Dify 是什么？Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps 理念，旨在帮助开发者快速搭建生产级生成式 AI 应用。

自 2023 年创立以来，Dify 已服务全球超过 200 万开发者，GitHub 星标数突破 60,000，已然成为 LLM 工具链领域的标杆产品。

其核心特性丰富且强大，为 AI 应用开发带来了诸多变革。

一、Dify：低代码构建 AI 应用的开源引擎 低代码 / 无代码开发通过可视化界面，开发者可轻松定义提示词、上下文和插件，无需深入底层技术细节。

这种操作方式极大地降低了开发门槛，即使是没有深厚编程基础的人员，也能参与到 AI 应用的开发中来。

例如，构建智能客服时，只需在可视化界面中拖拽 “问题识别”“知识库检索”“答案生成” 等模块，即可快速完成配置，就如同搭建积木一般简单。

这使得开发时间大幅缩短，以往可能需要数周甚至数月的项目，现在借助 Dify 的低代码开发能力，几天内就可能初见雏形。

多模型支持与模块化设计Dify 支持数百种开源和专有模型，涵盖了如 GPT、Llama2、DeepSeek 等主流模型，并且兼容任意符合 OpenAI API 标准的模型。

这为开发者提供了极大的选择空间，他们可以根据项目的具体需求和预算，灵活挑选最适合的模型。

同时，Dify 还提供模型性能比较功能，通过直观的数据展示，帮助开发者清晰了解不同模型在各项指标上的表现，从而做出更优决策。

其模块化架构允许开发者按需选择功能组件，如 AI 工作流、RAG 管道、Agent 智能体等，灵活构建应用。

以一个内容创作项目为例，开发者可以选择适合文本生成的模型，搭配高效的 RAG 管道来获取相关知识，再利用 Agent 智能体实现自动化的任务流程，如自动根据主题搜索资料、生成初稿并进行初步编辑等。

强大的 Agent 能力Dify 的 Agent 模式基于 CoT（思维链）推理策略，可自主规划任务、调用工具（如 DALL・E 绘画、Web Scraper、WolframAlpha 等）解决复杂问题。

当用户询问 “特朗普的妻子今年几岁？” 这样的问题时，Agent 会自动调用 Wikipedia 搜索相关信息，同时利用时间工具准确计算出年龄，给出精准答案。

在实际应用中，这种能力为诸多领域带来了便利。

在电商领域，Agent 可以根据用户的浏览历史和偏好，自动调用商品推荐算法、图片生成工具，为用户定制个性化的商品推荐页面；在科研领域，Agent 能够帮助科研人员自动检索学术文献、调用数据分析工具进行数据处理和模型训练，大大提高科研效率。

企业级解决方案通过私有化部署，Dify 可深度集成企业内部系统，保障数据安全。

对于金融、医疗等对数据安全和隐私要求极高的行业来说，这一特性至关重要。

例如，某电商平台利用 Dify 构建智能客服系统，结合企业知识库实现快速准确应答，工单处理效率提升 70%。

在该案例中，电商平台将自身的商品信息、客户常见问题等数据存储在私有化部署的 Dify 系统中，客服机器人能够快速调用这些数据，为客户提供准确的解答，不仅提高了客户满意度，还减少了人工客服的工作量，降低了运营成本。

此外，Dify 还通过 ISO 27001 认证的基础设施，支持千万级日请求处理，具备生产就绪性，能够满足大型企业高并发的业务需求。

Dify 的技术栈与生态 独创蜂巢架构设计：实现模型、插件、数据源的动态编排。

这种架构就像是一个智能的资源调度中心，能够根据应用的实时需求，灵活地组合和调配各种资源。

比如在一个智能写作应用中，当用户需要生成一篇特定主题的文章时，蜂巢架构可以迅速从众多模型中选择最合适的文本生成模型，同时调用相关的插件，如语法检查插件、素材搜索插件等，并从指定的数据源中获取相关信息，实现高效的协同工作。

内置企业级 RAG 引擎：支持 PDF、PPT 等 20 + 文档格式的语义化处理。

这一功能使得企业能够将大量的文档资源转化为可被 AI 利用的知识。

例如，企业的产品手册、技术文档、合同等各种格式的文件，都可以通过 RAG 引擎进行解析和索引，当智能客服或其他 AI 应用需要相关信息时，能够快速准确地进行检索和利用，大大提升了 AI 应用的知识储备和回答准确性。

