前言

2025 年，大模型应用已经明显进入“落地年”。相较于前两年对模型能力本身的讨论，技术关注点开始系统性转向三个问题：能否稳定运行、是否具备工程可维护性、是否真正解决业务问题。在这一背景下，Dify 逐渐从一个“尝鲜工具”，演进为可被纳入技术体系的 LLM 应用平台。

围绕 Dify，我在 2025 年结合华为云一键部署、Flexus 云服务器，以及 DeepSeek、Qwen、MCP 等模型与协议，完成了多个方向的实践探索，涵盖知识问答、智能客服、数据分析助手、内容生成工具等具体案例。本文并非功能清单式总结，而是基于真实案例，对 Dify 在平台定位、工程能力与业务落地层面的年度使用心得进行系统复盘。

1. 对 Dify 的整体认知演进

1.1 从低代码工具到 LLM 应用中台

在 2025 年初期，Dify 主要被用于快速构建对话类应用，例如内部知识问答 Demo 或简单智能助手。这一阶段，Dify 更像是一个“可视化 Prompt 管理工具”。

随着项目数量增加，逐步出现新的需求：同一个应用需要同时接入多个模型；知识库需要持续更新；应用需要以 API 形式被外部系统调用。这时可以明显感受到，Dify 的价值不在于“生成对话界面”，而在于其对模型、应用、知识与服务的统一管理能力。

例如，在一个企业内部知识问答项目中，Dify 同时承担了模型路由、RAG 知识检索、权限控制和 API 输出等职责，其角色已经非常接近传统系统中的“应用中台”。

1.2 平台化带来的工程收益

这种平台化思维，使得后续多个项目可以在同一套基础能力之上快速复用。例如小说语音助手、论文辅助写作助手、电商数据分析助手等应用，虽然业务目标不同，但在模型接入、流程编排和服务发布层面高度一致，大幅降低了重复开发成本。

2. 基础设施与部署实践

2.1 一键部署 + Flexus 的实践体验

在 2025 年的大多数 Dify 项目中，基础环境均采用华为云一键部署方式完成，并运行在 Flexus 云服务器之上。这种部署方式的最大优势，并不体现在“技术先进性”，而体现在对试错节奏的高度友好。

以智能客服和内部知识问答项目为例，从服务器创建、环境初始化到 Dify 服务可访问，整体流程非常顺畅。这使得项目可以在极短时间内进入“可交互状态”，团队讨论的重心也随之从环境问题，转向业务流程和知识结构本身。

2.2 成本可控与资源弹性的现实意义

在 2025 年的实践中，LLM 应用的资源消耗具有明显的不确定性。一方面，模型推理成本难以精确预估；另一方面，访问量在不同阶段波动较大。

Flexus 云服务器在规格选择与资源调整上的灵活性，使得多个项目能够以较低初始成本启动，并在验证业务价值后再逐步扩展资源规模。这一点在探索型项目和内部工具中尤为重要。

2.3 从单实例到容器化的演进路径

需要强调的是，一键部署更适合作为“起步方案”。在部分访问量增长较快的项目中，后期逐步引入了容器化部署方式，并对模型调用与应用服务进行资源隔离。

这种分阶段演进的策略，有效避免了早期过度设计，同时也为系统向高可用架构平滑过渡预留了空间。

3. 模型与 MCP协议接入实践

3.1 模型快速迭代背景下的接入策略

2025 年模型生态变化频繁，不同模型在推理能力、响应速度和成本方面各有侧重。在这种背景下，如果应用在设计之初就与某一模型深度绑定，后期维护成本将被显著放大。

Dify 在模型接入层提供的统一抽象，使模型更像一种“可配置资源”，而不是系统核心逻辑的一部分，这为长期演进提供了基础。

3.2 多模型并行使用的真实案例

在电商数据分析助手项目中，实践中采用了多模型并行策略：复杂指标分析和逻辑推理阶段使用 DeepSeek-R1，而在结果总结与自然语言表达阶段切换为成本更低、响应更快的模型。

这种策略在保证分析质量的同时，有效控制了整体调用成本，而 Dify 的配置化模型切换能力，使这一方案具备可操作性。

3.3 MCP 协议与平台级扩展能力

在部分实验性项目中，通过 MCP 协议接入模型服务，使应用能够以更标准化的方式调用不同模型能力。这种方式的价值并不在于短期效果，而在于为平台级扩展预留接口。

从长期视角看，MCP 等协议的引入，有助于 Dify 从“应用平台”进一步演进为“模型能力聚合平台”。

4. RAG 工程化实践与案例

4.1 从“接入文档”到“知识工程”的认知转变

在 2025 年的实践中，RAG 是 Dify 使用频率最高的核心能力之一，同时也是最容易在早期被误判的一项能力。最初在多个项目中，往往只是将文档导入知识库并启用检索增强，但实际效果与预期存在明显差距。

