Dify AI 工作流与提示工程架构分析
一、核心架构组成
1. Agent体系
- 采用分层架构设计
- 集成FireCrawl、Cursor、Flux Pro AI等工具链
- 支持DSL工作流定义(.yml文件配置)
2. 技术组件矩阵
| 组件类型 | 具体实现 |
|---|---|
| 网页爬取 | FireCrawl |
| 代码处理 | Cursor |
| 可视化分析 | Flux Pro AI |
| 工作流定义 | Dify Workflow DSL |
二、工作流执行流程
-
数据采集阶段
- 通过FireCrawl进行URL内容抓取
-
多模型协同处理
- 第一层处理：Qwen-max-latest/DeepSeek模型执行初始分析
- 第二层处理：OpenAI o3-mini进行二次加工
- 最终处理：Google Gemini 2.0 Flash生成最终输出
-
质量保障机制
- 内置代码审查(Code Review)环节
- 多阶段结果验证流程
三、提示工程设计
分层提示架构
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基础处理层
- 输入：原始Markdown数据
- 输出：结构化中间结果
- 使用模型：Qwen-max-latest
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深度分析层
- 执行数据关联分析
- 生成扩展上下文
- 使用模型：OpenAI o3-mini
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最终输出层
- 生成格式化报告
- 执行质量校验
- 使用模型：Google Gemini 2.0 Flash
模型调度策略
- 根据处理阶段动态分配计算资源
- 支持多模型结果对比验证
- 异常处理自动回退机制
四、系统特性
- 模块化工作流设计
- 可视化流程编排界面
- 支持实时调试与迭代
- 内置版本控制功能
五、典型应用场景
- 自动化内容生成
- 智能数据分析报告
- 多源信息聚合处理
- 知识库动态维护
注：该架构通过分层模型调度和模块化工作流设计，实现了从数据采集到智能输出的完整闭环，特别适用于需要多阶段处理的复杂AI应用场景。
