆是聊天助手实现多轮对话的关键秘密武器。它让 AI 拥有了“记忆力”，能够回想起之前的对话内容，从而给出连贯且有意义的回答。

其工作原理在于，聊天助手会储存和管理历史对话记录。每一次新的输入，都会与之前的对话记录结合起来，形成一个更完整的“语境”来供 AI 理解。这就像我们人脑在交流时，总会结合之前的对话来理解当前的话语。

配置选项：

• 记忆窗口大小：你可以设定 AI 能记住多少轮对话或多少字符/token。就像调整望远镜的焦距，合适的窗口大小既能保证连贯性，又能控制计算成本。
• 记忆策略：
  • 滑动窗口：只保留最近的 N 轮对话，最旧的会自动“遗忘”，保证效率。
  • 基于摘要：更高级的策略，AI 会对历史对话进行总结，只保留关键信息，减少数据量。
  • 向量检索：将对话转化为数字向量，通过相似度搜索来智能地检索最相关的历史信息，实现更长期的记忆。

聊天机器人创建案例：“面试模拟器”

构建一个“面试模拟器”是一个极佳的实战案例，它综合运用了上述所有核心功能：

1. 定义角色：系统提示词设定为：“你是一个专业的面试官，将对我进行软件工程师的面试。”
2. 设定开场白：“你好，准备好开始今天的软件工程师面试了吗？请先做个简单的自我介绍。”
3. 设计问题流程：在系统提示词中可包含面试的阶段性目标，引导 AI 提出行为问题、技术问题或项目经验问题。
4. 上下文管理：确保 AI 能记住你之前的回答，以便进行深入追问，模拟真实的面试场景。
5. 反馈机制：甚至可以引导 AI 在面试结束后提供建设性的反馈。

图：Dify 聊天助手开发界面示例，展示了如何聚焦场景进行配置。

文本生成应用：你的专属内容工厂

文本生成应用是内容创作者的“魔法棒”，它能根据你的简单输入，瞬间变幻出你想要的各种文本，无论是营销文案、周报总结还是创意脚本。它的核心魔力在于“变量”和“前端表单与后端提示词的联动”。

变量设置的详细图文教程

变量是文本生成应用实现个性化和自动化内容生成的关键。它们就像文本中的“占位符”，允许用户在前端界面填写具体内容，这些内容随后会自动填充到预设的提示词模板中。

设置方法：

1. 定义变量：在 Dify 这样的平台中，你会有一个专门的区域来定义变量。每个变量都有一个独一无二的名称（如 {topic}），并可以指定类型（文本、数字、下拉列表等）和描述。
2. 前端绑定：一旦变量定义完成，Dify 会自动在用户界面（WebApp）上生成对应的输入框。你无需编写代码，就能拥有一个交互式表单！
3. 后端引用：在你的提示词模板中，你只需使用特定的语法（通常是 {{variable_name}}）来引用这些变量。当用户在前端输入内容后，这些占位符就会被实时替换。

例如，如果你定义了一个名为 {本周任务} 的变量，用户在前端填入“完成了项目报告”，那么后端提示词中的 {{本周任务}} 就会变成“完成了项目报告”。

前端表单与后端提示词如何联动

这种联动机制是文本生成应用高效运作的基石：

1. 用户输入：用户在 WebApp 界面，通过填入表单数据（例如，周报内容、产品特点等），这些数据会与你预设的变量名精确关联。
2. 数据传递：当用户点击“生成”按钮的那一刻，前端会将这些用户输入的数据打包，以“变量名-值”对的形式，安全地发送到后端。
3. 提示词填充：后端接收到数据后，会像一个精密的机器，根据你预设的提示词模板，将用户输入的值“精准无误”地替换掉提示词中的所有变量占位符。
4. 模型调用：填充完整、独一无二的提示词，会立刻被发送给强大的大型语言模型（LLM），由模型根据这个定制化的指令生成文本。
5. 结果返回：LLM 生成的文本结果被后端接收，并迅速传递回前端 WebApp，最终呈现在用户面前。整个过程行云流水，用户几乎感受不到其中的复杂转换。