可视化工作流设计器：支持复杂 Agent 逻辑与多模态任务编排。

开发者可以通过直观的图形化界面，轻松设计和调整 AI 工作流程。

无论是简单的问答流程，还是涉及多种工具调用、多轮交互的复杂任务，都能通过拖拽、连接节点的方式进行构建。

例如，在一个多模态营销活动策划应用中，开发者可以利用可视化工作流设计器，将文本生成、图片设计、社交媒体发布等多个环节整合在一个流程中，实现一站式的自动化营销。

提供 LLMOps 监控体系：实现成本分析、效果评估与持续优化。

企业在使用 AI 应用过程中，能够清晰了解模型调用成本、应用运行效果等关键指标。

通过对这些数据的分析，企业可以及时调整模型选择、优化提示词、改进工作流程等，以达到降低成本、提升性能的目的。

比如，通过监控发现某个模型的调用成本过高，且效果并非最佳，企业可以根据监控数据切换到更合适的模型，并对相关配置进行调整。

Dify 的产品功能矩阵 AI 应用工厂：通过低代码界面 3 分钟创建客服机器人、智能助手等场景化应用。

这一功能就像是一个应用生成的魔法工厂，即使是不懂编程的业务人员，也能快速创建出实用的 AI 应用。

例如，一家小型企业想要为自己的网站添加一个智能客服，只需要在 AI 应用工厂中，按照引导输入一些基本信息，如常见问题及答案、客服的问候语等，选择合适的模型和模板，短短 3 分钟就能生成一个可以上线使用的智能客服机器人。

企业知识中枢：构建私有化 AI 大脑，支持 50 + 语言的知识检索与推理。

企业可以将内部的各种知识资源整合到这个中枢中，形成一个强大的知识引擎。

无论是员工查找工作资料，还是智能客服回答客户问题，都能快速从这个知识中枢中获取准确信息。

比如，跨国企业可以利用企业知识中枢，存储和管理多种语言的产品资料、技术文档等，实现全球范围内的知识共享和智能检索。

AI Gateway：统一管理模型 API，实现流量控制与安全审计。

在企业使用多个模型的情况下，AI Gateway 能够像一个智能的交通枢纽一样，对模型 API 的调用进行统一管理。

它可以根据业务需求合理分配流量，避免某个模型因调用过多而出现性能问题。

同时，通过安全审计功能，确保模型调用的安全性和合规性，防止数据泄露等风险。

Workflow Studio：可视化编排包含 API 调用、数据库查询的复杂业务流。

开发者可以在这个工作室中，像搭建流程图一样，将各种业务环节连接起来，实现自动化的业务流程。

例如，在一个电商订单处理流程中，开发者可以通过 Workflow Studio 将订单接收、库存查询、物流分配、发票生成等多个环节通过可视化的方式进行编排，实现订单处理的自动化和高效化。

二、实在 Agent：全球首个通用智能体的技术突破 实在 Agent 是浙江实在智能科技于 2023 年 8 月发布的流程自动化智能体，集成了自研 TARS 大模型、ISSUT（智能屏幕语义理解技术）和 RPA/IPA（智能流程自动化），被誉为 “数字生命体”。

其在技术能力和应用效果上有着显著的突破。

类人级推理与任务规划依托 TARS 大模型，实在 Agent 的中文理解能力达到 SOTA 水平，任务拆解准确率超越 GPT-4。

例如，用户只需语音指令 “生成一份销售报告”，它即可自动解析需求，理解报告的主题、所需数据的范围等关键信息，然后将任务拆解为从数据库中提取销售数据、对数据进行分析处理、选择合适的图表类型进行数据可视化、撰写报告文字部分等多个子任务，并按照合理的顺序依次执行，最终生成一份完整的销售报告。

这种类人级别的推理和任务规划能力，使得实在 Agent 能够胜任复杂的工作任务，为企业的业务流程优化提供了强大的支持。

无限链接与场景适应通过 RPA 引擎与多模态模型 TARS-VL，实在 Agent 可操作网页、软件等任意数字化工具，GUI 元素理解准确率领先开源模型 10%。

在电商场景中，它能自动监控库存，当库存低于设定阈值时，自动登录供应商网站下单补货；同时，根据市场需求和销售数据，自动调整商品价格策略。

在某电商企业的实际应用中，实在 Agent 将库存管理和价格调整的效率提升了 300%。

它还可以适应多种复杂场景，如在金融领域，能够自动处理各类金融交易软件中的业务流程，进行风险评估、交易执行等操作；在医疗领域，协助医护人员自动填写病历、查询患者信息等，提高医疗工作的效率和准确性。

