Dify Agent 策略深度解析与应用指南

1. 引言：Dify Agent 与 Agent 策略概览

Dify 平台中的 Agent (智能体) 功能为构建高级 AI 应用提供了强大的支持。理解 Agent 的核心概念及其策略机制，是充分利用 Dify 进行复杂应用开发的关键。

1.1 什么是 Dify Agent (智能体)？

在 Dify 平台中，Agent (或称智能体助手) 指的是一类能够利用大型语言模型 (LLM) 的推理能力，自主设定目标、拆解复杂任务、调用工具并优化执行流程的 AI 组件 。更具体地说，在 Dify 的 Chatflow (对话流) 或 Workflow (工作流) 中，Agent 节点扮演着核心角色，它使得 LLM 能够自主地调用工具并执行多步推理 。可以将 Dify Agent 视为一个嵌入在应用中的“大脑”，它能够根据预设的策略和实时输入进行决策和行动 。

Agent 的设计初衷是为了应对日益复杂的 AI 应用场景。当一个任务不仅仅是简单的问答，而是需要查询外部数据、执行特定操作、或者根据不同情况作出不同反应时，Agent 的价值便凸显出来。它们能够“简化复杂任务”并“操作工具” ，这意味着 Agent 节点成为了工作流中集中处理决策和工具调度的中枢 。因此，Dify Agent 并非简单的 LLM 调用封装，而是作为一种更高级的抽象，充当着大型 Dify 应用中子任务和外部交互的微型编排器。对于那些涉及多步骤执行、需要基于外部数据进行条件判断、或要求动态选择工具的任务，Agent 提供了一种有效的解决方案，使得开发者能够构建出超越线性提示-响应模式的复杂 AI 应用。

1.2 Agent 策略的核心作用与价值

Agent 策略是 Dify Agent 功能的核心。它是一个可扩展的模板，定义了 Agent 节点的标准化输入输出格式，以及其内部的推理和决策逻辑 。简而言之，Agent 策略决定了 LLM 在 Agent 节点中如何“思考”以及如何使用工具 。

可以将 Agent 策略理解为 Agent 的“逻辑模块”或“引擎”。正是这个策略规定了 Agent 如何处理用户请求、如何选择合适的工具、如何组织工具的输入参数、以及如何解读工具返回的结果并决定下一步行动。Dify 将 Agent 策略设计为可插拔的“动力系统” ，这种架构选择带来了显著的优势。

Dify 中 Agent 节点（执行单元）与 Agent 策略（决策逻辑）的分离，是一项基础性的架构决策 4。Dify 提供了如 Function Calling 和 ReAct 等内置策略，并且支持开发者创建自定义策略 5。这种解耦设计，正如将汽车的引擎与其控制系统分离 ，带来了多方面的益处：

• 灵活性 (Flexibility): 用户可以在不修改 Agent 节点核心设置的情况下，根据需求切换不同的 Agent 策略。
• 可扩展性 (Extensibility): 开发者可以创建新的 Agent 策略（例如实现 CoT、ToT 等高级推理模式），并通过 Dify Marketplace 分享 ，从而形成一个丰富的推理方法生态系统。
• 可维护性 (Maintainability): 逻辑更新可以在策略插件内部进行，而无需对整个应用进行大规模调整。

这种设计使得 Dify 成为了一个 AI 推理策略的“创新试验田” ，极大地促进了 Agent 能力的演进和应用场景的拓展。

1.3 Agent 在 Dify 工作流 (Workflow) 和应用编排中的角色

在 Dify 的工作流和应用编排中，Agent 节点扮演着至关重要的角色。它能够将传统固定流程中的某些步骤解放出来，交由 LLM 进行自主决策和判断 。Agent 节点作为工作流的一部分，与上游节点（提供输入）和下游节点（接收输出）相连接，有机地融入整个应用逻辑中 。

工作流通常用于“约束任务的执行方式” ，这意味着流程在很大程度上是预先定义好的。然而，Agent 节点的引入，为这种确定性的流程注入了“自主决策和判断”的能力 。Agent 节点就像是连接结构化、预定义工作流与 LLM 动态推理能力之间的桥梁。虽然整体工作流定义了一个大致的执行序列，但 Agent 节点可以根据其内部策略、实时输入以及工具的输出，引入非确定性的路径或行动。

因此，当应用流程中的某些环节需要复杂的智能决策，而这种决策难以通过简单的硬编码或条件逻辑预先确定时，就应当考虑使用 Agent 节点。这使得应用能够更具适应性和鲁棒性，从而更好地处理各种预料之外的输入和复杂情况。

2. Dify 内置 Agent 策略深度解析

Dify 平台内置了两种核心的 Agent 策略：Function Calling (函数调用) 和 ReAct (Reason + Act，即推理与行动)。这两种策略为开发者提供了构建具备不同自主行为能力的 Agent 的基础。

2.1 Function Calling (函数调用) 策略

Function Calling 策略允许 Agent 将用户的指令精确地映射到预定义的函数或工具上，从而执行具体操作。

2.1.1 核心逻辑与工作原理

Function Calling 策略的核心机制是让 LLM 识别用户意图，然后决定调用哪个预定义的函数 (工具)，并从用户输入中提取执行该函数所需的参数 。对于本身支持原生函数调用能力的模型 (如 GPT-3.5、GPT-4 等)，通常能展现出更好、更稳定的性能 。

其工作流程大致如下：

1. 用户输入 (User Query): 用户向 Agent 发出指令或问题。
2. LLM 意图识别 (LLM Intent Recognition): Agent 内的 LLM 分析用户输入，理解其真实意图。
3. LLM 工具选择 (LLM Tool Selection): 根据识别到的意图，LLM 从可用的工具列表中选择最合适的工具来完成任务。
4. LLM 参数提取 (LLM Parameter Extraction): LLM 从用户输入中提取调用所选工具所需的参数。
5. 工具执行 (Tool Execution): Dify 平台根据 LLM 提供的工具名称和参数，实际执行该工具。
6. 结果返回 (Result Returned): 工具执行的结果会返回给 LLM (在某些场景下) 或直接输出到工作流的下一步。