随着项目推进逐渐意识到，RAG 并不是一个“功能点”，而是一项需要长期维护的知识工程能力。文档是否结构化、知识边界是否清晰，都会直接影响模型最终输出的可靠性。

4.2 内部知识问答系统中的 RAG 优化实践

在一个企业内部知识问答系统中，初期直接导入规章制度、技术文档和培训材料，问答结果经常出现引用不准确或上下文混乱的问题。针对这一情况，实践中逐步进行了三方面优化：

首先，对原始文档进行重新整理，将制度性内容、流程说明和技术规范拆分为不同知识集合，避免语义混杂。其次，针对不同文档类型调整文本切分粒度，使每一条知识单元能够独立表达完整语义。最后，通过多轮测试优化检索结果与上下文拼接策略，减少无关内容对回答的干扰。

通过上述调整，问答结果的稳定性和可信度均得到明显提升，RAG 才真正成为系统可依赖的能力。

4.3 内容生成与写作辅助场景中的 RAG 使用经验

在论文辅助写作和内容生成类项目中，RAG 的作用并不是“直接生成内容”，而是作为背景知识和规范引用的支撑层。例如在论文写作助手中，RAG 更多用于提供写作结构示例、引用规范和领域背景，而非替代作者的核心思路。

这一实践经验表明，RAG 更适合承担“知识支撑”和“范围约束”的角色，而不是完全主导生成逻辑。

5. Agent 与 Workflow 的业务化应用

5.1 单一 Prompt 的能力边界

在早期项目中，尝试通过不断扩展 Prompt 来覆盖复杂需求，但随着逻辑复杂度提升，Prompt 变得冗长且难以维护。这种方式在调试、复用和协作方面都存在明显瓶颈。

实践逐渐证明，当任务涉及多个步骤、多个角色或多次决策时，单一 Prompt 并不是可持续方案。

5.2 电商数据分析助手中的 Agent 拆分实践

在电商数据分析助手项目中，引入 Agent 与 Workflow 后，将原本集中在一个 Prompt 中的逻辑拆分为多个职责明确的 Agent，例如数据获取、指标计算、趋势分析和结果解读。每个 Agent 只关注单一问题，使整体流程更加清晰。

通过 Workflow 对执行顺序和依赖关系进行编排后，分析流程可以被直观理解和灵活调整，这在需求频繁变化的业务场景中尤为重要。

5.3 Agent + Workflow 带来的工程收益

这种模式带来的最大变化，在于系统的可维护性和可扩展性显著提升。新增分析维度或调整业务规则时，只需修改局部 Agent 或流程节点，而无需整体重构。

从工程角度看，Agent 与 Workflow 的引入，使 LLM 应用逐步具备了类似传统系统的模块化特征，为长期演进奠定了基础。

6. 典型业务场景与落地案例分析

6.1 企业内部智能客服与知识问答场景

在 2025 年最早落地、同时也是复用价值最高的场景之一，是基于 Dify 构建的企业内部智能客服与知识问答系统。该系统主要面向内部员工，覆盖制度查询、流程咨询和常见技术问题解答等需求。

在实际实施过程中，核心并不在于模型能力本身，而在于知识体系的整理与边界划分。通过将人事制度、业务流程、技术规范等内容拆分为独立知识库，并结合 RAG 机制进行检索增强，系统能够在较高准确率下给出可追溯的回答。

这一案例验证了 Dify 在“中低并发、强知识依赖”场景中的适配性，也为后续更多内部应用提供了模板。

6.2 电商数据分析与业务辅助决策场景

在电商数据分析助手项目中，Dify 被用于构建面向业务人员的数据解读与分析工具。用户无需直接编写 SQL 或脚本，只需通过自然语言描述需求，即可获取对应的分析结果和趋势解读。

该场景下，系统通常采用多 Agent 协作模式：由专门的 Agent 负责数据获取与预处理，另一个 Agent 进行指标计算和异常识别，最终由总结型 Agent 输出面向业务人员的解读结果。通过 Workflow 进行流程编排，使分析步骤具备可视化和可调整能力。

