https://dify.ai/zh
https://cloud.dify.ai/

一. Dify简介

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，打造生产级Agentic工作流，Dify 这个名字来自 Do It For You

它的主要特点和功能包括：

• 简化 LLM 应用开发： 它允许用户（包括非技术背景的用户）无需或只需少量编程知识，就能快速构建和运行基于大型语言模型（LLM）的应用程序。
• 支持多样化应用场景： 可以用于构建智能客服、文本生成、AI Agent、工作流和对话应用等。
• 兼容性： 它可以与各种模型 API 结合使用，例如阿里云百炼、通义千问、DeepSeek 以及其他兼容 OpenAI API 的模型。

简而言之，Dify 是一个旨在加速和简化 AI 应用从原型到部署过程的工具。

dify私有化部署与快速入门

Dify 的私有化部署非常推荐使用 Docker Compose，这是最快、最简单的方式。

下面是详细的安装步骤，请确保服务器上已安装 Docker 和 Docker Compose。

步骤一：环境准备

1. 安装 Docker 和 Docker Compose

   • 确保您的服务器（推荐使用 Linux 系统，或 Windows/macOS 上的 Docker Desktop）已安装最新版本的 Docker 和 Docker Compose（V2 版本）。您可以使用 $ docker compose version 命令检查版本。

2. 获取 Dify 源代码

   • 您需要从 Dify 的 GitHub 仓库克隆或下载代码。

   git clone https://github.com/langgenius/dify.git
   cd dify/docker
   

步骤二：配置环境变量

1. 复制示例配置文件

   • 在 dify/docker 目录下，复制 .env.example 文件并命名为 .env。这个文件包含了所有服务的配置。

   cp .env.example .env
   

2. 编辑 .env 文件（可选但推荐）

   • 您可以根据需要修改其中的配置项，例如：
     • SECRET_KEY: 务必将其替换为一个复杂的随机字符串以确保安全。
     • DB_PASSWORD / REDIS_PASSWORD: 修改默认密码。
     • APP_PORT: 默认是 80。如果您需要使用其他端口，可以在此修改（例如 8080）。

   注意： 如果您计划让前端（Web）和后端（API）运行在不同的子域名下，需要在 .env 文件中设置 COOKIE_DOMAIN 为您的顶级域名。

步骤三：启动服务

1. 运行 Docker Compose 启动容器

   • 使用以下命令启动所有必需的服务。Dify 会启动包括 API、Web、Worker、PostgreSQL 数据库、Redis 缓存、Weaviate 向量数据库、Nginx 等在内的多个容器。

   docker compose up -d
   

   • up 会创建和启动容器，-d 表示在后台运行（detached mode）。

2. 检查容器状态

   • 运行以下命令，确保所有容器都已成功启动并处于 Up 状态。

   docker compose ps
   

步骤四：访问和初始化 Dify

1. 访问安装页面

   • 等待几分钟，直到所有服务都稳定运行。然后通过浏览器访问您的服务器 IP 或域名。

   • 本地环境： http://localhost/install

   • 服务器环境： http://您的服务器IP/install

2. 完成初始化

   • 在安装页面，您需要设置 管理员账户，包括邮箱和密码。
   • 完成设置后，您就可以登录 Dify 控制台，开始构建您的 AI 应用了。

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Dify中的DSL

DSL库：
1、https://dify101.com/
https://dify101.com/ 是一个专注于 Dify.ai 平台教学与实践分享 的第三方学习社区网站（非官方，但由活跃用户创建和维护）。
2、https://github.com/wwwzhouhui/dify-for-dsl?tab=readme-ov-file

1. 是什么？

• DSL = Domain Specific Language（领域特定语言）
• 是 Dify 平台用于描述 AI 应用结构与逻辑的配置文件
• 采用 YAML（推荐）或 JSON 格式 编写，人类可读、机器可解析
  YAML：另一种标记语言（Yet Another Markup Language）

2. 谁开发的？

• 由 Dify 团队自研设计，非基于外部标准
• 专为 Dify 的工作流引擎（Workflow Engine）量身定制
• 与前端可视化画布、后端节点执行器深度绑定

3. 包含什么内容？

• 应用元信息（名称、版本、描述）
• 工作流节点定义（LLM、知识库检索、代码、条件分支等）
• 节点间连接关系（数据流向、执行顺序）
• 模型参数、提示词模板、变量引用（如 {{node_id.output}}）

4. 核心作用

功能	说明
应用复用	导出为 .yml 文件，可跨项目/团队共享
低代码 + 可编程融合	可视化拖拽 → 自动生成 DSL；也可直接编辑 DSL
版本控制友好	纯文本格式，支持 Git 管理变更历史
批量部署	通过脚本自动导入多个 DSL 快速创建应用

5. 技术本质

• 是 Dify 前后端之间的契约协议
• 后端通过 WorkflowParser 解析 DSL，构建有向无环图（DAG）
• 每个节点类型（如 llm, code）对应一个具体的 Python 执行类
• 不是通用标准，仅在 Dify 生态内有效

6. 使用方式

• 导出：在 Dify 界面点击「导出 DSL」下载配置
• 导入：创建应用时选择「导入 DSL 文件」一键还原完整工作流

7. json、xml、yaml

• JSON：轻量高效，用于 Web API 和前后端数据交换。
• XML：结构严谨、支持强校验，多用于传统企业系统和文档格式 - Android 布局、Office 文档等标记类数据。
• YAML：简洁易读、支持注释，广泛用于 DevOps 和应用配置文件 - Spring Boot、Dify DSL。

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📌 一句话总结：

Dify 的 DSL 是一套自研的、面向 AI 应用编排的声明式配置语言，它将可视化工作流转化为可移植、可版本控制、可复用的“应用源码”，是 Dify 实现高效 AI 应用开发的核心机制。

AI Agent

AI Agent vs RPA

RPA (Robotic Process Automation )是什么？

RPA（机器人流程自动化） 是一种通过软件机器人模拟人工操作（如点击、输入、复制粘贴）来自动执行规则明确、重复性高的电脑任务的技术。
✅ 例如：自动从邮件下载发票 → 录入财务系统 → 生成报表。

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Agent 与 RPA 的核心区别

维度	RPA	Agent（智能体）
工作方式	严格按预设规则执行（“照章办事”）	能理解目标、自主规划、动态决策（“自己想办法”）
智能水平	无理解能力，仅模仿操作	基于大模型，具备推理、记忆、工具调用能力
交互方式	需预先配置流程	可通过自然语言指令驱动（如“帮我查订单状态”）
适用场景	固定流程（如对账、数据录入）	复杂、多变任务（如客服对话、策略分析）

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✅ 一句话总结：

RPA 是“手”——精准执行固定操作；Agent 是“大脑+手”——能思考、会应变，还能调用 RPA 完成具体动作。
两者常结合使用：Agent 负责决策，RPA 负责执行。