探索 Dify 的工作流：构建智能应用的新范式

前言

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，越来越多的企业和开发者开始尝试将其应用于实际业务场景中。如何高效地将这些强大的模型集成到应用中，构建出可靠、自动化、可控的智能系统，成为当前 AI 应用开发的重要课题。

Dify 作为一个开源的 LLMOps 平台，提供了丰富的功能来支持这一目标。其中，工作流（Workflow）模块是其最具代表性的功能之一，它为开发者和产品经理提供了一个可视化、可编排的流程构建平台，使得构建复杂的语言模型应用变得更加简单高效。

本文将深入剖析 Dify 的工作流功能，介绍其核心概念、组成结构、使用场景以及与其他智能体（Agent）机制的区别，帮助你全面理解这一强大工具，并快速上手构建自己的 AI 应用。

1. 什么是 Dify 的工作流

在传统的 AI 应用开发中，开发者往往需要编写大量中间逻辑代码，以实现用户输入处理、调用多个模型、处理输出结果等步骤。这不仅工作量大，而且调试困难，逻辑复杂。

Dify 的工作流正是为了解决这一问题而生。它提供了一套可视化流程设计器，允许用户通过拖拽和配置的方式，定义整个应用的数据流和控制流。这种图形化编排方式大大降低了开发门槛，同时提升了系统的可维护性和可扩展性。

在 Dify 的工作流中，每一个操作步骤被抽象为一个“节点”（Node），节点之间通过连接线形成有序的执行流。工作流支持从用户输入开始，到调用多个模型、执行逻辑判断、调用第三方 API、输出最终结果的整个链路。

2. 工作流的核心组成

2.1 节点（Node）

节点是工作流的基本构建块，每个节点承担一个功能任务。例如，可以设置一个节点专门用于调用 GPT-4 生成回复，另一个节点负责根据模型输出提取关键词，还有节点用于判断条件、调用 API 或处理变量等。

Dify 支持多种类型的节点，包括：

• 大语言模型节点：用于与 Chat 模型（如 GPT、Claude、Gemini 等）交互。
• 条件判断节点：根据变量值执行不同路径的判断逻辑。
• 变量操作节点：进行变量设置、字符串拼接、列表处理等操作。
• 插件或工具节点：调用第三方服务或自定义工具插件。
• 输入/输出节点：定义工作流的起点和终点，接收输入参数并返回最终输出。

通过这些节点的组合，可以构建出非常复杂、精细的智能处理流程。

2.2 连接线（Edge）

节点之间通过连接线相连，定义了执行的先后顺序。在判断类节点中，连接线还可以附加条件表达式，例如 “如果变量 score > 0.8，则进入下一步处理”，否则转入另一路径。

这种有条件的流程控制能力使得 Dify 的工作流具备类似传统编程语言中的控制流语义，但却更加直观和易于调试。

2.3 上下文与变量系统

工作流运行过程中，系统会自动维护一个“上下文”（Context），用于存储输入信息、节点输出、中间变量等。用户可以在任意节点中引用这些变量，实现跨节点数据流转。

例如，在第一个节点中接收到用户输入“请帮我写一篇关于人工智能的短文”，这个文本将被自动存入上下文中的变量 input.content，后续节点即可直接引用此变量进行处理或作为 prompt 的一部分。

这一机制使得工作流不再需要复杂的数据传递代码，逻辑更清晰，易于维护。

3. 工作流的典型使用场景

Dify 的工作流具备高度通用性，适用于众多领域和场景。以下是一些常见的实际应用案例：

3.1 多轮对话与智能客服

通过条件判断节点和多模型调用节点，可以构建具有“记忆”与“上下文感知能力”的智能客服。例如，当用户输入一个问题时，系统可以先判断是否属于 FAQ 类别，如果是，则调用知识库搜索回答；否则进入进一步对话生成流程。

此外，可以通过变量记录用户历史对话，实现真正意义上的多轮对话能力。

3.2 文档问答系统

在企业内部知识管理或教育场景中，可以通过以下方式实现自动化问答系统：

1. 用户输入问题；
2. 系统根据关键词从文档数据库中检索相关内容；
3. 调用大语言模型对检索结果进行总结并生成答案；
4. 输出回答并附上引用来源。

整个流程可以通过 Dify 的工作流节点串联完成，并且便于后续维护和扩展。

3.3 多语言营销文案生成

产品经理可以将结构化的产品信息输入工作流，利用 LLM 生成多种语言的文案，如英文、法文、德文等，并在每种语言生成后通过语法检查节点进行校验，确保质量。

最终可以输出一份结构化的多语言文案数据，供市场团队使用或上传至 CMS 系统。

3.4 多模型对比与评估（A/B 测试）

Dify 支持在工作流中同时调用多个模型，例如 GPT-4 和 Claude 3，生成不同版本的内容。随后可以对比两个版本的结果，通过打分或投票方式筛选出表现更优的版本，反馈给用户或用于模型评估。

这种并行模型调用能力极大提升了开发者调试与模型选择的效率。

4. 工作流与智能 Agent 的比较

在智能应用领域，另一个常见的概念是“Agent”（智能代理）。它们同样是基于大模型进行推理和任务执行的系统，但与工作流有本质区别。

4.1 控制性 vs 自主性

工作流是一种高度可控、流程固定的系统。每个步骤由开发者手动定义，路径清晰、逻辑明确。

相比之下，Agent 更强调模型的自主决策能力。它通常由一个中心模型根据任务目标自动规划接下来的行为路径，例如自动选择调用哪个工具、查询什么内容等。这种方式虽然灵活，但控制难度高，调试也更复杂。

4.2 可解释性

由于工作流的流程是图形化可见的，因此其行为具有高度可解释性，便于调试和追踪。而 Agent 的推理路径往往是模型“自主决定”的，不容易被复现。

4.3 应用场景对比

工作流更适用于结构化任务、业务流程自动化、标准操作流程的实现；Agent 则更适合探索型任务、需要多步决策推理或未知目标规划的复杂任务。

因此，在实际项目中，常常可以将两者结合使用：用 Agent 负责规划，用工作流执行具体任务。

5. 如何快速上手 Dify 工作流？

Dify 提供了友好的 Web UI，可通过拖拽方式快速构建流程图。用户可以在平台上创建一个新的工作流项目，从“输入节点”开始，一步步添加所需的模型调用、条件判断、变量处理等节点，并配置每一步的参数。

此外，Dify 还支持通过 API 的方式触发工作流执行，便于与外部系统集成，如网站表单、微信小程序、客服系统等。

对于有开发能力的用户，还可以自定义插件，扩展工作流节点的功能，调用内部业务接口，实现深度集成。

6. 展望与总结

Dify 的工作流模块是大语言模型工程化道路上的重要一步。它不仅极大简化了 LLM 应用的开发流程，更重要的是提供了一种全新的范式——让业务人员也能参与到智能系统的搭建中，提升协同效率与创新能力。

随着 AI 能力不断增强，未来的工作流将不再仅仅是“流程工具”，更将演变为一个智能协作平台：支持模型之间的协作、人机混合决策、流程自我优化等功能。Dify 的可视化工作流机制为这种未来形态提供了强大基础。