Dify构建智能体

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这里部署社区版本dify，可以参考这个文档 Deploy with Docker Compose - Dify Docs

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git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.8
cd /volume1/docker/dify/docker
cp .env.example .env

# 求nginx暴漏端口
EXPOSE_NGINX_PORT=8083
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=4143

# 提前创建好目录
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/redis/data
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/db/dat
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/db/data
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/weaviate
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/db/data
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/app/storage
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/certbot/conf
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/certbot/www
mkdir -p /volume1/docker/dify/docker/volumes/certbot/conf/live

# 启动docker
docker-compose up -d

访问 localhost:8083/install 等待安装

设置好管理员账号即可正常使用localhost:8083/apps

工作流

我们以翻译机器人为例演示工作流的使用。

创建一个空白应用

image-20250623173544724

填写相应信息

image-20250623173631087

构造简单工作流整体链路

image-20250623173658904

在开始节点新增 [input]和[lang]变量，用来接受用户的要翻译的文本，和要翻译成的目标语言。

image-20250623173755291

设置LLM大模型，需要注意的是SYSTEM prompt可以点击✨动态生成，引用上游变量可以用大括号{}。USER prompt填写用户输入的Input内容即可。

image-20250623173825862

结束时将大模型内容输出出来。

image-20250623174036300

Agent智能体构建

智能体中可以包含多个工作流，下面需要将上面的工作流嵌入到Agent智能体中。

image-20250623174153810

后续点击发布即可