Dify智能体搭建指南5个模块搭出一个会查数据、写文案、生成视频的私人助手【免费下载链接】hello-agents 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hello-agents本文基于开源教程项目《从零开始构建智能体》hello-agents用低代码平台 Dify 搭建一个真正能用的 Dify智能体个人助手回答日常问题、润色文案、生成图片视频、查高德天气路线还能直接对数据库做自然语言查询。不需要写大量代码每一步都给了可验证的检查点跟着做即可。整体编排思路是用户输入先经过「问题分类器」再路由到对应分支。五个能力模块共用一个入口各自有独立的节点链路最后统一走「直接回复」输出。这样以后再想加新功能只需给分类器增加一个类别、接一条分支不用推翻重来。 安装插件并验证环境需要装哪些插件这一步要达成的目标后续所有模块依赖的模型和工具插件全部就位搭建过程不会因为缺依赖而中断。操作如下在 Dify 控制台右上角点击「插件」按钮进入插件市场。按名称搜索并安装Gemini、OpenAI、豆包生图Doubao Image and Video Generator、rookie-text2data 等。顺手装上图中同时出现的 AntV 可视化图表、Agent 策略支持 MCP 工具等插件。为什么要提前做Dify 的大模型调用、图片视频生成、数据库查询能力全部来自插件先装齐再搭流程避免中途来回补装、重复改配置。如何确认装好了在插件列表页看到刚装的插件都显示出来、且出现卸载按钮即说明安装完成。 创建 Chatflow 与问题分类器创建空白应用这一步要达成的目标应用骨架就绪所有用户提问都先进同一条分流链路。在控制台选择创建空白应用类型选 Chatflow。相比单 Agent 模式Dify Chatflow 支持多分支会话流更适合这种「一个入口、多种能力」的结构。配置分类器的九类问题在「开始」节点后拖出「问题分类器」选择模型示例用 gpt-4.1-mini定义九个类别一般性生活问题、优化文案、生成图片、生成视频、高德天气/经纬度/路径规划、饮食推荐、最新新闻、数据分析、查询数据。每个类别只需一句描述。分类器靠这些描述判断用户问题属于哪条分支描述越具体误路由越少。如何确认成功在测试窗口分别输入「今天深圳天气怎么样」和「帮我润色一段文案」运行轨迹应显示分类器分别落进「高德」与「优化文案」分支。 配置文本能力日常问答与文案优化日常问答兜底分支这一步要达成的目标助手最基础的对话能力可用其他分支没接住的问题由它兜底。画布中按「开始-问题分类器-LLM-直接回复」连线LLM 节点配置模型并挂载「获取时间」工具。系统提示词把角色设定为「日常问题咨询专家」要点如下# Role: 日常问题咨询专家 - 语言: 中文专门回答日常生活一般性问题 - 性格: 亲切友好、耐心细致、务实可靠 - 原则: 实用性优先基于可靠信息避免主观臆断文案优化模块流程结构完全相同只是把 LLM 提示词换成「文案优化专家」人设。提示词里写清三条限制不改变原始文案的核心信息、不添加虚构内容、直接输出优化后的文本。这样用户输入由分类器自动路由两个模块各有独立提示词互不干扰。如何确认成功问一个生活问题如「米饭放多久会坏」回答应通俗、可操作再发一段粗糙的推广文案输出应变得更结构化、更完整。接入高德 MCP 与图片视频生成高德地图 MCP 三步接入这一步要达成的目标助手能调用真实的外部服务而不是凭模型记忆作答。注册魔搭ModelScope社区账号进入高德地图 MCP 服务页面。到高德开放平台新建应用生成 API key。把 api_key 填回 MCP 配置页配置成功后会得到 SSE 服务地址。回到 Dify选择「开始-问题分类器-Agent-直接回复」分支Agent 节点选 ReAct 模式添加「获取时间戳」工具配置 MCP 服务时选 SSE 模式去掉 mcp-server 前缀后把其余地址复制过来再填写对应提示词。豆包图片与视频生成生图分支为「开始-问题分类器-豆包T2I-直接回复」生视频分支把中间节点换成豆包T2V。前提是先在火山引擎开通文生图、文生视频权限并配好对应的 api_key。