Dify

用 Dify 智能体实现微信天气助手，轻松获取好友天气信息！

近期，有开发者利用 Dify 平台结合 MCP（多通道协议）技术，创建了一个通过微信自动发送天气信息给好友的智能助手，极大地方便了用户获取天气预报的需求。本文将为您详细介绍这一新兴应用的开发过程。首先，开发者需要在 Windows 环境中搭建一个名为 MCP Server 的应用。

6/9/2025 5:00:56 PM

AI在线

智能体开发实战|基于Dify+MCP实现通过微信发送天气信息给好友

前言AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。例如，当用户指令“订一张明天去北京的机票”时，智能体不仅理解语义，还能自动调用航班查询接口、完成支付并同步至日程系统。这种能力使其在客服、医疗、智能制造等领域展现出颠覆性潜力。

6/9/2025 1:00:00 AM

AI大模型应用开发

Dify工具插件开发和智能体开发全流程实战

前言Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。 Dify自1.0.0引入全新插件化架构，模型（Models）与工具（Tools）迁移为插件（Plugins），引入 Agent 策略（Agent Strategies）、扩展（Extensions）类型插件和插件集（Bundles）。通过全新的插件机制，能够增强 AI 应用的感知和执行能力，拓宽AI在软件操作领域的应用能力。

6/6/2025 10:01:25 AM

AI大模型应用开发

超实用！Dify快速接入本地MCP服务

Dify 可以通过插件实现 MCP 服务调用，而被调用的 MCP 服务基本可以分为以下两类：通用 MCP 服务（非本地 MCP 服务）。本地 MCP 服务。本地 MCP 服务指的是本地通过 Java 或其他语言实现的 MCP 服务器端。

6/4/2025 12:00:00 AM

磊哥

RAG、AI工作流一键搞定！一文带你看懂 Dify

曾以为AI应用是程序员的专利？ Dify 彻底颠覆了！它就像把复杂AI变成了乐高积木，人人都能动手搭建。

5/30/2025 2:21:00 AM

九歌

Dify搭建AI图片生成助手中的坑！

使用 Dify 搭建 AI 图片生成助手并不是什么难事，而且不需要你会编程知识，也能轻松实现。但是，Dify 在搭建 AI 图片生成助手的过程中会遇到很多坑，例如以下这些：有些组件随着时间的推移，已经不能正常调用了；有些组件在国内需要魔法才能使用；有些组件需要复杂的本地部署才能正常调用；有些组件虽然能用，但生成的速度、成本、质量，是无法应用于生产环境的。所以，接下来本文就带你来避开这些坑。

5/30/2025 12:00:00 AM

磊哥

Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南来了

一直以来，我分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow但是几乎每一篇文章的评论区都有小伙伴问，xxx平台和xxx平台比怎么样，该怎么选？确实，面对日新月异的AI技术，还有飞速发展的各种LLM平台，我们很容易患上选择困难症但我想说的是，每个平台各有优势，需要根据自身需求，选择合适的即可。

5/28/2025 2:45:00 AM

袋鼠帝

Dify携手亚马逊云科技加速全球企业生成式AI应用规模化落地

简单易用的AI应用开发平台Dify通过深度集成亚马逊云科技的生成式AI技术与云服务，在保障性能、合规与全球交付的基础上，显著降低企业在生成式AI应用开发中的技术门槛和部署成本。此外，依托亚马逊云科技遍布全球的基础设施与亚马逊云科技Marketplace，Dify将产品迅速推广至全球，为汽车、制造、零售快消、医疗健康和游戏等多个行业逾百家企业提供服务，助力企业释放生成式AI创新潜力的同时，实现商业价值增长。 Dify是一款发布于 2023 年的大语言模型应用开发平台，涵盖从Agent构建到AI Workflow编排、RAG检索、模型管理等核心技术栈，助力开发者快速实现AI应用落地。

5/27/2025 3:09:14 PM

智能体常用策略FunctionCalling和ReAct有什么区别？

Dify 内置了两种 Agent 策略：Function Calling 和 ReAct，但二者有什么区别呢？在使用时又该如何选择呢？接下来我们一起来看。

5/27/2025 12:00:00 AM

磊哥

基于Bad Cases的Dify合同审查案例演示（工作流拆解）

4月底时，知识星球里有个关于在 RAG 流程中，如何实现基于 Bad Cases（负面案例）的合同审查和合同生成（基于合同模板）的提问，算是一个很有代表性的进阶 RAG 应用方向，这篇针对其中的合同审查场景来做些介绍和演示。注：“整体文档理解”（Bad Cases 分析）和“结构化对象检索”（模板匹配）合同审查场景里，利用历史上的“坏案例”（Bad Cases，包含合同原文和审查结果）来辅助新合同的审查，而不仅仅依赖预设规则是个很实际的业务需求。但标准 RAG 主要召回与问题语义相似的片段，确实很难让 LLM 理解一个 Bad Cases 的整体情况和参考价值。

