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我们为什么重新设计了 Agent?

发布日期:2026-08-31 15:44:17 浏览次数: 1736
作者:Dify

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Dify为平衡模型能力与企业需求,借CLI Agents出圈契机重新设计Agent,适配复杂任务处理、业务转化与集成场景。
核心内容:
1. 重新设计Agent的背景与契机(模型浪潮中的取舍难题,CLI Agents出圈推动共识)
2. 新Agent适配的三类任务场景(业务Skills转化、集成问题解决、对话打磨Agent)
3. 新Agent系统的核心能力与安全设计(Loop Engineering、独立沙箱容器等)

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
自诞生起,Dify 一直在做一件有些拧巴的事。


我们试图在快速发展的模型浪潮中,提供一套成熟的企业脚手架。但这意味着,我们必须时常在释放 SOTA(state-of-the-art,最先进水平) 模型实力以及企业要求的:私有化部署、模型中立、权限管理、可解释和可审计之间做出取舍。


因此,年初龙虾热的时候,我们没有立即跟进,做一款 DifyClaw 那样的时尚热门单品类产品。但很让我们兴奋的是,这几波热潮推动了社会共识的形成:CLI Agents 的范式借此契机正在走出 Coding 场景,进入越来越多的企业,解锁越来越多业务场景。


基于这个变化,我们重新设计了 Dify 中的 Agent 系统,让 Dify 应用和工作流可以将一部分复杂任务交给 CLI Agents 来完成。

哪些任务适合交给新的 Agent?


如果你的团队已经沉淀了一套成熟的业务 Skills,希望快速转化为 Agent 的能力,让 Agent 接手业务中重复、耗时的工作;如果你遇到了 Dify 插件生态尚未覆盖到的集成问题;又或者,业务人员希望通过对话指导和打磨一个 Agent,并绕过晦涩难懂的技术学习。


那么,新的 Agent 值得一试。



熟悉的 Agent 内核,

Dify 把通用的轮子造好。


从原理上看,新的 Agent 系统和 Codex、Claude Code 等 Coding Agents 采用了相近的核心结构:由模型驱动的 ReAct Loop,通过 Bash 等工具在独立沙箱环境中完成任务。


但 Agent 能真正进入生产环境,仅靠能够循环调用工具是不够的。


幕后,我们把大量精力投入到了模型切换、上下文管理、运行环境管理、失败策略等基础能力中。


用当下时兴的说法,Dify 提供了一套相对完备的 Loop Engineering。这样,你不必再为每个 Agent 重复解决这些常见问题,而可以把精力投入到如何将这些 Agents 编排到你的业务流程中来。


在安全与合规方面,Dify 企业版为每个会话启动一个独立的 Sandbox 容器,实现 PID、FS和网络隔离,并支持配置自定义的网络策略和 Security Context。Sandbox 基于安全加固的基础镜像构建,并以非 Root 用户运行。

Agent 已经足够强了,

为什么还需要工作流?


近半年,我们经常被问到一个问题:


当 Agent 经历了三年的探索,如今终于形成被广泛承认的范式之后,Dify 是否还会继续做工作流?


我们的答案是:

当然会,因为 Agent 与工作流解决的是不同维度的问题。


Agent 解决的是个体能力问题,而工作流解决的是能力如何能被组织和调度的问题。


即使个体能力强如人类,我们依然发展出了如线上会议软件、企业 IM、OA 工具、OKR 等一系列的“协作基础设施”。其中,有一些服务于临时协作,另一些负责承载稳定、反复发生的流程。


我们认为工作流解决的问题,是企业如何把现有的固化流程,以一种合理的方式,转化为 Agent 与人的协作产物,并让该产物能便捷地发布并在一套企业级基建上以及长期运行。在 Agent 能力得到跃升的今天,这个需求不但没有消失,反而显得愈发紧迫。

从即兴发挥

到可长期运行的软件补丁

传统的软件,本质上由数据库、数据之上的函数、以及人与这些函数交互界面组成。今时今日,Agent 已经可以在大量的一次性场景中临时客串这套系统:即兴生成的脚本,开始替代一部分过去必须由严谨代码实现的功能。

但即兴发挥本身不是生产系统。

当我们把 Agent 放进前文所述的编排里,再用确定性的输出输入、调度机制、失败策略、权限和可观测性为它划定边界,就能把这些即兴能力固化下来。我们由此获得的未必是一套完整软件,更现实的形态是,为现有软件快速补上缺失的能力 —— 一块属于自己的软件补丁。


PM 实例:Calendly 会议强提醒补丁

和许多需要承担对外沟通工作的人一样,我惯用 Calendly 约会议。但预约跨度较长时,参会者经常忘记会议。


我只需要一个非常小众的需求:在会议当天再次自动发邮件提醒对方(这通常需要昂贵的付费订阅)。


理论上,这个需求从技术上看并不复杂。开发者可以让 Coding Agent 接入 Calendly MCP 和邮件客户端,编写一套自动提醒程序,再发布为一个 Github Action 实现云端定时执行。而对于非开发者来说,这依然是一个不大不小的工程。

在 Dify 里,这件事变得异常简单:安装 Gmail 插件,通过 Build Chat 教 Agent 配置 Calendly MCP。在完成测试后,将这个 Agent 作为 Agent 节点放入一个定时工作流中。这样,任何人都能在 10 分钟内,完成一个生产级的 SaaS 软件补丁。

接下来:Agent 与 SOP


新 Agent 解决了"有没有"的问题。接下来,我们会把重点转向两个方向:

  • 横跨多种 Agent 技术栈的集成,包括不同的 CLI Agent 和各类 Agent SDK;

  • Agent 与人的企业级协同,尤其是 Agent + Human 的 SOP 编排。


我们的目标不再是增加一个单独的 Agent,而是让不同的 Agent、与现有软件系统和真实的人,可以在同一套流程中协作


这只是一个开始,我们期待听到你对 Dify Agent 的反馈。


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