Function Calling 的有效性在很大程度上依赖于 LLM 生成结构化输出的能力。LLM 在此策略中不仅仅是生成自由格式的文本，而是要生成一个结构化的请求（例如，一个指明函数名称和参数的 JSON 对象），这个请求可以被 Dify 平台或工具本身准确解析并执行 。因此，LLM 是否能够持续稳定地产生符合预定义工具规范的、格式正确的结构化输出，是 Function Calling 策略可靠性的关键。在选择支持 Function Calling 的 LLM 时，其在生成结构化数据方面的能力（通常这类模型会为此进行专门微调，如 OpenAI 的模型）是一个至关重要的考量因素。同时，提示工程也必须恰当地引导 LLM 生成正确的格式。

2.1.2 主要特点与优势

Function Calling 策略具有以下主要特点和优势 ：

• 精确性 (Precision): 对于定义明确的任务，Function Calling 能够直接调用相应的工具，无需复杂的中间推理步骤，因此执行结果通常较为精确。
• 易于集成外部功能 (Easier external feature integration): 开发者可以将各种外部 API 或现有工具封装成函数，供 LLM 调用，从而方便地扩展 Agent 的能力。
• 结构化输出 (Structured output): 模型输出的是关于函数调用的结构化信息，这使得下游节点更容易处理这些输出，并进行后续的逻辑操作。

2.1.3 在 Dify 中的配置步骤

在 Dify 平台中配置 Function Calling 策略的 Agent 节点，通常包括以下步骤 ：

1. 添加 Agent 节点: 在 Dify Studio 或 Workflow 编辑器中，从工具面板拖拽一个 Agent 节点到画布上。
2. 选择 Agent 策略: 在 Agent 节点的配置面板中，点击“Agent 策略 (Agent Strategy)”，从下拉菜单中选择 “Function Calling”。(通常需要先从 Marketplace 的 Agent Strategies 分类中安装该策略)。
3. 配置模型 (Model): 选择一个驱动 Agent 的大型语言模型。推荐选择明确支持函数调用的模型系列 (如 OpenAI GPT-3.5/GPT-4 等)。
4. 配置工具列表 (Tools List):
   • 点击 “+” 添加 Agent 可以调用的工具。
   • 搜索 (Search): 从已安装的工具插件下拉列表中选择。
   • 授权 (Authorization): 为选定的工具提供必要的 API 密钥或其他凭证。
   • 工具描述和参数设置 (Tool Description and Parameter Settings): 这是非常关键的一步。需要为每个工具提供清晰、准确的描述，以帮助 LLM 理解何时以及为何使用该工具。同时，配置工具所需的任何功能性参数及其描述。LLM 会依据这些描述来决定是否调用以及如何调用工具。
5. 配置指令 (Instruction): 定义 Agent 的任务目标、角色、上下文背景以及行为约束。可以使用 Jinja 语法引用上游节点的变量，为 Agent 提供动态的上下文信息。
6. 配置查询 (Query): 此处通常连接到用户的输入。
7. 配置最大迭代次数 (Maximum Iterations): 设置 Agent 执行步骤的上限（对于 Function Calling，通常一次调用即完成，但某些复杂场景或错误重试可能涉及多次）。
8. 配置输出变量 (Output Variables): 指示该 Agent 节点输出的数据结构，供工作流下游节点使用。

2.1.4 实际应用示例

Function Calling 策略适用于多种需要与外部世界交互或执行特定任务的场景。例如：

• 财务报告分析助手: 用户提问“分析一下 XYZ 公司上一季度的财报”，Agent 可以调用一个“财报获取工具”来获取指定公司的财报数据，再调用一个“数据分析工具”或通过 LLM 自身能力进行分析，并最终生成摘要 。
• 旅行规划助手: 用户说“帮我规划一个三天两夜的巴黎行程”，Agent 可以调用“航班搜索工具”、“酒店预订工具”和“景点推荐工具”，分别查询相关信息，并整合生成初步的旅行计划 。
• 智能客服: 当用户咨询订单状态时，Agent 可以调用“订单查询API工具”，输入订单号，获取最新状态并告知用户。
• 内容创作辅助: 用户要求“为我的新产品写一篇推文，并配一张相关的图片”，Agent 可以先通过 LLM 生成推文初稿，然后调用“图像生成工具”（如 DALL·E）根据推文内容生成图片 。
• 实时信息查询: 例如，使用 AgentQL 工具构建的价格比较器、研究助手或新闻聚合器，Agent 可以调用 AgentQL 的“网页数据提取工具”来获取实时网络信息 。

在这些示例中，Agent 通过 Function Calling 策略，将用户的自然语言请求转化为对特定工具的结构化调用，从而完成任务。

2.1.5 优缺点与适用场景分析

优点 (Pros):

• 如 2.1.2 所述：精确性高、易于集成、输出结构化。
• 对于目标明确、工具接口清晰的任务，执行效率较高。

缺点 (Cons):

• 如果任务定义不够明确，或者用户意图模糊，LLM 可能难以准确选择工具或提取参数。
• 高度依赖 LLM 的原生函数调用能力以及工具定义的清晰度。
• 对于需要多轮次、复杂推理才能确定调用哪个工具或如何组织调用序列的任务，Function Calling 可能显得较为僵硬，不如 ReAct 灵活。
• 如果 LLM 未能正确理解工具的用途或参数，可能会导致调用失败或产生非预期结果。

适用场景 (Suitable Scenarios):

