--- title: "用 Dify 5 分钟搭一个工作流 Agent" wiki: agent category: "新手入门" slug: dify-quickstart url: https://learnagent.wiki/agent/cards/dify-quickstart tags: ["入门", "低代码", "Dify", "实战", "工作流"] last_updated: 2026-04-27 reading_time: 10 --- > 如果你已经看过「Coze 5 分钟搭知识库机器人」那张卡，心里大概在嘀咕一句：**"Coze 是字节家的，会不会哪天涨价或者关停？有没有那种我自己也能掌控的？"** # 用 Dify 5 分钟搭一个工作流 Agent 如果你已经看过「Coze 5 分钟搭知识库机器人」那张卡，心里大概在嘀咕一句：**"Coze 是字节家的，会不会哪天涨价或者关停？有没有那种我自己也能掌控的？"** 有，叫 Dify。这一页带你 5 分钟搭一个能干活的工作流 Agent，全程鼠标点点点，跟 Coze 操作思路一样、但更适合"想长期用、想自己掌控"的场景。倒杯水，开始。 ## 你将做出什么 一句话先说在前面：**5 分钟以后，你会有一个能自动跑流程的 Agent，丢给它一条网址，它能自己去抓页面、读完内容、再用大白话写一段总结发回给你**。 举个具体场景，你就懂了： > 你做内容运营，每天要扫 20 篇行业文章，挑出值得读的那 3 篇。以前你得一篇篇点开、读完、再写一句"这篇讲了 XX，建议看"。现在你把网址丢给这个 Agent，它自己点开网页、读完正文、写一段 100 字的中文摘要再丢回给你。原来一小时的活儿，10 分钟搞定。 类似的场景一抓一大把： - 你做产品调研，把竞品官网链接丢进去，让它自动总结竞品在主推什么。 - 你看技术博客，把 GitHub 仓库 README 网址丢进去，让它告诉你"这玩意儿是干嘛的、值不值得装"。 - 你写日报，把今天打开过的几个文档地址丢进去，让它合并整理成一段顺溜的话。 跟 Coze 那张卡不一样的是，**Coze 更适合搭"能跟人聊天"的 Bot**，而 Dify 更适合搭"按你定的流程一步步往下跑"的工作流。同样是零代码拖拽，气质完全不同——Coze 像在做一个会说话的角色，Dify 像在画一张流水线。 听上去很复杂？真的就是 5 步。 ## 准备工作 先选一下你用哪个版本，两个都是同一套产品，区别只是"谁来管服务器"： | 你想要什么 | 选哪个 | 网址 | 备注 | | --- | --- | --- | --- | | 不想折腾、注册即用 | **Dify 云版** | | 官方托管，注册登录就开始，有免费额度 | | 想自己部署、数据完全在自己手里 | **Dify 自部署** | | 需要一台服务器和 Docker，适合公司内部用 | 如果你只是想体验一下，**直接选云版就行**——5 分钟搭通了再考虑要不要自己部署。本卡下面的所有步骤都以云版为例，操作是完全一样的，自部署版本无非是把"cloud.dify.ai"换成"你公司服务器的网址"。 > Dify 云版对个人有免费额度，刚上手不用付一分钱。如果将来用得猛或者要接大模型 API，可能要充点钱进模型服务商账户（比如 OpenAI、通义千问），但这跟 Dify 本身没关系。 跟 Coze 比，Dify 还有一个隐性的好——**它是开源的**。意思是它的所有源代码都能在 GitHub 上看到，哪天云版你不想用了，把整套搬到自己服务器上继续跑，零成本切换。这是 Coze 给不了你的那种"安全感"。 ## 5 步搭建 ### 第 1 步：注册账号 + 创建一个"应用" **动作**：打开 ，用邮箱或 GitHub 账号登录。进首页以后，左上角点「创建应用」按钮，弹窗里选「**工作流**」那一类（不是「聊天助手」也不是「Agent」，就选工作流）。 填一个名字，比如"网页摘要小工具"，再写一句描述，点确认。 **原理**：在 Dify 里，每一个"应用"就是一个独立的 Agent。Dify 给你提供了 4 种应用模板——聊天助手、Agent、工作流、文本生成——你选「工作流」是因为我们今天要做的是"按固定步骤跑"的活儿，而不是"自由聊天"。选错了模板也没关系，回头删掉重建就行。 [截图：Dify 主页 → 「创建应用」 → 选「工作流」] ### 第 2 步：在画布上认识一下三个基础节点 **动作**：进入工作流后，你会看到一张大画布，中间默认有一个绿色的「开始」节点。这个节点表示"流程从这里启动"。 接下来你要做三件事： 1. 点「开始」节点，在右侧面板里**加一个输入字段**，名字叫 `url`，类型选"文本"。这就告诉 Dify："以后用户跑这个工作流的时候，要先填一个网址进来"。 2. 在画布空白处右键 → 选「HTTP 请求」节点 → 把它跟「开始」节点用一根线连起来。 3. 再右键 → 选「LLM」节点 → 跟「HTTP 请求」节点连起来。最后右键 → 选「结束」节点 → 跟「LLM」连起来。 连完以后，画面上是一条从左到右的流水线：**开始 → HTTP 请求 → LLM → 结束**。 **原理**：Dify 的工作流就是用这种"节点 + 连线"的方式画出来的，每个节点干一件具体的事，箭头表示"数据从这边流到那边"。这种画图的方式叫**可视化编排**，意思是"你不用写代码，画一张图就能告诉电脑该按什么顺序干活"。看上去像在画流程图，其实电脑就是按这张图跑的。 [截图：工作流画布上 4 个节点串成一条线] ### 第 3 步：配置 HTTP 请求节点（让它去抓网页） **动作**：点中间那个「HTTP 请求」节点，在右侧面板里： - **方法**：选 `GET` - **URL**：点输入框，从弹出的变量列表里选 `开始 / url`（这样它会自动用用户填的那个网址） - **响应处理**：保持默认就行 填完以后右上角有个"运行"按钮，可以单独测一下这个节点——填一个真实网址进去，看它能不能抓回来 HTML 内容。 **原理**：HTTP 请求节点的作用就是"模拟浏览器去访问一个网址，把页面内容拿回来"。原本你需要会写几行 Python 才能干的事，在 Dify 里点几下就完成了。这就是零代码平台帮你"藏起来"的工程细节——你只管说"我要这个结果"，剩下的它替你处理。 [截图：HTTP 请求节点配置面板，填好了方法和 URL] ### 第 4 步：配置 LLM 节点（让它写总结） **动作**：点「LLM」节点，在右侧面板里： - **模型**：从下拉里选一个，比如 `通义千问 / qwen-turbo` 或者 `OpenAI / gpt-4o-mini`（如果你还没配过模型 API Key，Dify 会提示你去左下角设置里填一下，按提示走两步就行） - **提示词**：在输入框里粘下面这段话： ```text 你是一个中文摘要助手。下面是一篇网页的原始内容，请： 1. 用中文写一段不超过 150 字的摘要 2. 摘要要点明这篇文章在讲什么、得出了什么结论 3. 不要罗列、不要客套话，写成一段顺溜的话 网页内容： {{ HTTP请求 / body }} ``` 那个 `{{ HTTP请求 / body }}` 不是手打的，是从弹出的变量列表里选的——意思是"把上一个节点抓到的网页内容塞进这里"。 **原理**：LLM 节点是整张工作流的"大脑"。它本身啥都不知道，但你给它喂一段提示词加一段原始内容，它就能按你要求的格式和长度产出结果。这种"我给输入、你给输出"的搭法叫**提示词工程**，简单说就是**用大白话告诉 AI 你想要什么**——你写得越清楚，它做得越准。 [截图：LLM 节点提示词配置，里面有变量引用] ### 第 5 步：发布并测试 **动作**：右上角点「发布」按钮 → 选「发布更新」→ 再点「在新窗口运行」。 会弹出一个干净的页面，让你填那个 `url` 字段。粘一个真实网址进去（比如某篇博客文章），点"开始运行"。 