2026/5/21 17:11:46
网站建设
项目流程
公司网站内容模块布局,邯郸市网,wordpress seo 介绍,个人网站经营性备案摘要#xff1a;我们经常会用dify 来实现明确场景的agent或者工作流#xff0c;但是一些复杂场景的时候我们就需要使用多agent架构#xff0c;本文介绍了agent和workflow的区别以及在dify中如何实现多agent架构。
Agent 与 Workflow#xff1a;不可不知的差异在 Workflow 中…摘要我们经常会用dify 来实现明确场景的agent或者工作流但是一些复杂场景的时候我们就需要使用多agent架构本文介绍了agent和workflow的区别以及在dify中如何实现多agent架构。Agent 与 Workflow不可不知的差异在 Workflow 中调用 Agent关键的 Agent 节点dify中如何在chatflow中配置agent01 Agent 与 Workflow不可不知的差异在深入探索 Dify 对多 Agent 架构的支持之前我们先来明确一下 Agent 和 Workflow 这两个关键概念之间的区别这有助于我们更好地理解后续的技术实现与应用。Agent自主智能的行动者Agent即智能体是一种具备自主决策能力的智能实体它通常基于 AI 技术如机器学习、强化学习等得以实现。其核心特点十分显著动态决策Agent 不依赖于固定的步骤和流程而是根据实时感知到的环境信息进行推理和判断进而做出动态的决策。例如在智能客服场景中面对用户询问 “某款商品什么时候有货” 智能客服 Agent 能快速分析问题查询商品库存数据库然后准确回复用户预计的到货时间。如果用户问题较为复杂它还能根据对话情况灵活转接至最合适的人工客服。环境交互可以与所处的环境进行交互通过传感器等获取环境数据同时通过执行器对环境产生影响。以自动驾驶汽车中的 Agent 为例它通过摄像头、雷达等传感器感知路况、交通信号等环境信息然后控制汽车的行驶速度、方向等对环境做出反馈 。目标导向被赋予明确的目标其所有的感知、决策和行动都是为了实现这些目标。比如一个投资 Agent 的目标可能是在一定风险范围内实现投资收益最大化它会实时分析市场数据做出买卖决策以朝着目标前进。Workflow预定义任务序列的流程化管理Workflow也就是工作流是指一系列按照预定义规则和顺序执行的任务或步骤常用于描述业务流程或操作的结构化执行路径。其核心特点包括固定流程任务的执行顺序和逻辑在设计阶段就已确定具有明确的先后顺序和依赖关系。例如在一个软件开发项目中常见的工作流可能是 “需求分析 - 设计 - 编码 - 测试 - 部署”每个阶段都有明确的输入和输出并且必须在前一个阶段完成后才能进入下一个阶段。规则驱动依赖预设的规则和条件来决定任务的执行路径。这些规则可以是简单的条件判断如 “如果订单金额大于 1000 元则需要经理审批”也可以是复杂的业务逻辑。通过规则引擎来判断和执行相应的流程分支。可预测由于流程和规则都是预先设定好的所以工作流的执行结果具有较高的可预测性。只要输入条件确定输出结果就是可预期的。这使得工作流在处理一些对准确性和稳定性要求较高的任务时具有明显优势例如企业财务报销工作流员工提交报销申请后系统会按预设规则自动检查报销单据流转审批整个流程清晰规范大大提高了财务报销的效率和准确性。实际运行流程对比Workflow 示例流程1、用户输入触发节点2、判断参数是否合法条件节点3、调用一个 Agent 节点负责内容生成4、Agent 输出结果 → 传递给 HTTP 请求节点5、发起 API 调用如写入 CRM6、返回处理状态或结果给用户Agent 执行流程1、读取用户输入 历史上下文2、进入推理回合ReAct / Tool Use3、判断是否调用工具 → 发起请求 → 接收响应4、再次推理 输出答案在 Workflow 中调用 Agent关键的 Agent 节点在 Dify 的多 Agent 架构中通过 Workflow 调用 Agent 是实现复杂任务处理的重要方式而其中的 Agent 节点则扮演着核心角色它是连接 Workflow 与 Agent 的关键桥梁让工作流具备了智能决策和灵活处理任务的能力。