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在 Dify中，通过可视化工作流（Workflow） 和 智能体（Agent）编排，即使无代码经验，也能快速构建贴合业务场景的专属 AI 智能体。

第一步：明确业务目标 → 定义智能体“做什么”
常见业务场景示例：

✨ Dify 实操建议：
在 「应用设置」→「描述」 中清晰写明：“你是一个帮助电商客服处理退换货咨询的智能体……”
使用 「用户意图分类」节点（在 Workflow 中）提前识别用户需求类型（如“退货”“查物流”“投诉”）

第二步：可视化编排 → 用 Workflow 搭建“怎么做”
Dify 的 可视化工作流（Visual Workflow） 是打造高可控性智能体的核心工具。关键三要素：

1. 输入预处理
   添加 「变量提取」节点：从用户输入中抽取出关键信息（如订单号、产品名称）。
   使用 「条件分支」节点：根据关键词或正则判断走不同流程（例如含“紧急”→优先处理）。
2. 知识增强
   连接 「知识库检索」节点：自动匹配内部文档（如产品手册、政策文件），避免幻觉。
   设置 相似度阈值（如 0.6），低于则不引用，防止错误关联。
3. 输出结构化
   用 「LLM 节点」+ 提示词模板 控制格式：
   你是一名{角色}，请根据以下信息生成{输出要求}：

• 用户问题：{{input}}
• 相关知识：{{retrieved_context}}
• 必须包含：原因说明、解决方案、预计时效

第三步：测试与迭代 → 确保“做得对”

1. 沙盒调试
   在 Dify 的 「调试面板」 输入典型/边界案例（如模糊提问、多意图混合）。
   观察每个节点的输入输出，检查知识检索是否准确、逻辑分支是否合理。
2. 评估指标
   建立简单评估标准：
   准确性：答案是否基于知识库？
   完整性：是否覆盖所有必要信息点？
   安全性：是否规避了敏感/越权回答？
3. 持续优化
   收集真实用户对话 → 导入 「标注」功能 → 微调提示词或调整 Workflow。
   对高频失败场景，新增 「兜底规则」（如“若无法确定，请引导联系人工客服”）。

附加秘籍：提升专业感的细节

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