• 需要根据用户意图精确调用特定工具的自动化任务。
• 需要与外部 API 或服务进行交互的聊天机器人。
• 数据检索、信息查询并以特定格式呈现的应用。
• 任务流程相对固定，可以通过一系列明确的工具调用来完成的场景。

2.2 ReAct (Reason + Act) 策略

ReAct 策略为 Agent 提供了一种更接近人类思考方式的、迭代式的行动和推理能力。

2.2.1 核心逻辑与工作原理

ReAct (Reason + Act) 策略的核心在于使 Agent 能够在“推理 (Think)”和“行动 (Act)”之间交替进行 1。其工作流程是一个循环：

1. 思考 (Thought): LLM 首先分析当前的任务状态和最终目标，生成一个关于下一步应该如何做的“思考”或计划。
2. 行动 (Action): 基于这个“思考”，LLM 决定采取一个具体的“行动”，这通常是选择并调用一个合适的工具，或者判断任务已经完成并准备给出最终答案。
3. 观察 (Observation): 如果执行了工具调用，Agent 会“观察”工具返回的结果。

这个“观察”到的结果会作为新的信息输入，反馈给 LLM，LLM 再进行下一轮的“思考”，并决定接下来的“行动”。这个“思考 -> 行动 -> 观察”的循环会持续进行，直到问题得到解决或达到预设的迭代次数上限。

ReAct 策略通过这种迭代循环，模拟了人类在解决复杂问题时采用的探索和调整过程。当面对一个没有直接、一次性解决方案的任务，或者需要逐步收集和处理信息才能得出结论时，ReAct 显得尤为有效。它允许 Agent 根据每一步行动的反馈（即“观察”）来调整策略，进行“路线修正”，从而逐步逼近最终目标。这种机制使得 ReAct 特别适合处理那些更具开放性或需要深度研究的任务。

2.2.2 主要特点与优势

ReAct 策略的主要特点和优势包括 ：

• 有效地利用外部信息 (Effective external information use): Agent 可以通过调用外部工具来获取模型自身知识库之外的信息，或处理模型本身无法完成的任务。
• 更强的可解释性 (Improved explainability): 由于推理过程和行动步骤是交织在一起并被记录下来的，Agent 的“思考”过程具有一定的可追溯性，用户可以理解 Agent 为何做出某些决策。
• 广泛的适用性 (Wide applicability): 适用于需要外部知识或需要执行特定动作的场景，例如复杂的问答、信息检索、以及需要多步骤才能完成的任务执行。

2.2.3 在 Dify 中的配置步骤

在 Dify 中配置 ReAct 策略的 Agent 节点，与 Function Calling 策略的配置步骤类似，但需特别注意“指令 (Instruction)”的编写 ：

1. 添加 Agent 节点。
2. 选择 Agent 策略: 选择 “ReAct”。(同样，通常需要先从 Marketplace 安装)。
3. 配置模型 (Model): 选择一个具备较强推理能力的 LLM。
4. 配置工具列表 (Tools List): 与 Function Calling 类似，添加、授权并清晰描述 Agent 可用的工具及其参数。
5. 配置指令 (Instruction): 这是 ReAct 策略成功的关键。指令需要清晰地引导 LLM 的思考过程。例如，可以包含类似“你需要一步一步地思考。利用可用工具来查找信息。当你获得最终答案时，请直接输出。”这样的提示。指令应明确任务目标、Agent 的角色、可用的工具以及期望的思考和行动模式。
6. 配置查询 (Query): 用户的初始输入。
7. 配置最大迭代次数 (Maximum Iterations): 限制 ReAct 循环的最大次数，以防止无限循环或资源过度消耗。
8. 配置输出变量 (Output Variables): 定义节点输出。

2.2.4 实际应用示例

ReAct 策略因其迭代和推理的特性，非常适合处理需要探索和信息综合的任务。

• 复杂问题解答 / 研究助手: 例如，用户提问：“过去一年中，人工智能领域有哪些重大突破？它们各自潜在的影响是什么？”

一个采用 ReAct 策略的 Agent 可能会这样工作：

1. 1. 思考 (Thought): 我需要找到最近一年 (例如 2023-2024) AI 领域的重大突破，并分析其影响。
   2. 行动 (Action): 使用“网页搜索工具”搜索“major AI breakthroughs 2023-2024”。
   3. 观察 (Observation): 获得一系列搜索结果链接和摘要。
   4. 思考 (Thought): 这些结果看起来相关。我需要逐个查看或筛选关键信息，并思考每个突破可能带来的影响。可能需要进一步搜索特定突破的详细资料。
   5. 行动 (Action): (可选) 针对某个突破，再次使用“网页搜索工具”或“文档读取工具”获取更详细的信息。或者，如果第一个搜索结果足够好，可以直接开始总结。
   6. 观察 (Observation): 获得更详细的信息或确认已有信息足够。
   7. 思考 (Thought): 现在信息基本齐全，我需要将这些突破及其影响综合起来，形成一个有条理的最终答案。
   8. 行动 (Action): 输出最终的综合性答案。

• 动态任务规划与执行: 例如，一个“活动策划助手”，用户说“帮我组织一次周末团队建设活动，预算每人 500 元，地点在城市周边，需要包含至少一项户外运动和一顿特色晚餐。” Agent 需要调用多个工具（如天气查询、场地搜索、餐厅预订、交通规划等），并根据每个工具的返回结果（如天气不适合户外、某场地无档期等）不断调整计划，直到形成一个可行的方案。Dify 网站上提及的“Dify Agent 入门 | 基于 LLM 的任务规划与执行”教程，很可能就涉及到类似 ReAct 的多步推理机制 。

2.2.5 优缺点与适用场景分析

优点 (Pros):

• 如 2.2.2 所述：能有效利用外部信息、可解释性较好、适用范围广。
• 对于复杂、多步骤的任务，以及需要探索和动态调整策略的场景，具有更好的灵活性和适应性。
• 能够处理信息不完整或目标不完全明确的初始请求。