不同使用场景的案例

1. 周报生成器

• 场景：输入本周任务、遇到的问题、下周计划，AI 自动生成结构化周报。
• 变量：{本周任务}, {遇到的问题}, {下周计划}。
• 后端提示词：

  请根据以下内容生成一份专业的周报：
  本周任务：{{本周任务}}
  遇到的问题：{{遇到的问题}}
  下周计划：{{下周计划}}
  请以正式的语气，分点阐述。

2. 小红书文案助手

• 场景：输入产品特点、目标人群、文案风格和关键词，AI 生成符合小红书风格的营销文案。
• 变量：{产品特点}, {目标人群}, {文案风格}, {关键词}。
• 后端提示词：

  请为以下产品生成一篇小红书风格的营销文案，要求：
  产品特点：{{产品特点}}
  目标人群：{{目标人群}}
  文案风格：{{文案风格}}
  关键词：{{关键词}}
  请加入表情符号和吸引人的标题。

Agent 智能体：能思考会行动的 AI 劳模

如果说聊天助手是你的对话伙伴，文本生成是你的内容工厂，那么 Agent 就是一个能够自主思考、规划并执行复杂任务的“AI 劳模”！它不仅仅是生成文本，它还能与外部世界互动，完成一系列复杂的行动。

“推理思考”过程的通俗易懂解释

Agent 的“推理思考”过程，可以简化为经典的“观察 (Observe) -> 思考 (Think) -> 行动 (Act)”循环。

1. 观察 (Observe)：Agent 接收用户指令或环境信息。就像 Agent 的“眼睛”看到了需要解决的问题。
2. 思考 (Think)：基于观察到的信息和它内置的“大脑”（大型语言模型），Agent 开始“烧脑”。它会：
   • 理解意图：用户到底想让我做什么？
   • 拆解任务：如果任务复杂，就分解成小目标。
   • 选择工具：为了完成这些小目标，我需要哪些“工具”？
   • 生成执行计划：制定一个详细的行动步骤。
3. 行动 (Act)：Agent 按照计划，调用相应的“工具”来执行步骤。工具执行的结果又会作为新的“观察”信息，进入下一个循环，直到任务完成。

这个过程让 Agent 具备了像人一样分析问题、制定策略并付诸实践的能力，而不仅仅是简单的响应。

“工具（Tools）”以及如何为 Agent 添加和配置工具

工具（Tools）是 Agent 延伸“手臂”触及外部世界的能力。它们是预先定义好的外部功能或接口，赋予 Agent 更多的技能，例如：

• 网页搜索工具：让 Agent 能够“上网冲浪”，获取实时信息。
• 数据库查询工具：让 Agent 能够“查阅档案”，从特定数据源获取信息。
• API 调用工具：让 Agent 能够“打电话”，与各种第三方服务（如天气 API、日历服务）进行交互。

添加和配置工具的详细步骤：

1. 创建或选择 Agent 项目：在 Dify 平台，你首先需要进入 Agent 的配置界面。
2. 进入工具管理界面：通常会有一个专门的区域来管理 Agent 的“工具”或“插件”。
3. 添加新工具：
   • 内置工具：平台可能预置了一些常用工具，如“网页搜索”，可以直接启用。
   • 自定义工具/外部 API：如果你需要调用自己企业的 API，就需要手动配置。这需要你提供：
     • 工具名称：给工具一个响亮的名字，方便 Agent 识别。
     • 工具描述：这是最重要的！你需要详细地告诉 Agent 这个工具是干什么的，何时使用它，以及需要什么参数。Agent 就是通过这个描述来决定是否调用你的工具。
     • API 详情：提供 API 的地址、请求方法、参数结构等技术细节。
4. 配置工具参数：根据工具类型，可能需要设置 API 密钥、认证信息等。
5. 保存和测试：配置完成后，别忘了保存并测试，确保 Agent 能正确使用这些工具。

图：Agent 工具配置界面示例，展示了添加新工具的入口及工具描述的重要性。

简单的 Agent 应用实例：“天气查询 Agent”

