Part 1.Dify快速入门与聊天助手搭建流程

Dify Agent开发实战

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一、低代码Agent开发框架入门介绍

        在 Agent 开发需求日益旺盛的今天，如何选择一项适合的 Agent 开发工具，是摆在所有开发者面前的首要问题。而在所有的 Agent 开发工具中，主要可以分为两大类：​

        第一类是以 LangChain 与 LangGraph 为代表的 代码类 Agent 开发框架。这类工具更偏向开发者群体，通过编写 Python 或 JavaScript 等编程语言的代码来完成智能体的逻辑设计与功能扩展。其优点在于灵活度高、可扩展性强，适合需要深度定制和大规模工程化的场景，但也对开发者的编程能力提出了较高要求。​

        另一类则是基于 低代码开发工具 的方式。借助可视化的界面和模块化的配置，开发者几乎无需编写代码即可完成智能体的搭建与部署，这就是所谓的低代码开发工具。目前较为主流的低代码 Agent 开发工具包括 Dify、Coze、n8n 和 LangFlow。它们各自具有不同的特点，例如：​

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Dify：开源、社区活跃，主打通用的 Agent 与应用开发，兼顾个人与企业需求；​

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Coze：由字节跳动推出，集成了强大的工作流编排能力，尤其适合社交和内容分发场景；​

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n8n：侧重于自动化任务编排和工具集成，具备丰富的插件生态；​

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LangFlow：在 LangChain 生态基础上提供可视化界面，使复杂的链式调用更直观易用。​

1. 集大成者的低代码开发框架：Dify

        Dify 是由开源社区主导开发的一款低代码 大模型应用与 Agent 开发框架，旨在帮助用户以更少的代码和更直观的方式构建、部署和管理基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的智能应用。对于没有深厚编程经验的用户而言，Dify 提供了图形化的操作界面以及灵活的工作流设计工具，使其能够快速完成从模型调用、知识库管理到工具接入的全流程开发。​

在整体定位上，Dify 既可以看作是一个 大模型应用开发平台，也可以看作是一个 低代码的 Agent 编排框架。它的核心价值体现在以下几个方面：​

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低门槛：通过可视化界面与简单配置，用户可以快速构建对话式应用或智能体，而无需编写大量复杂代码。​

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可扩展：支持主流的大语言模型（如 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等），同时允许用户自定义工具与外部 API，满足不同业务场景的扩展需求。​

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知识库增强：内置文档上传与知识检索功能，支持通过检索增强生成（RAG）提升模型回答的准确性与专业性。​

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企业级应用场景：Dify 不仅适合个人开发者实验，还面向企业级部署，提供多用户管理、权限控制以及可观测性工具，帮助团队更好地在生产环境中落地大模型应用。​

        总体而言，Dify 项目的目标是降低大模型技术的使用门槛，让更多开发者和组织能够专注于业务逻辑和应用场景本身，而不是被底层的模型调用与工程实现所困扰。这使得 Dify 成为当前低代码 Agent 开发领域中颇具代表性和实用性的开源框架之一。​

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Dify官网：https://dify.ai/

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