本次分享，带大家熟悉 Dify 中另外两个重要概念 -- 智能体+工作流，进而打造一个图像生成专家。

1. 聊天助手 VS 智能体

Dify 中，有几个概念不太容易区分，很多小伙伴问：

下图聊天助手和智能体到底有什么区别？工作流 又是啥？

笔者一开始进来也懵，进去体验一番，也只能有个感性认识。

为了回答上述问题，特地去查了官方文档，下面用大白话分享给大家：

• 聊天助手：主要面向对话式应用，咱们前几篇教程都是基于聊天助手搭建。它有两种搭建方式：其中基础编排一个大模型就可以搞定，而工作流编排则适用于多步逻辑/多个模型的对话式应用。

• 文本生成应用：只支持单次对话，适用于文章生成、翻译等任务。

• Agent：完全自主化的智能体，对复杂任务进行规划、拆解、工具调用、迭代。适用于要调用外部工具的场景。Dify 为Agent提供了 Function calling（函数调用）和 ReAct 两种推理模式。

• 前者：适用支持 Function call 的模型
• 后者：适用不支持 Function call 的模型。

• 工作流：面向自动化场景，适合数据分析、电子邮件自动化等。

值得注意的是：工作流支持发布为工具，然后在Agent中调用。

下面，我们就来实操这个过程：用工作流的方式创建一个图片生成工具，然后在图片生成Agent中调用。

2. 创建工作流

2.1 图像生成API获取

AI 图像生成技术已经非常成熟，从 SD 到 Flux 再到最近的小熊猫，高质量、高分辨率且逼真的图像，已不再难求。

然而，这些模型通常比较大，本地部署成本非常高，为此，推荐大家前往硅基官网注册一个账号，体验它的免费模型！

注册成功后，新建一个 api_key，下面会用到。关于如何获取 api_key，猴哥之前多次分享，这里不再赘述！

2.2 新建工作流

在创建空白应用这里，选择工作流：

进来后，页面只有一个开始组件，给它添加上两个字段，用于后续请求图像生成API：

你怎么知道添加哪些字段呢？

参考硅基的API文档：https://docs.siliconflow.cn/api-reference/images/images-generations

Body 内需要的字段，就是我们要准备的：

2.3 添加HTTP请求节点

然后，在开始节点后面新建一个节点：HTTP请求，填写如下：

这里有几点需要注意：

• BODY：需选择 Json 格式，字段务必加上双引号。
• 鉴权：右上角鉴权位置，填写你在硅基申请的 api_key。否则无法成功调用。

2.4 添加代码执行节点

HTTP请求节点输出的标准的 response，为了提取其中 Body 中的内容，我们需要一个代码执行节点，把生成图片的 url 拿到。

代码执行节点，编辑如下：

这里有几点需要注意：

• arg1：传入 http 请求得到的 body 字段。
• 代码：输入是字符串格式，用 json 转成 dict。
• import json 需放入 main 函数里；
• 函数返回值必须为 dict 格式。

2.5 添加结束节点

直接将代码执行节点的 url 字段输出：

2.6 发布为工具

最后，点击右上角发布，记得最下方完成配置，才能发布为工具：

如下图所示，给工具起一个英文名字，工具描述这里，尽可能详细，明确具体用途，方便大模型按需调用！

工具入参，也要加上描述，以便大模型能够生成对应的参数值，提高调用成功率！

至此，一个图像生成工具就制作完成了。

下面，我们创建一个 Agent 来调用它。

3. 创建 Agent

3.1 实操步骤

创建应用，选这个：

Step 1: 在下方把刚做好的图像生成工具加上：

Step 2: 编写角色提示词：

Step 3: Agent 设置：

图中的大模型只支持 ReAct 方式实现函数调用，如果你的模型支持 Function call，可进行选择。

Step 4: 调试和预览：

如果希望实时显示图像呢？

来，修改一下提示词：

根据用户输入，生成给图像流工具{{generate_image}}的参数：提示词和图像尺寸，
获得最终的生成图像的url，并显示最终的图像

如果我指定了尺寸，智能体会自动选择一个最匹配的尺寸参数，如下图所示：

生成效果不咋样？

对，提示词最好改为英文，以确保生成效果。

当然这一步也可以交给智能体，只需修改提示词如下：

根据用户输入，生成给图像流工具{{generate_image}}的参数：提示词和图像尺寸，获得最终的生成图像的url，并显示最终的图像
要求：
- 提示词：请从对话记录中找到和图片生成相关的词汇，生成给stable diffusion等图片生成模型的英文提示词；
- 图像尺寸：请从对话记录中找到和图像尺寸相关的词汇，并找到图像尺寸选项中最接近的一个，如果没有相关词汇，则默认选择768x1024

3.2 效果展示

3.3 API调用

智能体发布后，就可以在后端调用它的 API。

不过，Dify 中 Agent 的 API 调用有点特殊：只支持流式输出！不知道为啥 Dify 这样设置，懂的小伙伴帮忙评论区解释一下。

python 端的调用代码示例如下：

url = 'http://localhost:3006/v1/chat-messages'

headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json',
}

data = {
    "inputs": {},
    "query": "生成一张猫的图片，尺寸2:1",
    "response_mode": "streaming",
    "conversation_id": "",
    "user": "xiaoai",
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
events = []
for chunk in response.iter_lines():
    if chunk:
        chunk_data = chunk.decode('utf-8').replace('data: ', '')
        events.append(json.loads(chunk_data))
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(events, f, indent=4, ensure_ascii=False)

写在最后

本文通过综合运用工作流和Agent，带大家实操了Dify 搭建图像生成专家。

前端使用还是很丝滑的，但后端调用时，因为流式输出，出现了各种问题。