微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
Dify Agent节点,让工作流实现自主推理的新突破。 核心内容: 1. Agent节点与Agent策略的集成,增强工作流灵活性 2. Dify官方Agent策略插件介绍及其两种推理策略对比 3. 开放策略开发标准,支持自定义策略开发与集成前沿算法
定义 Agent 策略涉及指定语言模型将如何:
Dify提供了一个标准化开发工具包,其中包括策略配置组件库(例如模型选择器/工具编辑器)、结构化日志接口以及沙盒测试环境。
具体来说,策略定义涵盖了其身份和元数据、所需参数(模型、工具、查询等)、参数类型和约束以及源代码的位置。
代理的执行分为三个主要阶段:初始化、迭代循环和最终响应。在初始化阶段,系统设置所有必要的参数、工具和上下文。然后,在迭代循环中,系统根据当前上下文准备提示,并使用有关可用工具的信息调用 LLM。它解析 LLM 的响应,以确定是否需要工具调用,或者是否已经得出最终答案。如果需要工具调用,系统将执行该工具,并将其输出更新到上下文中。此循环会一直持续,直到任务完成或达到预设的迭代限制。最后,在最后一个阶段,系统返回最终答案或结果。
例如,一个 function_calling.yaml
文件可能如下所示:
parameters:
-name:model
type:model-selector
scope:tool-call&llm
-name:tools
type:array[tools]
-name:max_iterations
type:number
default:5
extra:
python:
source: function_calling.py
采用于这种声明式架构,配置策略变得和填表一样简单,同时支持:
详见https://docs.dify.ai/zh-hans/plugins/quick-start/develop-plugins/agent-strategy-plugin。
Dify计划进一步对Agent节点进行迭代,添加更多对开发人员友好的组件,例如:
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-07-04
将Dify对接到NextChat中的具体操作和原理
2025-07-03
dify 迎来重大更新!工作流调试工具也太实用了
2025-07-02
一文了解dify如何支持多agent架构
2025-06-30
基于Dify平台实现推荐问题点击交互功能的技术方案
2025-06-29
DifyAI关键技术深度剖析
2025-06-28
Dify1.5.0神级更新:变量监视+状态缓存,开发效率暴增200%!
2025-06-26
提升 Dify 集成 MCP 便利性与 Prompt 迭代效率的实践
2025-06-26
Dify 集成 Azure AI 内容安全插件:从部署到落地的全流程教程
2025-04-05
2025-06-25
2025-06-04
2025-04-18
2025-04-28
2025-05-08
2025-06-03
2025-05-08
2025-04-14
2025-04-15
2025-06-26
2025-06-17
2025-05-29
2025-05-28
2025-05-22
2025-04-27
2025-04-15
2025-03-20