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Dify v1.10.0-rc1 带来革命性的事件驱动工作流,让AI应用从被动响应升级为主动决策的智能平台,开发者与企业用户不容错过!核心内容: 1. 事件驱动工作流的三大触发器类型详解 2. 全新设计的"开始节点"架构与输入参数机制 3. 基于队列的图引擎如何解决企业级自动化痛点
dify v1.10.0-rc1 引入的事件驱动工作流,不仅仅是增加了几种触发器,它标志着Dify正从一个被动的AI工具向一个能够主动响应、智能决策的自动化平台演进。无论你是希望提升业务流程自动化水平的企业用户,还是想要构建更复杂AI应用的开发者,这次更新都值得你立即尝试。
触发器 = 当发生某件事时 → 执行某个操作
触发器是事件驱动型工作流(Workflow)功能的基础,主要包含以下类型:
注意:以上所有功能仅为工作流(Workflow)设计,暂不支持聊天流(Chatflow)、智能体(Agent)及基础聊天(BasicChat)。
经过慎重考虑,我们认为原有的 “开始节点” 设计无法充分体现触发器背后的设计理念。因此,我们将 “开始节点” 重新设计为与 Web 应用(WebApp)或服务接口(Service API)绑定的组件。这意味着:
$current_time 参数。基于此,我们推出了 3 种 “开始节点”,它们本质上均为触发器节点。目前,该功能的产品设计已全部完成,UI/UX 设计也已收尾。
触发器的实现将分为以下三部分:
目前,若要在企业环境中搭建类似 “Discord 工单机器人 → Linear 同步” 的功能,需编写自定义粘合代码、预先发布扩展程序,且需从 Discord 开发者控制台手动获取令牌(Token),无法通过简单的一键 OAuth 绑定实现。类似痛点也存在于 GitHub PR 插件审核、Hello Dify 邮件回复等场景中,均需手动执行下载 / 上传 / 触发操作。
尽管可通过外部自动化平台调用 Dify API 实现类似效果,但跨平台体验存在碎片化问题,且许多外部自动化平台正逐步新增自身的大语言模型(LLM)编排能力,进一步加剧体验割裂。
开发者通常需部署多个服务来轮询事件。虽然 “端点(Endpoints)” 可提供一定支持,但它并非为触发器场景设计,导致配置流程不够直观。
社区中有多名用户提出了该功能需求,相关议题编号如下:
Docker Compose部署
cd docker
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.$(date +%s).bak
git checkout 1.9.0
git pull origin 1.9.0
docker compose down
tar -cvf volumes-$(date +%s).tgz volumes
docker compose up -d
源代码部署
git checkout 1.10.0-rc1
cd api
uv sync
uv run flask db upgrade
research agent process flow这个工作流是纯英文设置,为了方便大伙学习,我对它的设置进行了中文翻译,学习起来非常友好,可以后台回复:“research ” ,免费获取。
另外,AI仓鼠哥也收集了一些AI相关学习资料(DeepSeek、Dify工作流合集介绍等),后台回复:“AIGC” ,同样免费获取。
为了方便交流学习,我们创建了微信群,群里有和大家一样,喜欢AI的朋友,如果感兴趣,可以后台回复:“进群” 。
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