AI Agent实战(六):用Dify搭一个真正的多Agent工作流,不写代码

上一篇我们聊了多 Agent 协作的思路：把复杂任务拆成多个角色，各干各的，效率翻倍。

但那篇是在一个对话窗口里"模拟"多 Agent。今天，我们来真的——用 Dify 搭一个真正的多 Agent 自动化工作流。

可视化拖拽，不写代码，让多个 AI 在后台自动流转任务。

Dify 是什么？30 秒说清楚

Dify 是一个开源的 AI 应用搭建平台，中文友好，国内社区活跃。

它的核心能力：你可以像画流程图一样，把多个 AI Agent 串起来，形成一条自动化流水线。每个 Agent 只负责一件事，任务在它们之间自动流转。

关键词：开源、免费、可视化、不用写代码。

跟其他同类工具对比一下：

ChatGPT Projects：简单易用，但只能在一个窗口里协作，不算真正的工作流
Coze（扣子）：云端 Bot 平台，适合做简单对话机器人
Dify：可视化工作流编排 + 多 Agent 协作 + 本地部署，适合搞真正的自动化

实战案例：搭一个"内容创作流水线"

今天的目标：做一个自动写文章的工作流。

你只需要输入一个主题，后面的事全自动：

你输入主题 → 规划 Agent（拆解任务）
           → 搜索 Agent（找资料）
           → 写作 Agent（写初稿）
           → 审核 Agent（检查质量）
           → 输出成品

五个步骤，四个 Agent，全程不用你干预。

第一步：安装 Dify

两种方式，选一个：

方式 A：Docker 一键部署（推荐，3 分钟搞定）

打开终端，输入：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

然后打开浏览器访问 http://localhost，注册账号就行。

方式 B：直接用云端版

访问 https://cloud.dify.ai，注册即用，不用装任何东西。适合先体验，不想折腾环境的人。

第二步：创建工作流应用

登录 Dify 后，点击「工作室」→「创建应用」
选择「工作流」类型（不是 Agent，不是聊天助手）
给它起个名字，比如"内容创作流水线"

你会看到一个类似流程图的画布，这就是你编排 Agent 的地方。

第三步：添加四个 Agent 节点

在画布上，依次拖入以下节点：

节点 1：规划 Agent

类型：LLM 节点
系统提示词：你是一个内容规划专家。用户会给你一个主题，你需要：1）确定文章角度 2）列出 3-5 个要点 3）规划文章结构。输出格式为 Markdown 大纲。
模型：选你配置好的任意模型（GPT-4o、Claude Sonnet、DeepSeek 都行）

节点 2：搜索 Agent

类型：工具节点
工具：选「网页搜索」（Dify 内置了 Google/Bing 搜索插件）
输入：把规划 Agent 输出的要点作为搜索关键词
作用：自动联网找最新资料

节点 3：写作 Agent

类型：LLM 节点
系统提示词：你是一个专业写手。根据提供的大纲和参考资料，写一篇 1500 字左右的文章。要求：通俗易懂、有案例、有观点。
输入：规划 Agent 的大纲 + 搜索 Agent 的结果

节点 4：审核 Agent

类型：LLM 节点
系统提示词：你是一个严格的内容审核员。检查文章是否有：1）事实错误 2）逻辑不通 3）表述不清的地方。如果有问题，直接修改并输出最终版本；如果没问题，直接输出原文。
输入：写作 Agent 的初稿

第四步：连线 + 运行

把四个节点按顺序连起来：

开始 → 规划 → 搜索 → 写作 → 审核 → 结束

点击右上角的「运行」按钮，输入一个主题，比如"2026 年 AI 编程工具对比"。

然后等着看结果。整个流程大约 30-60 秒跑完，你会在每个节点看到中间输出，最终拿到一篇完整的文章。

进阶技巧：让工作流更聪明

技巧 1：加条件分支

在审核 Agent 后面加一个"条件判断"节点：

如果审核通过 → 直接输出
如果审核不通过 → 打回给写作 Agent 重写

这样就实现了自动循环修改，直到质量达标。

技巧 2：并行节点

搜索 Agent 可以拆成多个并行的搜索节点：

节点 A：搜中文资料
节点 B：搜英文资料
节点 C：搜学术论文

三路同时跑，汇总后给写作 Agent，信息量更丰富。

技巧 3：加入知识库

Dify 支持上传你自己的文档作为知识库。比如你把过去写的 50 篇文章上传进去，写作 Agent 就能参考你的风格来写，输出跟你本人风格一致的文章。

跟"一个窗口模拟多 Agent"的区别

上一篇我们在 ChatGPT 里让一个模型"扮演"多个角色。那种方式的问题是：

全靠一个模型撑着，切换角色时上下文容易混
没法联网，规划完了想搜资料还得自己去搜
不能自动循环，审核不过还得你手动让它重写

而 Dify 工作流：

每个 Agent 是独立的，互不干扰
可以挂工具（搜索、代码执行、API 调用）
支持条件分支、循环、并行
跑一次就出结果，不用反复交互

一句话总结：从"人在回路"变成"人设目标，AI 自动跑"。

小练习

今天的作业：

去 https://cloud.dify.ai 注册一个免费账号
创建一个「工作流」应用
搭一个最简版：用户输入 → LLM 写初稿 → LLM 润色 → 输出
运行一次，看看效果

不用搞复杂的四节点版本，先从两个 LLM 节点开始，感受一下"任务自动在 Agent 之间流转"的感觉。

等你跑通了最简版，再加搜索节点、加条件分支、加知识库——一步步升级，不急。

下一篇预告

工作流搭好了，怎么让它定时自动运行？比如每天早上 8 点自动帮你搜集行业新闻、生成日报、发到你的邮箱。下一篇聊：Dify 工作流的定时触发与外部集成——让 AI 真正变成你的"数字员工"。

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