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ai.lowcode.dify-coze Dify / Coze 低代码 AI 平台:工作流、知识库、自定义工具和与代码开发的分工 lesson ai
lowcode
Dify
Coze
低代码
工作流
知识库
自定义工具
OpenAPI
basic
ai.rag.pipeline-chunking
2.5
ai.lowcode.scenario.poc-to-production
ai.function-calling.tool-loop
ai.lowcode.interview
13
1

Dify / Coze 低代码 AI 平台:工作流、知识库、自定义工具和与代码开发的分工

Dify、Coze 等平台迭代很快,界面和功能以官方文档为准:https://docs.dify.ai/ 、https://www.coze.cn/open/docs

解释说明

低代码 AI 平台把大模型应用的常见部件做成可视化组件:

部件 说明
应用类型 聊天助手、Agent、工作流(Workflow / Chatflow)
知识库 上传文档 → 自动切分、嵌入、检索(可配置切分规则、混合检索、重排)
工作流节点 大模型、知识检索、条件分支、代码节点、HTTP 请求、工具、变量处理
工具 内置工具 + 自定义工具(导入 OpenAPI 描述即可调用你的接口)
发布 Web 页面、API、嵌入网页;部分平台可发布到飞书 / 企业微信 / 公众号等渠道
运维 对话日志、标注、简单的效果统计

Dify 开源、可私有化部署(Docker Compose),适合企业内部;Coze(扣子) 是字节的平台,渠道发布方便,也有开源版本(以官方为准)。

和写代码怎么分工?

适合低代码 适合写代码
快速验证想法(PoC)、内部小工具 复杂业务逻辑、精细的权限控制
业务人员需要自己调整提示词和流程 需要完整测试、评测门禁、版本管理
标准的知识库问答 高并发、低延迟、自定义的检索优化

常见的企业做法是组合:平台负责编排和界面,核心业务能力用代码实现成接口,作为自定义工具接入平台。这样开发者掌握关键逻辑和权限,业务人员可以调整流程。

案例

运营团队想要一个“订单查询助手”。开发者用 FastAPI 写了订单查询接口(带 API Key 鉴权和店铺隔离),导出 OpenAPI 描述;运营在 Dify 中创建工作流:意图判断 → 调用订单查询工具 → 大模型组织回复,并接入知识库回答售后政策。两天上线试用,后续根据日志调整提示词。

代码示例

供 Dify 导入的自定义工具接口(完整版本 examples/dify-tool-api/app.py,带测试):

app = FastAPI(
    title="订单查询工具",
    version="1.0.0",
    servers=[{"url": "http://127.0.0.1:8100"}],   # 导入时需要 servers,部署后改成实际地址
)


@app.get("/orders/{order_id}", operation_id="getOrderStatus", response_model=OrderStatus,
         summary="查询订单状态", description="根据订单号查询订单状态和预计送达时间。订单号形如 A1001。")
def get_order_status(order_id: str, shop: str = Depends(auth)) -> OrderStatus:
    ...

要点:operation_id 会成为工具名;summary / description 就是模型看到的工具说明,要写清楚;鉴权用 API Key,每个调用方一个 Key,按 Key 隔离数据。在 Dify 中导入 http://<地址>/openapi.json 即可。

易错点

  • 自定义工具接口没有鉴权,或者所有调用方共用一个 Key。
  • OpenAPI 中缺少 servers、operationId,导入失败或工具名难以理解。
  • 平台部署在内网,工具接口地址填了 localhost(平台容器里的 localhost 不是你的电脑)。
  • 把复杂业务逻辑都写在代码节点里,无法测试和复用。
  • 平台中的提示词和流程没有版本记录,改坏了无法回退:定期导出 DSL / 配置并放进 Git。
  • 私有化部署后忽视升级和安全补丁。

面试常问

  • 用过 Dify / Coze 吗?做过什么?
  • 低代码平台和自己写代码怎么选?
  • 怎么把公司已有的接口接入 Dify?