如何确认成功问「今天深圳天气怎么样」回复应包含当天温度、风向和后续几天预报再让它画一张图应返回生成图片。 自然语言查数据与可视化连接与查询提示词这一步要达成的目标用一句大白话就能查库并以自然语言给出结论。安装 rookie-text2data 插件填入数据库连接信息IP、库名、端口、账号、密码。关键一步是给模型提供表结构——直接贴 DDL 语句或写清表名与字段的对应关系这直接决定生成的 SQL 是否准确。查询结果再经过 LLM 节点整理提示词角色设为「数据查询师」归纳整理数据、突出关键洞察、不得篡改原始值、不泄露隐私。可视化图表输出「数据分析」类别另建一条分支提示词角色为「数据分析师」要求至少生成一幅图表可调用 generate_column_chart、generate_line_chart、generate_pie_chart 工具——它们来自前面装好的可视化插件。如何确认成功输入「查询熊二多少岁」轨迹应显示插件生成并执行 SQL最终输出「熊二的年龄为4岁」切到数据分析类别提问应返回一段总结加一幅图表。 成果验收清单搭建完成后逐条核对以下内容全部通过即说明这个 Dify智能体可以投入使用模型、生图、数据库查询、可视化、MCP 五类插件均已安装并在插件页可见九类问题经分类器路由后无明显误判分支日常问题得到通俗可用的回答粗糙文案能输出润色后的版本高德天气、路线查询返回实时数据而非模型编造文生图、文生视频请求都能返回生成内容自然语言查库结果准确且能输出至少一幅 BI 图表运行轨迹中各节点全部通过无超时或断链本教程的完整图文材料位于项目 Extra-Chapter/ 目录Extra03 章节对照阅读可以核对每一步的界面细节。【免费下载链接】hello-agents 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hello-agents创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Dify智能体搭建指南：5个模块搭出一个会查数据、写文案、生成视频的私人助手
Dify智能体搭建指南5个模块搭出一个会查数据、写文案、生成视频的私人助手【免费下载链接】hello-agents 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hello-agents本文基于开源教程项目《从零开始构建智能体》hello-agents用低代码平台 Dify 搭建一个真正能用的 Dify智能体个人助手回答日常问题、润色文案、生成图片视频、查高德天气路线还能直接对数据库做自然语言查询。不需要写大量代码每一步都给了可验证的检查点跟着做即可。整体编排思路是用户输入先经过「问题分类器」再路由到对应分支。五个能力模块共用一个入口各自有独立的节点链路最后统一走「直接回复」输出。这样以后再想加新功能只需给分类器增加一个类别、接一条分支不用推翻重来。 安装插件并验证环境需要装哪些插件这一步要达成的目标后续所有模块依赖的模型和工具插件全部就位搭建过程不会因为缺依赖而中断。操作如下在 Dify 控制台右上角点击「插件」按钮进入插件市场。按名称搜索并安装Gemini、OpenAI、豆包生图Doubao Image and Video Generator、rookie-text2data 等。顺手装上图中同时出现的 AntV 可视化图表、Agent 策略支持 MCP 工具等插件。为什么要提前做Dify 的大模型调用、图片视频生成、数据库查询能力全部来自插件先装齐再搭流程避免中途来回补装、重复改配置。如何确认装好了在插件列表页看到刚装的插件都显示出来、且出现卸载按钮即说明安装完成。 创建 Chatflow 与问题分类器创建空白应用这一步要达成的目标应用骨架就绪所有用户提问都先进同一条分流链路。在控制台选择创建空白应用类型选 Chatflow。相比单 Agent 模式Dify Chatflow 支持多分支会话流更适合这种「一个入口、多种能力」的结构。