几秒钟以后，页面上会出现一段中文摘要——成了。 如果你想长期用，发布面板里还能勾「**API 访问**」、「**嵌入网站**」、「**定时任务**」这些选项。最爽的是定时任务——勾上以后，可以设成"每天早上 9 点自动跑一次某个网址"，结果直接发到你飞书、邮箱或者 Webhook。 **原理**：发布以后，Dify 帮你把这个工作流**变成了一个真正的在线服务**——别人能用网址访问、能用 API 调用、能定时触发。你只画了一张图，Dify 把"上线"这个最麻烦的事帮你包了。这正是开源平台和云版结合起来最香的地方：**画图你来，运维它管**。 [截图：发布以后的运行页面 → 填 URL → 出摘要结果] 到这里，你已经搭出了一个真正能干活的工作流 Agent。把它发给身边一个做内容、做调研、做客服的朋友试一下，看他用完以后什么反应——大概率他会愣两秒，然后开始追问"这玩意儿你怎么搞的"。 ## 你刚才做了什么（30 秒原理） 刚才那 5 步，本质上你做了一件事：**把"抓网页"和"写摘要"两个本来要分开干的活儿，串成一条自动跑的流水线**。 这个机制有个专业名字叫**工作流**（workflow），听上去技术，其实就是一句大白话——**把多步操作按顺序串起来，让它一口气跑完**。比如"打开网页 → 读内容 → 写摘要 → 发出去"，每一步本来都要你手动做，串起来以后变成"你只丢一个网址，剩下的它自己跑完"。 工作流跟 Coze 那种"聊天 Bot"最大的区别是：**Bot 是被动等你问、问一句答一句**；**工作流是主动按流程走、一次跑到底**。前者像客服，后者像流水线工人。两种都有用，看你今天的活儿是哪一种。 整个互联网上你看到的那些"自动总结新闻""每天定时发周报""一键整理收藏夹"的小工具，背后跑的基本都是这套机制。你刚才用 5 分钟体验了一遍，已经超过很多还停留在"AI 只能聊天"认知阶段的人。 ## 进阶玩法（选看） 跑通基础版以后，等哪天你觉得"还能再玩点啥"，下面这些方向可以继续探索： - **接知识库**：在工作流里加一个"知识检索"节点，挂上你自己上传的 PDF、Word，让它在写摘要之前先翻一下你的私有资料，回答会贴着你的业务走。 - **接外部 API**：HTTP 请求节点不只能抓网页，也能调任何第三方服务——发飞书、发钉钉、查天气、写数据库——配置一下网址和参数就行。 - **团队协作**：Dify 支持一个工作空间多个成员，每个人都能看到、改同一套工作流。如果你公司想统一搭一套 AI 工具给所有同事用，Dify 是为数不多专门为这件事设计的平台。 这些玩法都不用写代码，但每一个都能让你的工作流能力翻一倍。 ## 接下来 到这里，你已经从"听说过工作流 Agent"升级成"我自己搭过一个"了。下面这几条路任选其一： - **想看不同平台的差别** → [Coze 5 分钟搭机器人](/agent/cards/coze-5min-quickstart) 适合你想对比一下 Coze 那种"聊天 Bot"和 Dify 这种"工作流"哪个更顺手。 - **想横向了解所有零代码平台** → [4 个零代码平台速览](/agent/cards/nocode-platforms-overview) 适合你看完两边以后想再确认一下"还有没有更适合我的选项"。 - **想搞懂工作流里 AI 是怎么调工具的** → [Tool Use](/agent/cards/tool-use) 适合你做完之后开始好奇"它到底是怎么知道该按这个顺序跑的"。 --- 不用一次都点开。把今天搭的这个工具丢给身边一个朋友用一下，听一下他的反馈，比看十张卡都管用。明天再来挑一条路接着走就行。 --- *Source: https://learnagent.wiki/agent/cards/dify-quickstart* *Markdown mirror of https://learnagent.wiki, served as text/markdown for LLM ingestion.*