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摘要：Dify 正式发布 Workflow 功能。该功能提供直观的拖拽界面，支持多节点编排与复杂逻辑控制。内置调试测试工具、API 接口及 DSL 导出能力，助力开发者将 LLM 高效落地至生产环境。

正式发布 Dify Workflow

大家好，我是 Dify 的 Gu。今天非常激动地与大家分享我们的最新功能：Workflow。

过去的一年，我们见证了 LLM 的巨大潜力。但正如许多朋友亲身体验的那样，要将这种潜力转化为稳定、可投入生产环境的应用，仍面临不少挑战。Workflow 正是为此而生。它旨在弥补单提示词 LLM 的不足，通过多步逻辑生成可预测的输出。

目前，Workflow 可作为独立应用类型使用。同时，它也支持在 Chatbot 应用中启用，用于构建复杂对话流（Chatflow）。我们迫不及待想看到大家开始尝试。

Chatflow 将逐步取代当前 Chatbot 应用中的“专家模式”。您可以选择在专家模式下继续编辑现有应用，也可以将其直接转换为 Workflow。

拖拽编排，一键部署

Workflow 的核心是一个直观的拖拽界面。您可以在无限画布上连接不同的节点来构建工作流。以下节点是我们认为最核心的：

• LLM：将大语言模型的能力封装在节点内，并定义明确的输入与输出。
• Tools：利用内置或自定义工具，扩展工作流的能力边界。
• Question Classifier：底层由 LLM 驱动，自动对用户输入进行分类，从而路由对话与处理流程。
• Knowledge Retrieval：为您的 LLM 接入现有知识库的外部上下文。
• Code：执行自定义的 Python 或 Node.js 代码。
• If/Else Block：定义条件逻辑，创建分支工作流。

但这仅仅是开始。Workflow 采用可扩展设计，我们将持续丰富节点类型。随着我们深入了解社区需求与使用场景，会陆续推出新节点，以支持更广泛的应用。

灵活配置

灵活配置是 Workflow 的核心优势之一。每个节点均可自定义，让您能精准匹配业务需求。您可以为每个节点定义输入和输出，确保数据在工作流中无缝流转。

针对更复杂的数据处理，Workflow 提供了专用节点类型。我们设计了 Template 和 Variable Assigner 节点，方便您在节点间重塑和重新分配变量，实现复杂的数据转换。HTTP Request 节点允许您直接从工作流发起 HTTP 请求，对接外部服务。而 Code 节点则支持注入 Python 或 Node.js 代码，让您以灵活的方式实现自定义逻辑和数据操作。

无缝融入 Dify 生态

Workflow 完美融入 Dify 生态。它原生支持所有内置和自定义工具，确保您能充分发挥 Dify 平台的完整能力。

与其他 Dify 功能一样，Workflow 原生支持 API。您可以轻松将其集成到现有应用和系统中。同时，内置的可观测性功能可自动捕获关键使用数据，助您持续监控并优化工作流。

强大的调试与测试

我们深知构建可靠的 LLM 应用充满挑战。因此，Workflow 内置了强大的调试与测试工具。您可以轻松进行端到端测试，确保应用从启动到结束均符合预期。同时，支持对单个节点进行隔离测试，快速定位问题。所有测试运行记录都会自动保存，提供详细的工作流行为日志。若出现问题，您可通过测试历史回溯，精准排查并修复。这种可追溯性对于 LLM 应用等复杂系统至关重要。

DSL 驱动的便携与互通

Workflow 的一大亮点是支持领域特定语言（DSL）。借助 DSL，您可以轻松导出工作流，并导入到其他工作区。这提供了业界领先的便携性与互通性。彻底告别厂商锁定，您可以自由迁移工作流，并根据需求深度定制。该功能为社区协作、知识共享以及基于他人成果二次开发打开了全新可能。

携手前行

Workflow 的正式发布让我们倍感振奋。Dify 的使命始终清晰：为像您这样的创新者提供强大工具，让 AI 开发更高效。Workflow 是实现这一目标的重要一步。我们希望它能成为您的得力助手，将不可预测转化为可预测，推动 LLM 在真实世界中的落地应用。

立即上手体验吧！我们很荣幸陪伴您的开发之旅，并期待看到您的成果。Workflow 的每个细节均有详细文档说明，请访问我们的文档中心。

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