场景：用户想知道某个城市的天气，Agent 能够自主查询并回答。

构建步骤：

1. 定义 Agent 角色/系统提示词：“你是一个天气查询助手，当用户询问天气时，你需要调用天气查询工具来获取最新天气信息并简洁地回答。”
2. 添加“天气查询”工具：配置一个能连接到实际天气 API 的工具，例如 weather_lookup，并清晰描述其功能和参数。
3. Agent 的工作流：
   • 用户输入：“上海现在天气怎么样？”
   • Agent 观察：接收到请求。
   • Agent 思考：识别意图，发现需要天气工具，解析出“上海”。
   • Agent 行动：调用 weather_lookup 工具，传入“上海”。
   • 工具执行：API 返回天气数据。
   • Agent 观察：接收到数据。
   • Agent 思考：将数据整理成自然语言。
   • Agent 行动：向用户输出“上海目前晴，温度25°C，微风。”

整个过程，Agent 像一个尽职的私人助理，自主完成了信息获取和反馈。

图：AI Agent 应用场景图，展示了其在多个领域的广泛潜力。

工作流：AI 任务的编舞师

工作流是 Dify 平台上实现复杂任务自动化的“编舞师”。它通过直观的可视化界面，让你像搭积木一样，将一系列功能模块（节点）串联起来，构建出高效、自动化的 AI 流程。

Workflow 可视化编排界面的详细介绍

Workflow 的可视化编排界面是一个巨大的“画布”，你可以将不同的功能模块拖拽到上面，然后用“流程线”将它们连接起来，定义数据流和执行顺序。这种所见即所得的设计方式，极大地降低了 AI 应用开发的门槛。

界面构成：

• 画布区：你施展魔法的空白区域。
• 节点库/工具箱：琳琅满目的功能模块，包括大语言模型、知识库、工具调用、条件判断等等。
• 节点配置面板：选中某个节点后，会出现一个面板，让你进行精细的参数设置。
• 流程线/连接器：连接不同节点，指明数据是如何从一个环节流向下一个环节的。
• 调试/运行按钮：让你随时测试和验证你的“杰作”。

图：Workflow 可视化编排界面示例，展示了节点库、画布区和连接线。

核心节点的功能说明和配置截图

工作流中的每一个“节点”都身怀绝技，是构建逻辑流程的基本单元：

1. 开始节点 (Start Node)

   • 功能：工作流的起点，定义你的工作流将接收哪些输入参数。
   • 配置：你可以为输入参数指定名称和类型。
     
     图：开始节点配置示例，显示了如何定义输入参数。

2. 大语言模型节点 (LLM Node)

   • 功能：调用强大的大语言模型，进行文本生成、理解、总结等各种任务。
   • 配置：选择你想要使用的模型，设置系统提示词（告诉模型你的要求），并传入动态的用户输入。
     
     图：大语言模型节点配置示例，显示模型选择和提示词设置。

3. 知识库节点 (Knowledge Base Node)

   • 功能：让你的 AI 能够“查阅资料”，从预先上传的文档中检索相关信息。
   • 配置：关联到已有的知识库，并设置查询文本（通常是来自上一个节点的输出）。
     
     图：知识库节点配置示例，展示了关联知识库和设置查询。

4. 工具节点 (Tool Node)

   • 功能：在工作流中调用你在 Agent 部分配置好的外部工具，实现与外部服务的互动。
   • 配置：选择要调用的工具，并将工作流中的变量映射到工具所需的输入参数。
     
     图：工具节点配置示例，显示了选择工具和映射参数。

5. 结束节点 (End Node)

   • 功能：工作流的终点，定义最终的输出内容。
   • 配置：指定最终要输出的变量或文本。
     
     图：结束节点配置示例，用于定义工作流的输出。

从零到一创建简单工作流的完整图文教程：“输入文章主题 -> 检索知识库 -> 生成摘要”