Agent 节点的关键作用Agent 节点在 Dify 的 Workflow 中具有举足轻重的作用。它通过集成不同的 Agent 推理策略赋予大语言模型在运行时智能选择并执行工具的能力从而实现多步推理 。这意味着当工作流运行到 Agent 节点时它不再按照预先设定的固定步骤执行而是根据当前的任务需求和输入信息动态地决定调用哪些工具以及如何使用这些工具来完成任务。以一个智能写作助手为例当用户输入 “帮我写一篇关于人工智能发展趋势的文章大纲” 时Agent 节点接收到这个请求后会根据预定义的推理策略首先判断需要调用搜索引擎工具来获取最新的人工智能发展趋势相关信息然后调用文本分析工具对这些信息进行整理和提炼最后调用大纲生成工具根据分析结果生成文章大纲。在这个过程中Agent 节点就像是一个智能的指挥官根据实际情况灵活地调配各种工具以完成复杂的写作任务极大地提高了工作流的灵活性和适应性。什么时候用 Agent什么时候用 Workflow理解差异只是第一步选型才是落地关键。以下是根据不同业务目标推荐的选型建议业务目标推荐机制理由说明构建 AI Copilot例如企业内部助理✅ Agent多轮推理 模型自主性强接入数据/CRM/外部 API✅ Workflow节点清晰变量流转稳定智能问答 数据查找 输出格式化✅ Agent Workflow 联动Agent 处理内容理解Workflow 管控流程条件逻辑复杂多个条件分支✅ Workflow拓扑结构更清晰调试友好用户输入触发后台任务链✅ Workflow主流程 Agent推理节点组合最佳实践架构推荐搭配方式Agent 嵌入 Workflow混合架构Agent和Wordflow一个是大脑一个是流程控制器。我们可以将 Dify 中的 Agent 和 Workflow 类比为类比角度WorkflowAgent角色流程控制器AI 决策大脑能力控制节点逻辑、条件流转多轮语义推理、调用函数工具开发者视角可视化 明确路径策略驱动模糊但强大运维难度易测试、结构化需追踪语义链路依赖日志推荐配合方式主流程由 Workflow 驱动子任务交给 Agent 智能处理dify中如何在chatflow中配置agentDify的工作室中选择chatflow, 编排好一个对话流然后引入agent组件。如上图配置了一个chatflow中调用agent的工作流其中是通过添加agent工作节点来添加的。添加的agent可以选择外部的工具和内部创建的工作流。其中agent的策略可以选择官方的策略插件。Dify Agent策略插件提供了两种推理策略Function Calling和ReAct。下面进行简单对比FunctionCalling将用户命令映射到特定的函数或工具。LLM 识别用户的意图决定调用哪个函数并提取所需的参数。这是一种直接调用外部能力的简单机制。它的优点有精确直接调用适合定义任务的正确工具避免复杂的推理。易于外部集成将外部 API 和工具集成到可调用的函数中。结构化输出提供结构化的Function Calling信息便于处理。ReAct推理 行动ReAct 在LLM推理和采取行动之间交替进行。LLM分析当前状态和目标选择并使用一个工具然后利用工具的输出进行下一步的思考和行动。这个循环会一直重复直到问题得到解决它的优点有利用外部信息有效使用外部工具来收集模型单独无法处理的任务所需的信息。可解释的推理推理和行动步骤交织在一起允许一定程度上跟踪Agent 的过程。广泛适用性适用于需要外部知识或特定行动的任务例如问答、信息检索和任务执行。这里其实还个缺陷就是agent组件不能调用agent这里只能调用外部工具和内部的工作流但是前提还是可以调用mcp服务。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事02适学人群应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发