5/20/2025 4:00:00 AM

Dify从0到1构建AI应用？这个开源神器让开发者直呼“真香”！

导语：当AI开发进入“效率时代”，你还在重复造轮子吗？在大模型落地的黄金时代，企业和开发者面临着“甜蜜的烦恼”：如何快速将LLM能力转化为可用的AI应用？从模型对接、工作流设计到RAG开发、Agent构建，每一步都可能陷入繁琐的技术细节。

4/27/2025 10:06:52 AM

前端组件开发

基于MiniO存储的RAGFlow+Dify图片处理方案

上篇文章中介绍了如何基于 RAGFlow 知识库，通过 Dify 的 HTTP 请求获取映射 Code 节点替换，将占位符解析为最终的 img 标签，来稳定的实现问答中图片正常显示问题。 Dify RAGFLow：基于占位符的图片问答升级方案（最佳实践）其中的"占位符"和"实际图片访问 URL"映射关系的存储使用了阿里云的 OSS 存储服务。初期选择阿里云 OSS 作为存储，主要是方便大家快速验证和迭代 RAG 应用的核心逻辑，避免过早陷入基础设施的维护细节。

4/25/2025 1:30:00 AM

韦东东

Dify+RAGFLow：基于占位符的图片问答升级方案

4/2 号时写了一篇 RAGFlow 实现图片问答的原理解析，后续在知识星球内有星友陆续反馈在使用我提供的源码复现时，会出现知识库中能渲染图片，但回答中图片无法正常加载的问题。知识库预览和引用文件部分是直接展示原始数据或进行简单渲染，它们能正确显示图片，证明原始上传的增强文本中的 URL 是正确的，并且图片服务器和网络配置是通的，问题出在聊天内容生成这个环节。我当时提供了三种选择选择，分别是：更强的 prompt 指令、更强的 LLM 和”占位符后处理“的方案，鉴于后续大家反馈前两种效果依然不够稳定，这篇我来系统的分享下如何实现第三种更符合实际生产场景的 RAG 富文本处理方案。

4/17/2025 1:00:00 AM

韦东东

Dify+MCP: 泵类设备的预测性维护案例（升级版）

上篇文章中，给大家分享了一个使用 Dify RAGFlow 实现的泵类设备的预测性维护案例，过去两天里有很多盆友在后台私信我了一些实现细节，比如：HTTP 请求的数据存在哪里？ IoT 平台的数据能否直接实时“流”入 Dify？以及如何使用 MCP 的方案实现四个数据源（IoT, CMMS, MES, ERP）的智能查询。

4/14/2025 12:40:00 AM

韦东东

本地部署DeepSeek+DiFy平台构建智能体应用

在大模型实际应用落地时候，利用智能体平台，构建本地的向量化知识库，基于RAG知识增强技术和大模型的推理能力，提升效率。本文简要介绍RAG、大模型微调和大模型蒸馏的特点，通用智能体平台，并在本地部署DiFy智能体平台，利用本地部署的DeepSeek模型和知识库构建智能体应用。 1、RAG、微调和蒸馏大模型的落地使用主要有RAG、微调和蒸馏几种方式，每种方式有各自的特点和适用场景。

4/14/2025 12:22:00 AM

大唐小少

Dify+RAGFlow：泵类设备预测维护系统案例分享

上篇文章介绍到的 Dify RAGFLow 的协同使用文章里，提到了一个泵类设备预测性维护智能系统。后来陆续有人私信咨询实施细节，这篇做个统一的介绍。 Dify RAGFlow:1 1＞2的混合架构，详细教程实施案例项目定位是，利用 Dify 的工作流编排能力和 RAGFlow 的知识库组件，结合模拟的设备传感器数据 (IoT) 和企业资源数据 (CMMS, MES, ERP)，构建一个针对离心式冷却液泵的预测性维护系统原型。

4/11/2025 9:02:47 AM

韦东东

深度干货：DeepSeek+Dify强强联合，打造企业专属私有化AI知识库

在数字化转型的浪潮中，人工智能正以前所未有的速度渗透到企业运营的各个环节。尤其对于算力需求旺盛的企业，例如那些关注Nvidia GPU、A800、H100等高性能计算资源的公司，以及积极探索AI Agent（如AutoGen、Devin AI）和低代码平台潜力的组织，如何安全、高效地利用AI提升内部知识管理和对外服务能力，成为其保持竞争力的关键。本文将深入探讨如何通过DeepSeek强大的语言模型，结合Dify便捷的AI应用开发平台，构建一个私有化部署的企业知识库，为企业带来更智能、更安全、更高效的知识管理体验。

4/9/2025 8:00:46 AM

康焕新

Dify+RAGFlow:1+1＞2的混合架构，详细教程+实施案例

企业在落地 RAG 知识库时， Dify 和 RAGFlow 这两个开源框架应该选择哪个？这也是我一直以来做RAG咨询时，经常被企业方问到的问题之一。一般来说，如果需要处理特别复杂的文档和非结构化数据，RAGFlow 是优选。

4/7/2025 7:00:00 AM

韦东东

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