缺点 (Cons):

• 执行速度和成本: 由于涉及多次 LLM 调用（每个“思考”和“行动”步骤都可能调用 LLM），ReAct 通常比 Function Calling 更慢，并且消耗更多的 tokens。
• 推理稳定性: 成功与否在很大程度上取决于 LLM 本身的推理能力以及指导其思考过程的提示 (Instruction) 的质量。如果 LLM 的推理能力不足或提示不当，可能会导致 Agent 陷入无效循环、做出错误决策或无法完成任务。
• 输出解析的复杂性: ReAct 过程中 LLM 产生的“思考”文本的格式可能并不总是严格一致，这给解析和提取关键信息（如下一步的行动或最终答案）带来挑战 。

适用场景 (Suitable Scenarios):

• 需要进行探索性研究、从多个来源收集和综合信息的任务。
• 问题解决方案路径不明确，需要通过迭代尝试和调整来找到答案的复杂问题。
• 需要较高可解释性，希望了解 Agent 决策过程的场景。
• 交互式任务执行，Agent 需要根据中间结果不断调整后续步骤。

3. 探索自定义与高级 Agent 策略

Dify 的 Agent 功能并不仅限于内置的 Function Calling 和 ReAct 策略。其强大的插件化设计为开发者提供了广阔的空间，可以创建和集成自定义的、甚至更高级的 Agent 推理策略。

3.1 Dify Agent 策略的插件化本质

Dify 平台的一个核心设计理念是开放性和可扩展性，这一点在 Agent 策略上体现得尤为明显。Agent 策略并非硬编码在 Dify 系统内部，而是作为一种独立的插件类型存在的 。这意味着 Agent 的“大脑”——即其推理和决策逻辑——是可以被替换和定制的。

开发者可以利用 Dify 提供的工具和 SDK，自行开发新的 Agent 策略插件 。这些自定义策略可以实现不同于内置策略的全新推理模式。更重要的是，这些插件可以通过 Dify Marketplace 进行分享和分发 。这种插件化的本质，极大地降低了开发者尝试和贡献新推理机制的门槛。它使得 Dify 不再是一个封闭的系统，而是成为了一个框架，能够容纳和促进多样化推理策略的开发与集成。用户因此不再局限于 Dify 预定义的策略，可以从社区获取更多选择，或者针对高度特定或前沿的应用场景开发专属策略。这使得 Dify 成为一个灵活的平台，能够支持尖端 Agent 研究和应用的落地。

3.2 如何开发自定义 Agent 策略

开发自定义 Agent 策略通常遵循一套标准流程，涉及到策略的声明 (YAML 文件) 和实现 (Python 代码) 。

主要步骤包括：

1. 初始化插件模板: 使用 Dify 提供的命令行工具 dify plugin init 来创建一个 Agent 策略插件的开发模板 。在初始化过程中，需要选择插件类型为 “Agent Strategy”。
2. 定义策略身份和参数 (YAML): 在策略的 YAML 配置文件中（例如，strategies/my_custom_strategy.yaml），定义策略的唯一标识 (identity) 如名称、作者、多语言标签和描述。同时，声明该策略运行时所需的参数，例如：
   • model: 用于选择驱动此策略的 LLM。
   • tools: 允许用户配置此策略可以调用的工具列表。
   • query: 用户的输入。
   • max_iterations: 最大迭代次数。
   • 以及任何其他策略特有的自定义参数。

可以参考 Dify 官方插件中 function_calling.yaml 的结构作为示例 。

1. 实现推理逻辑 (Python): 在对应的 Python 文件中 (例如，strategies/my_custom_strategy.py)，实现 Agent 策略的核心逻辑。这通常在继承自 AgentStrategy 基类的子类中，通过重写 _invoke 方法来完成。_invoke 方法接收 YAML 中定义的参数，并负责：
   • 管理 Agent 的内部状态和执行循环。
   • 构造发送给 LLM 的提示 (prompts)。
   • 调用 LLM (使用 SDK 提供的 self.session.model.invoke() 或 self.session.model.llm.invoke() 方法) 。
   • 解析 LLM 的响应。
   • 决定是否以及如何调用工具 (使用 SDK 提供的 self.session.tool.invoke() 方法) 。
   • 处理工具的返回结果。
   • 生成最终的输出或进入下一轮迭代。
2. 创建日志: 为了保证策略执行的可追溯性和可调试性，应在 _invoke 方法的关键步骤中创建日志条目，记录 Agent 的思考、行动和观察 。
3. 调试与测试: 利用 Dify 的插件调试功能，在本地运行和测试自定义策略。

3.3 高级推理模式的实现思路

Dify 的 Agent 策略插件架构为实现各种高级推理模式提供了可能性，如思维链 (CoT)、思维树 (ToT)、思维图 (GoT)、思维支柱 (BoT) 以及语义核心 (Semantic Kernels) 等 。

