文章详细介绍了基于Dify环境开发五大智能体应用的实战教程，包括Tavily联网搜索、Flux古诗词图像生成、智能客服系统、文档分析助手，以及Coze和Dify智能体的API服务部署，为开发者提供了从开发到部署的完整解决方案。
一、利用Tavily Search实现LLM联网搜索
TO DO：LLM联网搜索
用户输入问题，AI提取关键字，使用Bing搜索，并进行总结
Step1，创建对话工作流（此处也可以用工作流，对话流相比工作流默认项更多一些）
Step2，准备Tavily Search工具
Tavily Search API 是一款强大的搜索工具，支持文本和图像搜索，具备多语言、高级筛选等功能。它专为开发者设计，可快速集成到应用中
申请TavilySearch API Key
进入 https://tavily.com/ 用github账号登录申请API-KEY
在Dify中安装Tavily工具，安装完成后选Tavily Search
- 对Tavily Search用第1步获取到的API-KEY进行授权
Step3: 配置对话工作流参数
- 开始节点：对话流用户输入节点已默认配置
- LLM节点（作用：对用户的问题提取关键词）：
模型选熟悉的对话模型，如qwen3-max
系统提示词：对用户的问题，提取关键字，多个关键字用空格隔开
用户提示词：对话流中用户提示词已默认填写
- Tavily Search节点（作用：利用上面大模型节点的输出搜索网页）：
查询变量：设置为前一个节点LLM输出的text
- LLM 2节点（根据Tavily Search的输出内容进行总结整理）：
系统提示词：对网上搜索到的内容改进行总结整理
用户提示词：Tavily Search {x} text
- 结束节点配置
输出变量output设置为LLM 2节点的输出text
设置完成，效果预览如下：
二、利用文生图工具Flux搭建古诗词工作流
这个例子前之前在Coze中的实操例子一样，这次我们只是在Dify中来实现一下
TO DO：
搭建古诗词Agent 用户输入一句古诗，AI制作对应的图像
Step1，创建BOT
Step2，创建工作流（工作流：用于规划和实现复杂功能逻辑的工具，可以通过不同的任务节点来设计复杂的多步骤任务）
Step3：准备AI绘图工具
Dify 本身并不直接提供绘图工具，但可以通过外部工具来实现绘图功能。
常见的AI 绘图工具包括：
- Stable Diffusion：一个开源的AI 绘图模型，可以通过Dify调用生成高质量的图像。
- Flux：由Black Forest Labs 开发的 AI 绘图模型，支持通过Dify调用生成图像。
- DALL-E：Dify 提供的第一方工具之一，可以通过自然语言输入生成高质量图片。
本次CASE使用自定义绘图工具
SiliconFlow：通过 SiliconCloud 提供的 API，可以在Dify中调用Flux 或Stable Diffusion 绘图模型
SiliconFlow 是由硅基流动提供的基于开源模型的高性价比GenAI 服务，这样就可以在Dify中调用Flux 和Stable Diffusion 等绘图模型
1）安装SiliconFlow工具，点击LLM 2节点的-> 工具 ->在Marketplace中查找更多 ->搜索“SiliconFlow工具” ->安装，安装好后，可以看到SiliconFlow下面有5个ACTION，其中就包括 Flux 和 Stable Diffusion。
- 申请SiliconCloudAPI Key ，点击上图的API Key授权配置，按照指引去申请API Key，并在Dify中配置API Key
Step4：配置工作流
用户输入节点，接收用户输入。添加输入字段，变量名称：input，显示名称：input （Dify中输入变量需要手动定义，Coze中是自带的）
添加第一个大模型节点，基于用户输入的古诗词描绘画面。模型选一个靠谱的，我选的“qwen3-max”；SYSTEM提示词：“基于用户的古诗词描绘一幅画面”；添加USER提示词（点击两下{x}，或输入"/"）选用户输入的input。
添加第2个大模型节点，将上一节点的输出翻一成英文（因为后面用的文生图工具是国外的软件）。选择模型，填入系统提示词：“翻译成英文，前面加上acient china”，添加用户提示词：选LLM节点的{x}text。
添加FLUX工具，一个文生图工具。点击LLM2节点的“+” -> 工具 ->全部工具-> SiliconFlow -> Flux；输入变量提示词为LLM2/{x}text
添加输出节点，接收输出。添加输出变量output：选FLUX的{x}files。
完成后，点击测试运行，input“离离原上草”，在这个过程中可以追踪每个节点的输入输出情况。
三、利用分类器与知识库搭建智能客服ChatFlow
TO DO：智能客服ChatFlow
设置3个分类：营销专员+ 投诉专员+ 其他
- 营销专员：配置证券知识库，实现对证券产品介绍、交易规则等高频问题的自动化解答；
- 投诉专员：配置了用户行为数据，用户标签，方便进一步查找关于用户行为、资产等情况，给用户提供产品使 用中的问题解答
- 其他问题：抱歉，这些问题我无法回答
Step1，添加节点=> 问题分类器
