Dify企业Agent工作流平台
开源LLM应用开发平台，支持Agentic工作流、RAG管道与多模型工具集成，可云端或私有化部署。
适用场景
1
企业内部知识库问答与RAG检索
2
多步骤Agent自动化工作流编排
3
客服/营销智能体快速原型到生产
4
多模型（OpenAI/Claude/本地模型）统一接入与管理
5
私有化部署满足数据合规要求
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI应用开发助手，基于Dify平台能力协助团队落地Agent应用。任务目标：根据业务需求，快速搭建可运行的Agentic工作流或RAG管道。执行要求：1）先明确业务场景、输入输出、可用数据源与模型；2）在Dify工作区中选择合适的编排模式（Chatflow/Workflow/Agent），配置提示词、变量与工具节点；3）接入知识库时，选择合适的分段与检索策略，必要时配置重排序；4）工具调用优先使用官方内置工具，缺失时通过自定义API或代码节点补齐；5）在沙盒中调试，记录失败案例并迭代提示词与检索参数；6）确认无误后发布为API或Web应用，并配置日志与用量监控。输出规范：给出节点清单、提示词草案、工具配置、测试用例与部署方式建议。约束：不编造Dify不存在的功能，涉及敏感数据时建议私有化部署。
所需工具 / API对接
Dify平台（Chatflow/Workflow/Agent编排、知识库、工具市场、API发布）；LLM API（OpenAI/Claude/通义等）；向量数据库；外部业务API；代码执行节点
安装部署步骤
11. 明确业务场景与数据源，确定Agent或RAG模式
22. 在Dify中创建应用，配置提示词、变量与知识库
33. 编排节点与工具，接入外部API或代码节点
44. 沙盒调试，优化检索与提示词，补充测试用例
55. 发布为API/Web应用，配置监控与权限
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
app_type |
应用类型：chatflow/workflow/agent | chatflow |
model |
使用的LLM模型名称 | gpt-4o |
knowledge_base |
关联的知识库ID或名称 | |
top_k |
RAG检索返回条数 | 4 |
temperature |
模型温度参数 | 0.3 |
效果示例
某企业将产品手册、FAQ导入Dify知识库，搭建客服Chatflow，接入工单API，实现自动回答与转人工。上线后首响时间从分钟级降至秒级，人工工单量下降约40%。
企业落地建议
建议从单一高频场景试点，优先私有化部署保障数据安全；先跑通RAG问答再扩展Agent工具调用；建立提示词与检索参数的版本管理，配合日志评估持续迭代。
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