• 思维链 (CoT - Chain-of-Thought):
  • 核心思想: 引导 LLM 在给出最终答案之前，先生成一系列中间的、连贯的推理步骤。
  • Dify 实现思路: 在自定义策略的 _invoke 方法中，可以通过精心设计的提示工程，明确指示 LLM “一步一步地思考”或“首先思考，然后行动”。Agent 需要管理一个包含这些思考步骤和相应行动（可能包括工具调用和观察结果）的序列。dify-official-plugins 仓库中提及的 cot_agent 插件 （尽管其具体文件内容在当前资料中不可直接访问）表明官方对这类策略的关注和支持。其核心在于通过提示让 LLM 显式地生成并记录中间的推理过程。
• 思维树 (ToT - Tree-of-Thought):
  • 核心思想: 在问题解决的每一步，LLM 生成多个不同的“思考”或候选方案路径，然后对这些路径进行评估，并选择最有希望的路径继续探索，或者回溯到之前的节点。
  • Dify 实现思路: 这将比 CoT 更为复杂。_invoke 方法需要管理一个树状的思考结构。在每个节点，LLM 可能被调用多次：一次用于生成多个候选思考/行动，一次或多次用于评估这些候选方案的优劣。策略需要包含剪枝逻辑（放弃不太有希望的路径）和选择逻辑（决定沿着哪个分支继续）。这通常需要更复杂的内部状态管理和多次与 LLM 的交互。
• 其他高级策略 (GoT, BoT, Semantic Kernel):
  • 这些代表了更前沿的研究方向。例如，GoT 可能将问题表示为图结构，并在图上进行推理；Semantic Kernel 则可能涉及到更细致的语义理解和函数编排。Dify 灵活的插件系统原则上为这些复杂策略的实现提供了基础框架，但具体的实现将高度依赖于开发者对这些算法的理解和编程能力。

实现这些高级策略时，开发者需要在 _invoke 方法中精心设计状态表示（如何在不同思考/行动步骤间传递信息）、构建复杂的提示链以引导 LLM 完成每个阶段（如思考生成、方案评估、行动选择等），并编写逻辑来管理整个流程（如 ToT 中的分支与剪枝，CoT 中的顺序进展）。虽然 Dify 提供了实现这些策略的框架，但实现的复杂性主要由插件开发者承担。这既突显了插件系统的强大威力，也表明创造真正新颖且有效的推理 Agent 需要高级的技能。

3.4 示例分析 (以 cot_agent 为例的推测性分析)

尽管在提供的资料中无法直接访问 cot_agent.py 和 cot_agent.yaml 的具体文件内容 ，但基于其名称 (CoT - Chain-of-Thought) 以及 Dify Agent 策略插件的一般结构 ，我们可以推测其可能的实现方式。

cot_agent 作为官方插件库中的一个 Agent 策略 ，并且有相关的 GitHub issue 讨论 ，表明它是一个旨在实现或支持思维链推理的插件。从 issue  中提到的文件路径 agent-strategies/cot_agent/strategies/function_calling.py 和 agent-strategies/cot_agent/strategies/ReAct.py 来看，cot_agent 插件本身可能是一个提供了多种基础策略（如 Function Calling 和 ReAct）并赋予其 CoT 特征的集合，或者是一个能够以 CoT 方式运用这些基础策略的框架。

推测其 YAML 配置 (例如 cot_agent.yaml 或其内部具体策略的 YAML):

• 会定义策略运行所需的参数，如选择哪个 LLM、可使用哪些工具。
• 可能会包含专门用于引导 LLM 进行“思考”的提示模板参数，例如“思考生成提示 (thought-generating prompts)”或“行动生成提示 (action-generating prompts)”。
• 其 identity 部分会声明这是一个实现 CoT 或类似逐步推理逻辑的策略。

推测其 Python 实现 (例如 cot_agent.py 或其内部具体策略的 .py 文件中的 _invoke 方法):

• 核心会是一个迭代循环，用于模拟“思考 -> 行动 -> 观察”的链条。
• 在每次迭代中：
  1. 生成思考 (Thought): 根据当前任务状态和历史记录，通过特定的提示工程，调用 LLM 生成一个明确的“思考”步骤。这个思考步骤会记录下来。
  2. 解析思考: 分析 LLM 返回的思考内容。
  3. 生成行动 (Action): 基于当前的“思考”，再次调用 LLM (或通过解析思考内容直接决定) 来生成一个具体的“行动”。这个行动可能是调用一个工具，或者是给出最终答案。
  4. 执行行动并观察 (Execute Action & Observe): 如果行动是调用工具，则执行该工具并获取“观察”结果。如果行动是给出最终答案，则流程结束。
  5. 记录与更新: 将当前的思考、行动和观察结果追加到历史记录或“草稿板 (scratchpad)”中。
  6. 循环或结束: 根据任务是否完成或是否达到最大迭代次数，决定是进入下一轮循环还是结束。

与标准的 ReAct 策略相比，一个纯粹的 CoT 实现会更加强调 LLM 显式地、一步一步地阐述其推理过程，并将这些中间的思考步骤作为上下文传递给后续的决策。cot_agent 插件很可能就是围绕这一核心思想来构建其 Function Calling 和 ReAct 模式的变体，使得 Agent 的行为不仅是有效的，而且其背后的“思维过程”也更加清晰可见。

4. Agent 策略对比与选择

选择合适的 Agent 策略对于构建高效、可靠的 Dify 应用至关重要。不同的策略在核心逻辑、性能表现和适用场景上各有千秋。

4.1 Function Calling vs. ReAct：核心差异、性能考量

核心差异:

• Function Calling: 更为直接。LLM 的主要任务是理解用户意图，然后选择一个预定义的工具并提取正确的参数来调用它。整个过程通常是一次性的决策和执行。
• ReAct (Reason + Act): 是一个迭代的过程。LLM 在“思考 (Thought) -> 行动 (Action) -> 观察 (Observation)”的循环中逐步推进任务。它不仅仅是选择工具，还需要根据工具返回的结果进行反思和规划下一步。

性能考量:

• 执行速度: 对于简单、明确的任务，Function Calling 通常更快，因为它涉及的 LLM 调用次数较少。ReAct 由于其迭代特性，每一轮思考和行动都可能需要一次 LLM 调用，因此对于复杂任务可能会相对较慢。
• Token 消耗: ReAct 策略通常会消耗更多的 tokens，因为它需要 LLM 生成中间的思考步骤，并且在多次迭代中与 LLM 交互。
• 稳定性与可控性: Function Calling 依赖于 LLM 对工具的准确理解和结构化输出能力，如果工具定义清晰、LLM 支持良好，则较为稳定。ReAct 的稳定性在一定程度上取决于 LLM 的复杂推理能力和指导其思考的提示工程质量。ReAct 的输出解析也可能更具挑战性，因为“思考”部分的文本格式可能不如 Function Calling 的结构化输出那样规整 。