让我们通过一个实例，感受工作流的强大魅力：

目标：构建一个工作流，用户输入文章主题，工作流自动从知识库中检索相关内容，然后利用大语言模型生成文章摘要。

1. 创建新的工作流：在 Dify 平台创建空白工作流。
2. 添加“开始”节点：拖拽“开始”节点，配置一个名为 article_topic 的文本输入参数。
   
   图：配置“开始”节点，定义输入参数“article_topic”。
3. 添加“知识库”节点：将“开始”节点的输出连接到“知识库”节点。选择你的知识库，并将“查询文本”设置为 {{article_topic}}。
   
   
   
   
   
   图：配置“知识库”节点，将输入主题作为查询。
4. 添加“大语言模型”节点：将“知识库”节点的输出连接到“大语言模型”节点。设置系统提示词为“你是一个专业的摘要生成器。”，并在用户输入中引用知识库的输出，让模型生成摘要。
   
   图：配置“大语言模型”节点，使用知识库结果生成摘要。
5. 添加“结束”节点：将“大语言模型”节点的输出连接到“结束”节点，定义最终的摘要输出。
   
   图：配置“结束”节点，将LLM生成的摘要作为最终输出。
6. 保存并测试：运行你的工作流，输入一个文章主题，看看它是否能为你生成一份完美的摘要！
   

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调查笔记

更广阔的图景

Dify 提供的这些应用类型，不仅仅是孤立的功能模块，它们共同构成了构建智能应用的全景图。从简单的文本生成，到复杂的自主 Agent，Dify 正在帮助我们从“使用 AI”迈向“构建 AI”。它大大降低了 AI 应用开发的门槛，让更多人能够将创意变为现实，将 AI 融入日常工作流。这些工具不仅推动了人工智能的民主化，也预示着一个更加智能、更加自动化的未来。

真实世界的应用

这些应用类型在现实世界中拥有无限的潜能和实际应用价值：

• 聊天助手：是智能客服、教育辅导、心理咨询乃至智能导购的理想选择，它们能提供个性化的、有温度的交互。
• 文本生成应用：是营销、内容创作、报告自动化的利器，能大幅提升内容生产效率。想象一下，一秒生成一篇小红书爆款文案，或者一份结构严谨的周报，效率翻倍！
• Agent：正在重新定义自动化。它们能自主完成市场调研、智能招聘、供应链优化，甚至辅助软件开发等复杂任务，将人类从重复性劳动中解放出来。
• 工作流：是数据批量处理、自动化报告、电商订单处理等场景的幕后英雄。它确保了多步骤任务的精准执行，是企业运营提效的加速器。
• 对话流 (Chatflow)：作为 Dify 的特色，是聊天助手的增强版，它能提供更连贯、更深入的交互体验，特别适用于智能法律咨询、创意写作协作和个性化旅行规划等需要深度沟通的场景。

