Dify1.9零基础开发本地Agent智能体

aidedmniy 2026-01-23 15:16:56

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文章介绍如何使用Dify低代码平台开发AI Agent，以"招聘Agent"为例，详细讲解了从创建应用到配置组件、验证流程的完整步骤。通过结构化Prompt设计和工具选择，实现简历自动解析、智能评分和报告生成，帮助开发者快速上手Agent开发，提升工作效率。

Dify让非技术用户也能在短时间内搭建功能完整的AI智能体，通过可视化编排实现知识检索、工具调用与对话管理，无需编写代码即可完成从文档上传到API发布的全流程。其核心优势在于降低AI应用开发门槛，支持敏捷迭代和团队协作。

摘要：本文介绍了如何在Windows10环境下通过WSL2部署开源LLM应用开发平台Dify 1.9.2，并解决因Windows与Ubuntu用户名不一致导致的PostgreSQL权限问题。通过将项目移至Ubuntu的home目录成功启动后，进一步指导如何将Dify与本地Ollama部署的离线模型对接，包括添加Ollama插件及配置模型参数（如模型名称、服务地址、类型和上下文长度）。文章为开发者提供了从环境搭建到AI模型集成的完整解决方案。

在以往常见的Dify工作流里面，工具的调用逻辑是预先编排好的，不够灵活，无法适应复杂场景。随着大型语言模型（LLM）推理能力的不断增强，Dify推出Agent节点，利用大模型自主调用工具。通过集成不同的Agent推理策略，使LLM能在运行时动态选择并执行工具，增强工具调用灵活性。

大模型编排工具Dify的安装与配置本文介绍了主流大模型编排工具，重点讲解了开源工具Dify的安装和使用方法。主要内容包括：常见大模型编排工具对比：Dify、Semantic Kernel、Jittor LLM等开源工具，以及腾讯智影等商用工具的特性与适用场景。 Dify平台概述：作为融合后端即服务(BaaS)和LLMOps的开源平台，Dify支持快速搭建生产级AI应用，提供可视化Prompt编排和变量系统。

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