4.2 内置策略 vs. 自定义策略：何时选择自定义

内置策略 (Function Calling, ReAct):

• 优势: 开箱即用，经过官方测试和优化，能够覆盖许多常见的 Agent 应用场景。对于初学者和希望快速搭建 Agent 功能的开发者来说，是非常好的起点。
• 适用场景:
  • Function Calling: 适用于需要精确调用已知工具、API 交互、数据查询等任务。
  • ReAct: 适用于需要一定探索性、多步骤推理、利用外部信息进行综合判断的任务。

自定义策略:

• 选择时机:
  1. 实现新颖的推理算法: 当需要实现学术界提出的更新的推理模式时，如思维树 (ToT)、思维图 (GoT) 或其他复杂的决策逻辑，而这些是内置策略无法直接支持的。
  2. 高度定制化的决策逻辑: 当应用场景需要一种非常特定的、领域相关的思考和行动模式，这种模式与 Function Calling 或 ReAct 的通用逻辑有较大差异时。
  3. 对提示和工具交互的精细控制: 如果开发者希望对 Agent 的每一步提示、LLM 的调用方式、工具的选择和使用流程进行极致的、细粒度的控制。
  4. 研究与实验: 当希望探索和验证新的 Agent 行为模式或推理框架时。

4.3 不同策略的适用场景总结

• Function Calling:
  • 任务明确，工具接口清晰。
  • 需要快速、直接地调用外部服务或执行特定功能。
  • 对执行效率要求较高，且任务本身不需要复杂的中间推理。
  • 示例：天气查询、简单数据库操作、特定 API 调用。
• ReAct:
  • 任务相对复杂，可能需要多步骤才能完成。
  • 需要从外部工具获取信息并进行综合分析。
  • 解决方案路径不唯一或不明确，需要 Agent 进行一定的探索和调整。
  • 对 Agent 的决策过程有一定可解释性要求。
  • 示例：撰写研究报告、规划复杂行程、回答开放性问题。
• 自定义策略 (如 CoT-风格的实现):
  • 对 Agent 的思考过程有极高的透明度和控制要求。
  • 需要严格遵循特定的推理范式（如逻辑推演、因果分析等）。
  • 内置策略无法满足的、高度专业化或创新的 Agent 行为需求。
  • 示例：专业的法律咨询 Agent、进行复杂科学计算并解释步骤的 Agent、实现特定学术研究中提出的 Agent 框架。

4.4 建议表格：不同 Agent 策略特性对比表

为了更直观地比较不同 Agent 策略，下表总结了它们的主要特性：

特性 (Feature)	Function Calling (函数调用)	ReAct (Reason+Act) (推理+行动)	自定义策略 (例如，受 CoT 启发的实现) (Custom Strategy, e.g., CoT-inspired)
核心逻辑 (Core Logic)	LLM 直接选择工具和参数	迭代式：思考 -> 行动 -> 观察	开发者定义的多步骤推理逻辑
LLM 调用次数 (LLM Calls)	通常较少 (典型为一次)	多次，每次迭代可能都涉及	可变，通常为多次
可解释性 (Explainability)	较低 (直接行动)	较高 (可见的思考过程)	潜在非常高 (显式的推理步骤)
灵活性 (Flexibility)	中等 (针对已定义的工具)	高 (能根据观察结果调整)	非常高 (完全可定制)
配置复杂度 (Complexity)	基础使用相对简单	对思考过程的提示要求较高	开发工作量大
工具使用 (Tool Use)	显式、直接	迭代式，由思考引导	灵活，由策略逻辑定义
典型用例 (Typical Use Cases)	快速 API 调用、简单工具任务	研究、多步骤问题解决、探索性任务	复杂决策制定、新颖的推理任务
优点 (Pros)	对明确任务精确高效，输出结构化	适合探索，可解释性更好	高度贴合特定需求，可实现前沿算法
缺点 (Cons)	对模糊场景不够灵活，依赖 LLM 原生函数调用能力	执行可能较慢，Token 消耗多，对提示和 LLM 推理能力敏感	开发成本高，可能存在过度设计的风险

此表格清晰地展示了用户在选择 Agent 策略时所需考虑的关键因素。Function Calling 以其直接高效适用于定义清晰的工具调用场景。ReAct 则通过模拟人类的迭代思考过程，为复杂和探索性任务提供了更强的适应性与可解释性。而自定义策略，如受 CoT 启发的实现，则赋予开发者最大的灵活性，以满足特定高级推理需求，尽管其开发和维护成本也相应更高。通过权衡这些特性，开发者可以为自己的 Dify 应用选择最合适的 Agent “大脑”。

5. 通用 Agent 配置与最佳实践

无论选择哪种 Agent 策略，在 Dify 中配置 Agent 节点时，都有一些通用的设置项和需要遵循的最佳实践。这些对于确保 Agent 高效、准确地完成任务至关重要。