选择模型：qwen-flash，添加以下三个分类
分类1：营销咨询，证券知识
分类2：投诉处理，产品使用不成功
分类3：其他问题
Step2，构建营销咨询分支
1）添加知识检索节点，知识检索根据知识库的知识，结合用户问题整理知识（针对分类1，设置下游节点）
配置证券知识库（该知识库需要先进行创建，再添加） ，我本地有以下几个文件，因为我本地搭建的Dify不支持上传.doc文件，我将文件另存为了.docx文件
创建支持库：点击“知识库” ->创建知识库->导入已有文本，按照指引创建知识库即可，知识库设置可以按默认设置。
知识检索设置：在知识检索节点中添加知识库，查询变量: 开始中的query
2）添加大模型节点LLM2，根据知识检索节点的输出整理问题回答的内容。选择模型；上下文设置为知识检索结果；系统提示词“基于知识库回答用户问题，以下是知识库内容{{上下文}}”；用户提示词“用户输入/{x}query”
3）添加直接回复节点，回复内容设置为上一大模型节点的输出text
Step3，构建投诉处理分支
1）添加大模型节点LLM3，该节点主要从用户投诉问题中提取信息，将投诉信息进行格式化输出。节点设置：选择大模型；设置系统提示词；设置用户提示词：用户输入/{x}query
2）添加知识检索节点，构建用户行为知识。我本地有以下两个文件，将创建知识库（创建知识库时检索设置为“混合检索”），并在知识检索节点添加知识库；查询变量设为“用户输入/{x}query”
3）添加大模型节点LLM4，该节点结合用户输入、知识检索整理回复用户的投诉问题。节点设置：选择模型；上下文设置为知识检索2的检索结果；设置用户提示词，包括角定位，处理投诉问题的一些要求等；设置用户提示词为“用户输入/{x}query”
4）添加直接回复节点，回复内容设置为上一大模型节点的输出text
Step4，构建其他问题处理分支，直接添加一个直接回复节点即可，填写直接回复内容。
预览整体效果：
测试完成后，点击发布后，点击左侧头像旁的小图标，看到一个Web App 的公开访问URL，复制URL在浏览器中访问，可以看到一个服务页面。
四、利用MinerU搭建智能文档分析助手
TO DO：智能文档分析助手
用户上传一份包含复杂图表、公式和多栏排版的科研论文PDF，望针对论文中的内容进行提问。
Step1. 在 Dify 中创建应用，比如：智能文档分析助手
Step2. 配置用户输入节点，节点默认带了一个userinput.files的参数；加一个input参数；再添加一个单文件参数file
Step3. 集成MinerU 作为工具，用于解析用户输入的文件，对文件进行内容提取。
1）在Dify中下载MinerU工具，点击用户输入节点的
-> 工具 ->在Marketplace中查找更多 ->搜索“MinerU” ->安装。(需安装0.2.1低版本，高版本运行可能会报错)
2）安装完成后，在工作流中添加MinerU的Parse File，然后进行授权， Base URL：http://mineru.net；令牌token获取https://mineru.net/apiManage/token（需要用户注册，填写一些信息，再申请API）
3）配置Parse File插件。配置输入变量file为用户输入的 file
Step4. 添加并配置大模型节点，基于MinerU 处理后的高质量文本回答用户问题。选择模型；配置系统提示词，让模型基于上传的论文回答问题；配置用户提示词“用户输入/{x}input”
Step5. 添加并配置输出节点，添加输出变量output：LLM/text
完成后的工作流如下图所示：
五、Coze与Dify的Agent API的使用
1、Coze平台Agent API的使用
我们可以将在Coze平台搭建的智能体以API的形式发布，并集成在其他应用中。
cozepy 是 Coze 平台官方提供的Python SDK，用于与Coze 智能体进行API 交互。它支持同步和异步调用、流式 输出、分页查询等功能。
Step1. 获取API Token
访问https://www.coze.cn/open/oauth/pats 登录账户，创建个人访问令牌(Personal Access Token) ，设置适当的权限和过期时间。
Step2. 将我们之前在Coze中做的应用以API的形式进行发布
Step3. 对智能体进行Playground调试
发布完成后点击Playground调试，可以试运行，也可以查看API调用参数，后面通过代码调用主要需要下面的这个token和bot_id。
Step4. 通过AI编程写一个Coze API接口调用的客户端，填入token及智能体id，即可运行代码。
在配置文件中配置COZE_API_TOKEN和 COZE_BOT_ID
2、Dify平台Agent API的使用
Dify API使用相比Coze 要更简单一些。
Step1, 获取智能体URL及API_KEY
在Dify中打开一个我们刚才创建的智能体，点击访问API；创建API密钥
Step2，用AI编程生成一个workflow及一个chatflow的调用代码
测试效果
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