实践表明，这种模式在提升数据使用效率方面效果显著，但也对 Prompt 设计和流程约束提出了更高要求。

6.3 内容生成与专业写作辅助场景

在内容生成与专业写作辅助场景中，Dify 更多承担的是“规范约束器”和“知识参考层”的角色。例如在论文写作辅助项目中，系统并不直接生成完整论文，而是辅助完成结构建议、引用规范提示和背景资料整理。

通过将写作规范、领域资料和示例文本纳入知识库，并结合 RAG 控制生成范围，可以有效避免内容跑题或风格失控的问题。这一实践进一步说明，大模型在专业内容场景中更适合作为增强工具，而非完全替代人工创作。

6.4 场景复盘与经验总结

综合上述案例可以发现，Dify 最适合的应用场景通常具备以下特征：业务逻辑相对清晰、知识依赖度高、交互以问答或分析为主。在这些场景中，平台的低门槛配置能力和灵活编排机制能够显著降低试错成本。

同时，这些案例也反向验证了一个结论：只有在明确业务目标和系统边界的前提下，引入大模型平台才能真正产生可持续价值。

7. 平台稳定性、治理与团队协作实践

7.1 从“个人实验”到“团队共建”的转变

随着 Dify 在多个项目中逐步落地，其角色开始从个人或小团队的实验工具，转变为需要多人协作、长期维护的平台级组件。这一阶段，技术问题本身不再是主要挑战，如何让不同角色成员都能稳定、高效地参与进来，成为新的重点。

在实践中，通过对应用、知识库和模型配置进行清晰命名和分层管理，降低了新成员的理解成本，使其能够快速定位和维护对应模块。

7.2 应用与资源治理的实践经验

当 Dify 应用数量逐渐增多后，如果缺乏治理机制，很容易出现配置混乱、重复建设的问题。针对这一情况，实践中逐步形成了应用分级和使用规范，将实验性应用与正式业务应用区分管理。

同时，对模型调用频率和资源消耗进行持续观察，为后续的成本评估和优化提供数据依据，使平台运行更加可控。

7.3 稳定性与可运维性的关注重点

在生产环境中，稳定性远比功能丰富更重要。通过限制复杂 Workflow 的并发使用、合理拆分 Agent 职责，以及定期回顾 Prompt 和知识库内容，减少了因上下文膨胀带来的不确定性。

这些措施虽然并不“炫技”，但在长期运行中显著提升了系统的可预测性和可靠性。

8. 使用 Dify 的总结、反思与社区价值

8.1 2025 年使用 Dify 的核心收获

回顾 2025 年的实践，最大的收获并不是掌握了多少新功能，而是逐渐形成了一套关于 LLM 应用构建的判断标准：哪些问题适合用大模型解决，哪些问题依然需要传统系统兜底，以及两者如何协同。

Dify 在这一过程中扮演了重要的“试验场”角色，使得这些判断可以在真实项目中被不断验证和修正。

8.2 对平台边界的理性认识

在长期使用中也逐渐认识到，Dify 并不是万能平台。对于高并发、强一致性或对延迟极其敏感的场景，仍然需要通过定制化系统进行支撑。清晰认知平台能力边界，有助于在架构设计时做出更理性的选择。

8.3 社区与生态带来的长期价值

Dify 活跃的社区生态为问题排查和经验交流提供了重要支持。通过社区案例和实践分享，可以快速验证思路，避免重复踩坑。这种开放生态，是平台持续演进的重要动力。

结语

回顾 2025 年的整体实践可以清晰地看到，大模型应用的核心竞争力，正在逐步从单纯追逐“模型能力”本身，转向对工程体系与平台能力的长期打磨。模型的更新迭代越来越快，而真正决定应用能否稳定落地、持续演进的，往往是围绕部署、治理、知识管理、流程编排以及团队协作所形成的一整套工程能力。

在这一过程中，Dify 并未试图覆盖所有场景，而是通过相对克制的产品边界，为 LLM 应用提供了一条低门槛起步、可持续演进、具备工程可控性的落地路径。无论是 RAG 的工程化实践，还是 Agent 与 Workflow 的业务化组合，Dify 都更像一个“实践放大器”，帮助开发者在真实业务中不断验证判断、修正方案。

面向未来，随着模型能力与生态体系的持续演进，Dify 更可能以底层平台的形态，与行业系统、业务平台形成更深度的结合，承担起连接模型能力与业务价值之间的关键角色。持续在真实场景中使用、反思和沉淀工程经验，或许才是大模型应用真正走向成熟的必经之路。

参考资料

1. Dify 官方文档

2. Dify GitHub 开源仓库

3. DeepSeek 官方网站

4. MCP（Model Context Protocol）官方说明

5. OpenAI 官方文档

6. LangChain 官方文档