5.1 Agent 节点的通用配置项

在 Dify 的 Agent 节点配置界面，通常会包含以下通用配置项 ：

• 模型选择 (Model Selection): 选择驱动 Agent 的大型语言模型。模型的推理能力、对指令的理解能力以及是否支持特定功能（如原生函数调用）会直接影响 Agent 的表现。
• 工具列表 (Tools List):
  • 搜索与添加 (Search & Add): 从 Dify Marketplace 中已安装的工具插件列表里选择 Agent 可以使用的工具。
  • 授权 (Authorization): 为需要授权的工具（如调用外部 API 的工具）配置 API Key 或其他凭证。
  • 描述 (Description): 为每个工具编写清晰、准确的描述。这对 LLM 理解工具的功能和适用场景至关重要。
  • 参数设置 (Parameter Settings): 配置工具本身可能具有的一些固定参数。
• 指令 (Instruction / Prompts): 这是 Agent 的核心提示，用于定义 Agent 的角色、任务目标、工作流程、行为约束、上下文背景等。可以使用 Jinja 模板语法来引用工作流中上游节点的输出变量，从而为 Agent 提供动态的上下文信息。
• 查询 (Query): 通常是用户输入或上一个节点传递过来的需要 Agent 处理的核心问题或数据。
• 最大迭代次数 (Maximum Iterations): 设置 Agent（尤其是 ReAct 或自定义的迭代式策略）执行循环的最大次数，以防止无限循环和资源滥用。
• 输出变量 (Output Variables): 定义 Agent 节点执行完毕后输出的数据结构和变量名称，供工作流的下游节点使用。
• 记忆 (Memory):
  • 启用记忆 (Enable Memory): 开启此选项可以让 Agent 具备对话历史记忆能力。
  • 窗口大小 (Window Size): 控制 Agent “记住”多少轮之前的对话历史。这对于需要进行多轮连贯对话的 Agent 至关重要，使其能够理解代词指代和上下文关联 。

5.2 工具 (Tools) 的有效利用与描述技巧

工具是扩展 Agent 能力的关键。LLM 需要准确理解每个工具的功能、输入和输出，才能在合适的时机以正确的方式调用它们。因此，工具描述的质量直接影响 Agent 的表现 。Dify 支持内置工具以及通过 OpenAPI/Swagger 或 OpenAI Plugin 标准导入的自定义工具 。

工具描述本身就是一种针对 LLM 的微型提示工程。LLM 正是依赖这些描述来“理解何时以及为何使用该工具” 。如果描述含糊不清、不准确或不完整，LLM 很可能无法正确选择工具、错误使用工具，或者在需要时未能调用工具。因此，开发者应将工具描述视为 Agent 整体提示工程中不可或缺的一环。

编写有效工具描述的技巧：

• 清晰说明用途: 明确指出工具能做什么，解决什么问题。
• 定义输入参数: 详细说明工具需要哪些输入参数，每个参数的含义、格式和可选值范围。
• 描述输出结果: 清晰说明工具成功执行后会返回什么样的数据或结果。
• 提供示例 (如果适用): 简短的调用示例可以帮助 LLM 更好地理解。
• 使用关键词: 在描述中包含与工具功能相关的明确关键词。
• 保持简洁: 避免冗长和不必要的复杂性，同时确保信息的完整性。
• 迭代优化: 与优化主提示一样，工具描述也可能需要根据 Agent 的实际表现进行迭代和调整。

5.3 Prompt Engineering for Agents：如何编写高效的指令 (Instructions)

Agent 的“指令 (Instructions)”是其行为的核心驱动力。高质量的指令能够引导 LLM 更准确、更高效地完成任务 。

编写高效 Agent 指令的指南：

1. 明确角色和目标 (Define Role and Goal): 清晰地告诉 Agent 它是什么角色（例如，“你是一个专业的旅行规划助手”），以及它需要完成的最终目标是什么（例如，“为用户生成一份详细的巴黎三日游行程计划”）。
2. 指定工作流程或思考模式 (Specify Workflow or Thinking Pattern): 特别是对于 ReAct 或自定义的 CoT 类策略，需要引导 LLM 的思考过程。例如：“你需要一步一步地思考。首先分析用户的需求，然后利用工具收集必要信息，最后整合信息给出答案。”
3. 列出可用资源和工具 (List Available Resources/Tools): 明确告知 Agent 它可以使用的工具，并可以给出一些关于何时使用这些工具的提示。例如：“你可以使用‘航班搜索工具’查询机票信息，使用‘酒店查询工具’查找住宿。”
4. 设定约束和限制 (Set Constraints and Limitations): 规定 Agent 的行为边界。例如：“不要回答与旅行无关的问题”，“输出格式必须是 Markdown”。
5. 提供示例 (Provide Examples - Few-shot Prompting): 如果可能，给出一些输入和期望输出的示例，这能极大地帮助 LLM 理解任务要求。
6. 鼓励逐步求精 (Encourage Stepwise Refinement): 对于复杂任务，可以指示 Agent 将任务分解，并逐步完善结果。
7. 强调输出格式 (Emphasize Output Format): 如果对 Agent 的最终输出有特定格式要求，务必在指令中明确说明。
8. 使用清晰、无歧义的语言: 避免使用模糊或容易产生多种解释的词汇。
9. 迭代与测试: 编写指令是一个迭代的过程。通过观察 Agent 的实际行为和输出来不断调整和优化指令内容。

5.4 调试与日志分析

Dify 为 Agent 节点提供了详细的日志记录功能，这对于理解 Agent 的行为、诊断问题和优化性能至关重要 。

Dify Agent 日志通常包含：

• 整体执行信息: 包括 Agent 节点的输入、最终输出、消耗的 tokens 数量、执行耗时以及执行状态（成功/失败）。
• 每轮策略执行详情: 对于像 ReAct 这样的迭代策略，日志会记录每一轮“思考 (Thought)”、“行动 (Action)”（包括调用的工具名称、传入的参数）以及“观察 (Observation)”（工具返回的结果）。
• 树状结构思想过程: Dify 的日志机制能够以树状结构展示 Agent 的思考过程，使得开发者可以清晰地可视化 Agent 的执行路径，这对于调试复杂的多步推理尤为有用 。