配置分类器的九类问题在「开始」节点后拖出「问题分类器」选择模型示例用 gpt-4.1-mini定义九个类别一般性生活问题、优化文案、生成图片、生成视频、高德天气/经纬度/路径规划、饮食推荐、最新新闻、数据分析、查询数据。每个类别只需一句描述。分类器靠这些描述判断用户问题属于哪条分支描述越具体误路由越少。如何确认成功在测试窗口分别输入「今天深圳天气怎么样」和「帮我润色一段文案」运行轨迹应显示分类器分别落进「高德」与「优化文案」分支。 配置文本能力日常问答与文案优化日常问答兜底分支这一步要达成的目标助手最基础的对话能力可用其他分支没接住的问题由它兜底。画布中按「开始-问题分类器-LLM-直接回复」连线LLM 节点配置模型并挂载「获取时间」工具。系统提示词把角色设定为「日常问题咨询专家」要点如下# Role: 日常问题咨询专家 - 语言: 中文专门回答日常生活一般性问题 - 性格: 亲切友好、耐心细致、务实可靠 - 原则: 实用性优先基于可靠信息避免主观臆断文案优化模块流程结构完全相同只是把 LLM 提示词换成「文案优化专家」人设。提示词里写清三条限制不改变原始文案的核心信息、不添加虚构内容、直接输出优化后的文本。这样用户输入由分类器自动路由两个模块各有独立提示词互不干扰。如何确认成功问一个生活问题如「米饭放多久会坏」回答应通俗、可操作再发一段粗糙的推广文案输出应变得更结构化、更完整。接入高德 MCP 与图片视频生成高德地图 MCP 三步接入这一步要达成的目标助手能调用真实的外部服务而不是凭模型记忆作答。注册魔搭ModelScope社区账号进入高德地图 MCP 服务页面。到高德开放平台新建应用生成 API key。把 api_key 填回 MCP 配置页配置成功后会得到 SSE 服务地址。回到 Dify选择「开始-问题分类器-Agent-直接回复」分支Agent 节点选 ReAct 模式添加「获取时间戳」工具配置 MCP 服务时选 SSE 模式去掉 mcp-server 前缀后把其余地址复制过来再填写对应提示词。豆包图片与视频生成生图分支为「开始-问题分类器-豆包T2I-直接回复」生视频分支把中间节点换成豆包T2V。前提是先在火山引擎开通文生图、文生视频权限并配好对应的 api_key。如何确认成功问「今天深圳天气怎么样」回复应包含当天温度、风向和后续几天预报再让它画一张图应返回生成图片。 自然语言查数据与可视化连接与查询提示词这一步要达成的目标用一句大白话就能查库并以自然语言给出结论。安装 rookie-text2data 插件填入数据库连接信息IP、库名、端口、账号、密码。关键一步是给模型提供表结构——直接贴 DDL 语句或写清表名与字段的对应关系这直接决定生成的 SQL 是否准确。查询结果再经过 LLM 节点整理提示词角色设为「数据查询师」归纳整理数据、突出关键洞察、不得篡改原始值、不泄露隐私。可视化图表输出「数据分析」类别另建一条分支提示词角色为「数据分析师」要求至少生成一幅图表可调用 generate_column_chart、generate_line_chart、generate_pie_chart 工具——它们来自前面装好的可视化插件。如何确认成功输入「查询熊二多少岁」轨迹应显示插件生成并执行 SQL最终输出「熊二的年龄为4岁」切到数据分析类别提问应返回一段总结加一幅图表。 成果验收清单搭建完成后逐条核对以下内容全部通过即说明这个 Dify智能体可以投入使用模型、生图、数据库查询、可视化、MCP 五类插件均已安装并在插件页可见九类问题经分类器路由后无明显误判分支日常问题得到通俗可用的回答粗糙文案能输出润色后的版本高德天气、路线查询返回实时数据而非模型编造文生图、文生视频请求都能返回生成内容自然语言查库结果准确且能输出至少一幅 BI 图表运行轨迹中各节点全部通过无超时或断链本教程的完整图文材料位于项目 Extra-Chapter/ 目录Extra03 章节对照阅读可以核对每一步的界面细节。【免费下载链接】hello-agents 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hello-agents创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考