全栈国产化与灵活部署支持端侧与云侧部署，可适配企业私有环境或云端弹性资源。

这一特点使得实在 Agent 能够满足不同企业的多样化需求。

对于一些对数据安全和隐私要求极高的企业，如政府机构、金融企业等，可以选择端侧部署，将实在 Agent 部署在企业内部的服务器上，确保数据完全在企业的掌控之下。

而对于一些追求灵活性和成本效益的中小企业，可以选择云侧部署，利用云端的弹性资源，根据业务量的变化灵活调整计算资源，降低企业的 IT 成本。

例如，某制造企业利用实在 Agent 实现生产流程自动化，在企业内部的生产管理系统中部署实在 Agent，它可以自动收集生产设备的数据、监控生产进度、协调物料配送等，大大提高了生产效率和管理水平。

实在 Agent 的技术优势与应用拓展 多模态交互能力的深化：实在 Agent 不仅能够理解和处理文本信息，还能对图像、语音等多种模态的信息进行准确识别和处理。

在智能客服场景中，当客户发送图片咨询产品问题时，实在 Agent 能够通过图像识别技术分析图片内容，结合文本信息，为客户提供更准确的解答。

例如，客户发送一张产品故障图片，实在 Agent 可以识别出故障部位，并根据知识库中的信息给出相应的解决方案。

在教育领域，实在 Agent 可以通过语音识别和图像识别技术，实现对学生学习情况的全面评估。

比如，在口语练习中，它可以识别学生的语音发音是否准确，并给出实时反馈；在作业批改中，通过图像识别技术识别学生的手写作业内容，进行自动批改和点评。

持续学习与自适应能力：实在 Agent 具备持续学习的能力，能够根据不断积累的数据和业务反馈，自动优化自身的任务执行策略和知识储备。

在电商营销场景中，它可以根据不同时间段的销售数据、客户反馈等信息，不断调整营销策略，提高营销效果。

例如，通过分析发现某个时间段内某种促销活动的转化率较高，实在 Agent 会在后续的营销活动中增加类似活动的频率和力度。

在企业的业务流程不断变化和优化的过程中，实在 Agent 能够快速适应这些变化，自动调整任务流程和操作方式，确保始终能够高效地支持企业的业务运作。

与企业现有系统的深度融合：实在 Agent 可以与企业现有的各种信息系统进行深度融合，如 ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统等。

在企业的供应链管理中，实在 Agent 可以与 ERP 系统集成，实时获取库存、采购、生产等数据，自动协调各个环节的工作。

例如，当 ERP 系统中的库存数据显示某种原材料即将缺货时，实在 Agent 可以自动触发采购流程，向供应商下单，并跟踪订单的执行情况。

在客户服务方面，实在 Agent 与 CRM 系统融合，能够根据客户的历史记录和实时需求，提供更个性化的服务。

比如，当客户致电客服时，实在 Agent 可以通过 CRM 系统获取客户的购买历史、偏好等信息，为客户提供更贴心的服务建议。

三、协同与互补：Dify 与实在 Agent 的应用场景 企业知识管理与自动化Dify 可构建智能问答系统，整合企业知识库，将企业内部的各种文档、资料等知识资源进行梳理和整合，为员工和客户提供准确的知识检索和问答服务。

而实在 Agent 通过 RPA 实现流程自动化，能够自动执行知识管理流程中的一些重复性任务，如文档的分类整理、知识的更新推送等。

例如，某金融机构使用 Dify 提供客户咨询服务，客户在咨询金融产品相关问题时，Dify 的智能问答系统能够快速从整合后的知识库中获取答案，为客户提供专业的解答。

同时，实在 Agent 自动处理贷款申请流程，从客户提交申请开始，自动收集相关资料、进行初步审核、将符合条件的申请提交给审批人员等，将原本繁琐的贷款申请流程时间大幅缩短，效率提升 50%。

在这个过程中，Dify 提供了知识层面的支持，而实在 Agent 实现了流程的自动化执行，两者协同工作，极大地提升了企业的知识管理和业务运营效率。

智能客服与工单处理Dify 的 Agent 结合实时搜索和知识库检索生成答案，能够快速理解客户的问题，并从丰富的知识库中找到准确的答案，为客户提供及时有效的服务。

