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

1. 登录 Dify 后，点击「工作室」→「创建应用」
2. 选择「工作流」类型（不是 Agent，不是聊天助手）
3. 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：

1. 全靠一个模型撑着，切换角色时上下文容易混
2. 没法联网，规划完了想搜资料还得自己去搜
3. 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：

1. 去 https://cloud.dify.ai 注册一个免费账号
2. 创建一个「工作流」应用
3. 搭一个最简版：用户输入 → LLM 写初稿 → LLM 润色 → 输出
4. 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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