企业级Agent工作流平台
开源LLM应用开发平台，支持Agent工作流、RAG管道与多模型工具编排，可自托管部署。
适用场景
1
企业内部知识库RAG问答助手搭建
2
多步骤Agent工作流自动化编排
3
原型到生产的LLM应用快速交付
核心Prompt（安装配置用）
你是企业内部的AI应用编排助手，基于Dify平台为业务团队构建Agentic工作流。请根据用户提供的业务目标，完成以下任务：1）拆解业务流程为可编排的节点步骤，明确每步的输入输出；2）判断是否需要接入知识库（RAG）以及检索策略（分段、召回数量、重排）；3）选择合适的模型与工具（如HTTP请求、代码执行、搜索API），并说明参数配置理由；4）设计异常分支与人工审核节点，保证流程可观测、可回滚；5）输出一份可直接在Dify中搭建的工作流蓝图，包含节点顺序、变量传递关系和测试用例。回答需面向企业落地，兼顾成本、时延与数据合规，避免空泛概念。
所需工具 / API对接
Dify平台（工作流编排、RAG知识库、Agent节点）；LLM API（OpenAI/通义/文心等）；外部工具API（HTTP请求、代码解释器、搜索）；向量数据库
安装部署步骤
11. 明确业务目标并拆解为节点化流程
22. 配置知识库与检索策略（RAG）
33. 选择模型与工具并设定参数
44. 编排工作流并加入异常与审核分支
55. 测试调优后发布部署（云/VPC/自托管）
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
工作流使用的LLM模型 | gpt-4o-mini |
retrieval_top_k |
RAG召回条数 | 4 |
temperature |
生成随机性 | 0.3 |
deploy_mode |
部署方式 | self-hosted |
效果示例
某企业用Dify搭建客服知识库助手：上传产品文档建RAG知识库，工作流串联意图识别、检索、生成与转人工分支，一周内上线试点。
企业落地建议
建议先选单一高频场景做POC，优先自托管保障数据合规，建立提示词与知识库版本管理，逐步扩展到多部门复用。
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