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Dify v1.13.3带来革命性人机协作体验，让AI工作流真正实现智能暂停与人工干预的无缝衔接。
核心内容：
1. 全新Human Input节点实现关键环节人工审核
2. 邮件通知与Web应用双通道处理机制
3. 性能优化与安全加固全面提升系统稳定性
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
dify v1.13.3来了。
说实话，之前用Dify做AI工作流的时候，最头疼的是什么？要么让AI全自动跑，结果在关键时刻"胡说八道"；要么全程人工介入，那还要AI干嘛。
这次更新最大的亮点，就是让AI学会在关键节点"停下来问人"。
人机协作：AI终于知道什么时候该"请示领导"了
Human Input节点：工作流中的"红绿灯"
之前的工作流就像一条高速公路，要么一直开，要么手动开。现在多了个红绿灯——Human Input节点。
比如你在做个合同审核的工作流：
就这么简单，不用来回切换工具，不用复制粘贴。
通知也搞定了
工作流停下来等审核，怎么让人知道？
现在支持两种方式：
邮件内容现在也支持Markdown格式了，读起来舒服很多（不过如果你的旧邮件模板是纯文本的，升级后可能会显示不一样，记得提前测试）。
工作流编辑器也顺手了不少
改节点类型时连接线不会断；边缘菜单可以直接删连接线；聊天窗口的发送键可以自己选是Enter还是Shift+Enter。这些小改动用起来确实顺手很多。
数据管理：批量下载终于来了
之前管理知识库文档，想备份一下？抱歉，得一个一个下。
现在好了：
另外新增了Hologres支持，如果你用阿里云的大数据服务，现在可以直接对接了。
安全：该补的漏洞都补上了
SQL注入防护
向量检索的查询路径统一改成参数化查询，不用担心有人通过搜索框搞事情。
邮件安全加固
邮件主题和正文都做了净化处理，把可能被用来搞注入的特殊字符都过滤掉了。
权限检查更严格
删除对话前会检查你是不是真的有权限；卸载插件时会清理残留的凭证信息。
性能：真的变快了
Redis缓存快了不少
用管道技术优化了删除操作，测试下来能减少70%的网络往返时间。简单说就是删除缓存的时候更快了，特别是在高并发场景下。
数据库查询也提速
重构了模糊搜索的转义逻辑，统一处理了一遍。既安全又快，查询性能提升了20-30%。
后台管理不卡了
应用列表加载速度有改善，加了插件清单预缓存。如果你管理的应用很多，应该能明显感觉到。
Bug修复：这些坑都填了
这次修了不少让人头疼的问题：
- 工作流恢复后
started_at时间会被覆盖的问题解决了
升级要注意什么
Celery队列配置
如果你自定义了CELERY_QUEUES，必须加上workflow_based_app_execution这个队列，否则工作流跑不起来。
如果还启用了ENABLE_API_TOKEN_LAST_USED_UPDATE_TASK=true，还要加上api_token队列。
Docker部署步骤
# 1. 备份配置（可选但建议做）
cd docker
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.backup
# 2. 拉最新代码
git pull origin main
# 3. 停服务
docker compose down
# 4. 备份数据
tar -cvf volumes-backup.tgz volumes
# 5. 启动
docker compose up -d
源码部署步骤
# 1. 停服务
# 停掉API、Worker、Web三个服务
# 2. 拉代码
git checkout 1.13.3
cd api
uv sync
# 3. 数据库迁移
uv run flask db upgrade
# 4. 重启服务
# 把刚才停的三个服务重新启动
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#Dify# #AI开发平台# #人机协作# #工作流# #技术分享
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