摘要：
本文系统讲解 Dify 工作流的核心概念、操作方法与实际应用场景，面向零基础或初级 AI 开发者。文章介绍了 AI 工作流、Prompt、LLM、大语言模型节点、Question Classifier、HTTP Request 接口调用节点和模板节点等核心名词，结合内容审核、客服和多语言翻译场景进行现实案例解析。通过详细步骤指导，读者可以在 Dify 平台上创建完整工作流，实现多任务分支处理、调用外部系统和统一输出格式。文章还提供通用模板和落地案例，强调工作流是 AI 从“能想”到“能做”的关键工程化方法，为团队构建长期可维护的 AI 应用提供实践指南。
引言：为什么“会用模型”已经不够了？
随着大语言模型能力不断增强，AI 应用的门槛正在降低，但真正可落地的 AI 产品却越来越依赖工程能力。
在实际业务中，仅靠一个 Prompt 已无法解决以下问题：
- 多种用户需求混合在同一个入口
- 不同任务需要不同处理逻辑
- 需要接入外部系统与真实数据
- 输出结果必须稳定、可复用
这正是 Dify 工作流（Workflow） 发挥价值的地方。
一、什么是 Dify？一句话说明白
Dify 是一个面向应用层的 LLM 应用开发平台，帮助开发者和产品人员，用低代码方式将大模型能力，组合成真正“能干活”的 AI 应用。
如果做一个类比：
模型 ≈ 大脑
Dify ≈ 操作系统
工作流 ≈ 行为流程与执行规则
二、核心名词详解（结合现实理解）
1️⃣ AI 工作流（Workflow）
通俗解释：
AI 工作流是一套预先设计好的执行流程，用来规定 AI 在不同场景下“该做什么、不该做什么”。
它的核心不是“让 AI 更聪明”，而是让 AI 更可控。
现实案例：
在内容审核场景中：
- 用户提交内容
- 工作流判断是否为广告
- 若是广告 → 标记并提示修改
- 若不是 → 进入内容优化流程
没有工作流，这些判断只能靠一次 Prompt 碰运气。
2️⃣ Prompt（提示词）
通俗解释：
Prompt 是一次性告诉 AI“你现在要做什么”。
为什么 Prompt 不够用？
- 无法处理多分支逻辑
- 不适合调用外部系统
- 结果难以标准化
现实对比：
- Prompt：临时口头安排
- 工作流：标准作业流程（SOP）
3️⃣ LLM（大语言模型）
通俗解释：
LLM 是 AI 负责“理解、推理和生成”的核心引擎。
在 Dify 中，LLM 并不是全部，而是工作流中的一个“执行节点”。
现实案例：
在客服系统中，LLM 负责：
- 理解用户问题
- 提取关键诉求
- 生成自然语言回复
而是否升级工单、是否转人工，则由工作流逻辑决定。
4️⃣ 节点（Node）
通俗解释：
节点是工作流中的最小功能单元，每个节点只负责一件事。
为什么要拆成节点？
- 逻辑更清晰
- 易调试
- 易扩展
现实类比：
就像工厂流水线，每个工位只负责一个动作，而不是整条生产线。
5️⃣ Question Classifier（问题分类节点）
通俗解释：
用于判断用户输入属于哪一类任务。
常见分类：
- 内容摘要
- 翻译
- 查询
- 咨询
现实案例：
企业知识助手中：
- “帮我总结这份文档” → 摘要流程
- “这个制度怎么执行？” → 问答流程
6️⃣ HTTP Request（接口调用节点）
通俗解释：
用于让 AI 调用外部系统或服务。
现实应用：
- 查询天气
- 调用翻译接口
- 对接企业 CRM / ERP 系统
这一步，让 AI 不再只“会说话”，而是真正“能办事”。
7️⃣ Template（模板节点）
通俗解释：
用于将零散的结果，整理成统一格式输出。
常用场景：
- 自动报告
- 客服标准回复
- 内容发布模板
示例：
【用户问题】
{{ question }}
【处理结果】
{{ result }}
三、如何用 Dify 搭建一个完整工作流？
Step 1：创建 Workflow 应用
- 登录 Dify
- 新建应用 → 选择 Workflow
Step 2：设计主流程
Start
↓
Question Classifier
Step 3：配置不同处理分支
- 摘要 → LLM 节点
- 翻译 → HTTP Request 或 LLM
- 查询 → API 接口
Step 4：统一输出格式
- 使用 Template 节点
- 确保输出结构一致，便于系统使用
Step 5：调试与优化
- 单节点调试
- 检查变量传递
- 优化 Prompt 与分类准确率
四、【通用 Dify 工作流模板】
适用于大多数 AI 应用场景：
Start
↓
Question Classifier
├─ 摘要 → LLM_Summary → Template → End
├─ 翻译 → HTTP_Translate → Template → End
└─ 查询 → HTTP_Query → Template → End
五、真实落地案例：内容运营 AI 助手
应用能力：
- 自动摘要长文
- 多语言翻译
- 统一发布格式
实际效果：
- 减少人工处理时间
- 提升内容一致性
- 降低培训成本
结语：工作流，是 AI 走向工程化的关键一步
模型决定了 AI 能“想到什么”，
而工作流决定了 AI 能“做到什么”。
Dify 的价值，正在于将大模型能力工程化、流程化、产品化。
对于希望构建长期可维护 AI 应用的团队来说，理解并掌握 Dify 工作流，是一条必经之路。
| 比较维度 | LangChain | Dify | Coze |
|---|---|---|---|
| 可定制性 | ⭐⭐⭐⭐⭐（深度可控） | ⭐⭐⭐（中等） | ⭐⭐（低） |
| 易用性 / 上手难度 | ⭐⭐（需开发能力） | ⭐⭐⭐⭐（低代码） | ⭐⭐⭐⭐⭐（最易上手） |
| 扩展性 / 集成能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 部署速度 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 适合场景 | 复杂企业应用、研发团队 | 企业内部流程、知识库应用 | 客服、对话机器人、快速原型 |
| 生态与社区 | ⭐⭐⭐⭐⭐（最活跃） | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 成本 | 中高（开发与维护成本） | 中等（按服务付费或企业版） | 低至中等（低代码平台订阅） |
| 适用人群 | 开发者 / 技术团队 | 产品经理 / 企业业务人员 / 低代码用户 | 快速部署团队 / 客服人员 / 非技术用户 |