Agent 的行为，尤其是采用复杂策略（如 ReAct 或自定义策略）时，可能具有一定的不确定性，难以完美预测。详细的日志记录不仅仅用于事后调试，更是迭代开发 Agent 的关键工具。通过观察 Agent 内部的“思考”和“行动”，开发者可以理解它为何做出某些决策，发现提示或工具描述中的缺陷，并据此优化 Agent 的逻辑。Dify 日志系统提供的透明度，使得 LLM 推理这个“黑箱”在一定程度上变得可见，极大地促进了这种迭代开发循环。因此，开发者应当充分利用日志功能，将“构建-测试-审查日志-优化”视为开发 Agent 的标准流程。

6. 学习资源与进一步探索

为了帮助用户更深入地学习和掌握 Dify Agent 功能，以下整理了一些官方及社区的相关学习资源。

6.1 官方文档链接

Dify 官方文档是学习 Agent 功能最权威和最全面的起点。建议查阅以下关键页面：

• Agent 节点文档: 详细介绍了 Agent 节点的定义、配置步骤（包括 Function Calling 和 ReAct 策略）、参数设置、日志和记忆功能。
  • 参考： (通常位于 Dify 文档的 Guides > Workflow > Node > Agent 路径下)
• Agent 应用编排 (Agent Assistant): 介绍了如何创建和配置 Agent 类型的应用，包括指令编写、工具添加和 Agent 模式选择。
  • 参考： (通常位于 Dify 文档的 Guides > Application Orchestrate > Agent 路径下)
• 插件系统介绍与开发: 阐述了 Dify 插件系统的整体架构、不同类型的插件（包括 Agent 策略插件）以及插件的开发流程。
  • 参考： (通常位于 Dify 文档的 Plugins > Introduction 和 Plugins > Quick Start > Develop Plugins 相关路径下)
• Agent 策略插件的 Schema 定义: 详细说明了 Agent 策略插件 YAML 配置文件的结构和字段含义，以及如何在 Python 代码中与 SDK 交互。
  • 参考： (通常位于 Dify 文档的 Plugin Development > Schema Definition > Agent 或类似路径下)
• Agent API 访问: 如果需要通过 API 与 Agent 应用交互，可以查阅相关的 API 文档。
  • 参考： (通常位于 Dify 文档的 API Access > Agent 路径下)
• Dify GitHub 仓库:
  • dify-official-plugins: 包含官方维护的各类插件，包括 Agent 策略插件的源码，是学习和参考实现的重要资源。
  • dify-docs: Dify 官方文档的源码仓库，可以找到最新的文档内容和插件开发指南。

6.2 社区教程与博客文章

Dify 社区和官方博客也贡献了许多有价值的学习材料：

• Dify 官方博客: 经常发布关于新功能介绍、最佳实践和案例研究的文章。例如，关于 Agent 节点引入和工作原理的博文。
• Dify 101 教程网站 (dify101.com): 提供了一系列 Dify 功能的视频教程和图文指南，其中可能包含关于 Agent 使用和任务规划的入门内容。
• 社区分享与案例: 关注 Dify 社区（如论坛、Discord、开发者文章平台如 DEV Community）可能会发现用户分享的 Agent 应用案例和实践经验。

6.3 相关开源项目或研究论文

深入理解 Agent 背后的原理，可以参考一些相关的学术研究：

• ReAct: "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" by Yao et al. 阐述了 ReAct 框架的基本思想。
• Chain-of-Thought (CoT): "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" by Wei et al. 介绍了通过提示引导模型进行逐步推理的方法。
• Tree-of-Thought (ToT): "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models" by Yao et al. 或 "Large Language Models as Optimizers" by Yang et al. 探讨了更复杂的树状推理结构。
• Toolformer: "Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools" by Schick et al. 研究了语言模型如何学习使用工具。

此外，dify-official-plugins GitHub 仓库本身就是一个重要的开源项目，通过研究其内部 Agent 策略（如 cot_agent）的实现，可以获得宝贵的实践经验。

7. 结论

Dify 平台的 Agent 功能及其多样化的策略为构建智能化、自主化的人工智能应用提供了强大的支持。通过对 Agent 核心概念、内置策略（Function Calling 与 ReAct）、自定义策略开发以及通用配置最佳实践的深入理解，开发者能够更有效地利用 Dify 构建出能够执行复杂任务、与外部工具交互并展现高级推理能力的 AI 应用。

核心要点总结：

• Agent 的核心价值在于其能够赋予 LLM 自主决策和执行复杂任务的能力，充当应用中的“智能大脑”。
• Agent 策略是 Agent 行为的灵魂，它定义了 Agent 如何思考和行动。Dify 将策略设计为可插拔的插件，极大地增强了灵活性和可扩展性。
• Function Calling 策略以其精确性和结构化输出，适用于目标明确、需要直接调用工具的场景。其成功的关键在于 LLM 的结构化输出能力和清晰的工具描述。
• ReAct 策略通过“思考-行动-观察”的迭代循环，模拟了更接近人类的复杂问题解决方式，适用于需要探索、信息综合和动态调整的任务，并提供了更好的过程可解释性。
• 自定义 Agent 策略为开发者打开了实现高级推理模式（如 CoT、ToT）的大门，使得 Dify 成为探索和应用前沿 Agent 技术的试验田。但这需要开发者具备更强的提示工程和逻辑编排能力。
• 有效的工具描述和指令编写是所有 Agent 策略成功的基石。清晰的沟通能够更好地引导 LLM 的行为。
• Dify 强大的日志功能为 Agent 的调试和迭代优化提供了不可或缺的支持，使得开发者能够洞察 Agent 的“内心世界”。

随着 LLM 推理能力的不断增强和 Agent 研究的深入，Dify 的 Agent 功能无疑将在更多复杂和创新的 AI 应用场景中发挥关键作用。鼓励开发者积极探索不同的 Agent 策略，并结合具体的业务需求，充分发挥 Dify 平台的潜力，构建出真正具备智能的 AI 应用。通过利用官方文档、社区资源以及对开源实现的学习，可以持续提升在 Dify 平台上构建和优化 Agent 的能力。