零代码搭 Agent/用 Dify 5 分钟搭一个工作流 Agent
零代码搭 Agent

用 Dify 5 分钟搭一个工作流 Agent

用开源的 Dify 平台搭一个能跑工作流的 Agent,比如自动总结网页、把日报发到飞书、定时抓数据

难度 210 分钟practice更新于 2026-04-27

内容摘要

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https://cloud.dify.ai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https://github.com/langgenius/dify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 https://cloud.dify.ai,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:
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 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 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 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。

延伸阅读

优先展示同分类且标签更接近的内容,方便继续串联学习。

零代码搭 Agent难度 14 分钟对比
01

不想写代码?4 个零代码平台速览

4 个主流零代码平台速览(Dify / Coze / 扣子 / GPTs),帮你判断"我适合哪条路",不用先学编程也能搭出第一个 Agent

入门零代码低代码DifyCoze
更新于 2026-04-27nocode-platforms-overview
零代码搭 Agent难度 110 分钟实践
02

用 ChatGPT GPTs 3 分钟搭一个个人助手

已经付了 ChatGPT Plus 的人,3 分钟用 GPTs 搭出第一个专属助手 Bot,无需安装、无需配置

入门零代码GPTsChatGPT实战
更新于 2026-04-27gpts-quickstart
零代码搭 Agent难度 18 分钟实践
03

用 Coze 5 分钟搭一个知识库机器人

不写一行代码,5 分钟用 Coze(或国内版扣子)搭出第一个能回答你专属问题的 AI 机器人,全程拖拽

入门零代码Coze扣子实战
更新于 2026-04-27coze-5min-quickstart