图：Dify Chatflow 应用场景示例，展示其在连续交互中的能力。

幕后故事：开发复杂度、灵活性与用户体验

在选择应用类型时，理解它们在开发复杂性、灵活性和用户体验上的差异至关重要。

特性维度	聊天助手 (Chat Assistant)	文本生成应用 (Text Generation App)	Agent (智能体)	工作流 (Workflow)	对话流 (Chatflow)
交互模式	多轮对话，有上下文记忆	单次输入，一次性输出	多轮对话，具备自主规划、决策与执行能力	预设流程，按节点顺序执行，无对话记忆	多轮对话，强上下文记忆，支持流式输出，用户可随时打断调整
核心能力	理解意图，生成连贯对话，维护历史语境	根据输入生成指定格式、风格的文本	任务分解、推理、工具调用、自我修正	节点编排、数据处理、逻辑判断、集成外部服务	意图识别、智能追问、个性化引导、与后端Workflow协同
记忆能力	强（短期对话记忆）	无（单次请求）	强（短期/长期记忆，用于推理和任务状态）	无（流程本身无记忆，可调用外部记忆服务）	强（sys.conversation_id，用于连续交互）
工具调用	一般不支持（Dify聊天助手明确不支持），或通过集成Agent实现	一般不支持	支持（核心能力，动态选择并调用各类工具）	支持（通过“工具节点”调用，需预先配置）	可通过Agent节点调用工具，实现复杂功能
自动化程度	对话过程自动化	文本内容生成自动化	任务全流程自动化，自主性高	流程化任务自动化，效率高	对话式交互流程自动化
典型场景	智能客服、在线教育、情感陪伴	营销文案、新闻稿、报告总结、创意写作	市场调研、招聘管理、供应链优化、个人助理	数据清洗、报告生成、邮件自动化、医疗影像报告	智能法律咨询、创意写作协作、复杂产品配置引导
开发复杂度	中等偏低（侧重Prompt设计、对话流程）	较低（侧重Prompt模板和变量设计）	较高（涉及推理、工具选择、状态管理）	中等（可视化编排，但复杂逻辑仍需代码）	中等（结合了聊天助手和部分Workflow的特性，对交互逻辑要求高）
灵活性	较好（适应用户多样化口语表达）	较低（依赖模板和变量，对新场景适应性弱）	极高（能动态适应新问题、新工具）	较高（通过节点组合实现多样化流程）	较好（根据用户实时反馈灵活调整对话走向）
用户体验	流畅自然，个性化强，有被理解感	直接高效，满足特定生成需求	智能，可解放用户完成复杂任务，但需警惕“幻觉”	后台运行，用户感知较弱；前端如果展现，则专注于任务输入/结果	交互体验好，连贯性强，用户参与度高

开发复杂度：从最简单的“搭积木”（文本生成应用）到需要精妙“炼丹”的 Agent，复杂度逐步提升。文本生成应用侧重提示词设计；聊天助手增加了上下文管理；工作流是流程蓝图绘制，考验逻辑能力；而 Agent 则直指 AI 的“智慧”核心，需要处理推理和动态决策。
灵活性：文本生成应用相对“规矩”，依赖模板；聊天助手有一定适应性；工作流在流程层面高度灵活；而 Agent 则拥有最高的“自由度”，能够动态适应开放式问题和新工具。
用户体验：从“工具型”（文本生成）到“对话型工具”（聊天助手），再到最接近“伙伴”或“代理人”的 Agent，用户体验感逐渐增强。对话流则在“智能伙伴”的路上更进一步，让用户感受到更深层次的理解和参与。

何去何从：选择策略与未来发展

如何选择最适合你的 AI 应用类型？答案在于你的核心需求：

graph TD
    A[开始：您的需求是什么？] --> B{需要多轮对话和上下文记忆吗？};
    B -- 是 --> C{需要AI自主规划和调用外部工具吗？};
    B -- 否 --> D{需要批量处理或自动化复杂流程吗？};
    C -- 是 --> E[选择 Agent];
    C -- 否 --> F[选择 聊天助手 / 对话流 (Chatflow)];
    D -- 是 --> G[选择 工作流 (Workflow)];
    D -- 否 --> H[选择 文本生成应用];

• 如果你的目标是高效、标准化的内容生成，且交互简单，选择文本生成应用。
• 如果需要与用户进行多轮、连贯的对话，提供问答或咨询服务，那么聊天助手或 Dify 特有的对话流（Chatflow）是你的不二之选。
• 如果你的任务涉及复杂的多步骤自动化，需要集成不同服务，但对连续对话要求不高，那么强大的工作流将是你的得力助手。
• 若你渴望一个能够自主理解、规划并执行复杂开放任务的 AI，甚至能调用外部工具与环境互动，那么勇敢地走向 Agent 吧，尽管它挑战最高，但回报也最为丰厚。

更令人兴奋的是，这些应用类型并非孤立存在，它们可以相互融合，形成更强大的智能系统。例如，一个对话流（Chatflow）可以调用一个工作流（Workflow）作为其后端执行引擎，或者一个 Agent 可以通过对话流与用户互动，并通过工作流来编排其复杂的工具调用和任务执行。这种组合式创新，无疑将开启 AI 应用的全新篇章，让我们能够构建出更加智能、高效、人性化的 AI 解决方案。AI 的未来，充满无限可能，而我们正身处其中，共同见证并创造着历史！

图：AI Agent 应用的内部工作流循环，涵盖感知、规划/推理、决策、行动、学习/反思和记忆等环节。