实在 Agent 自动生成工单并执行后续操作，当客户的问题需要进一步处理时，实在 Agent 可以根据问题的类型和紧急程度，自动生成工单，并将工单分配给相应的工作人员。

同时，它还可以跟踪工单的处理进度，自动提醒工作人员及时处理，确保客户问题得到妥善解决。

例如，某企业客服系统通过 Dify 实现快速应答，当客户咨询产品使用方法时，Dify 的 Agent 迅速给出解答。

如果客户反馈产品出现故障，实在 Agent 则自动生成故障工单，将工单发送给维修部门，并实时跟踪维修进度，将维修结果反馈给客户。

通过这种方式，实在 Agent 将工单处理时间从 20 分钟缩短至 3 分钟，大大提高了客户满意度和企业的服务效率。

多模态内容生成与执行Dify 调用 DALL・E 生成创意图片，在一些营销活动策划中，Dify 可以根据营销主题和要求，调用 DALL・E 生成吸引人的创意图片，为营销内容增添视觉吸引力。

实在 Agent 将其转换为 SVG 格式并嵌入文档，在实际应用中，实在 Agent 能够对生成的图片进行后续处理，将其转换为适合文档使用的 SVG 格式，并自动将图片嵌入到相关的文档中，如营销宣传册、报告等。

例如，市场营销团队通过 Dify 生成设计方案，包括文字描述和相关的创意图片，实在 Agent 自动完成格式转换和报告生成，将设计方案整理成一份完整的、可直接用于展示或发布的文档。

在这个过程中，Dify 负责创意的生成，实在 Agent 负责将创意转化为实际可用的成果，两者相互配合，提高了多模态内容生成和应用的效率。

更多协同应用场景 智能制造中的协同：在智能制造领域，Dify 可以根据产品设计图纸和工艺要求，生成详细的生产指导文档和质量控制标准。

实在 Agent 则可以根据这些信息，自动控制生产设备的运行，进行物料的搬运和配送，实现生产过程的自动化。

例如，在汽车制造中，Dify 根据汽车的设计方案，生成零部件的加工工艺和装配流程说明，实在 Agent 控制机械臂进行零部件的抓取、装配等操作，同时自动运输物料，确保生产线的高效运行。

医疗健康领域的合作：在医疗健康领域，Dify 可以构建医疗知识图谱，为医生提供疾病诊断、治疗方案推荐等辅助决策支持。

实在 Agent 可以自动处理医疗数据，如患者的病历信息、检查报告等，将这些数据进行整理和分析，并将相关信息及时传递给医生。

同时，实在 Agent 还可以协助医生进行一些重复性的工作，如预约挂号、药品调配等。

例如，当患者就诊时，Dify 根据患者的症状和检查结果，为医生提供可能的疾病诊断建议和治疗方案参考，实在 Agent 自动查询患者的历史病历和检查报告，将相关信息呈现给医生，帮助医生做出更准确的诊断。

四、未来趋势：从工具到生产力革命 技术融合与生态扩展Dify 通过插件市场持续增加工具支持（如 AgentQL 实现网页数据抓取），不断丰富自身的功能生态。

未来，它将与更多的第三方工具和服务进行集成，为开发者提供更广泛的选择。

实在 Agent 则不断优化多模态交互能力，使其能够更加自然地与人类进行沟通和协作。

两者结合将推动 AI 应用从单一功能向端到端解决方案演进。

例如，在一个智能办公场景中，Dify 可以利用插件市场中的各种工具，实现文档的智能生成、数据分析等功能，实在 Agent 则通过多模态交互，协助员工进行文档的编辑、会议的安排等工作，将办公流程中的各个环节整合起来，形成一个完整的智能办公解决方案。

华为云 Dify 平台已帮助制造业客户实现生产流程优化，响应速度提升 6 倍，这正是技术融合带来的显著成果。

企业智能化转型加速依托 Dify 的低代码开发和实在 Agent 的自动化执行，企业可快速构建定制化 AI 应用，降低技术门槛。

这使得企业能够根据自身的业务需求，快速开发出适合自己的 AI 解决方案，而无需投入大量的时间和资源进行复杂的技术研发。

例如，某零售企业通过 Dify 快速搭建了一个智能库存管理系统，结合实在 Agent 实现了库存的自动盘点、补货等操作，节省了大量的人力成本，库存管理效率大幅提升。

随着越来越多的企业认识到这种优势，企业智能化转型的速度将进一步加快，推动整个行业的数字化升级。