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"page_content": "Dify 构建知识库\n创建知识库\n选择知识库选项卡,然后点击创建知识库。\nDify接入Deepseek R1构建Agent应用\n定义\n智能助手(Agent Assistant),利用大语言模型的推理能力,能够自主对复杂的人类任务进行目标规\n划、任务拆解、工具调用、过程迭代,并在没有人类干预的情况下完成任务。\n如何使用智能助手\n为了方便快速上手使用,你可以在“探索”中找到智能助手的应用模板,添加到自己的工作区,或者\n在此基础上进行自定义。在全新的 Dify 工作室中,你也可以从零编排一个专属于你自己的智能助手,\n帮助你完成财务报表分析、撰写报告、Logo 设计、旅程规划等任务。\n选择智能助手的推理模型,智能助手的任务完成能力取决于模型推理能力,我们建议在使用智能助手\n时选择推理能力更强的模型系列如 gpt-4 以获得更稳定的任务完成效果。"
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"page_content": "run_workflow()\n\n实战案例:百度搜索智能体实战\n\n画板\n\nimport asyncio\n\nfrom langchain_core.messages import AIMessage\nfrom langchain_core.prompt_values import StringPromptValue\nfrom langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver\nfrom langgraph.constants import START, END\nfrom langgraph.graph import StateGraph, MessagesState\n\nfrom app.code_agent.mcp.browser_tools import search_in_baidu_with_html\nfrom app.code_agent.model.qwen import llm_qwen\nfrom app.code_agent.tools.browser_tools import get_stdio_browser_tools\n\nclass SearchMessageState(MessagesState):\n search_keyword: str\n search_result: str\n\ndef output_graph_image(graph, filename):\n try:\n png_data = graph.get_graph().draw_mermaid_png()\n image = Image(png_data)\n display(image)\n\n output_file_dir = os.path.dirname(__file__)\n output_file_path = f\"{output_file_dir}/{filename}.png\"\n\n # 确保输出目录存在\n os.makedirs(os.path.dirname(output_file_path), exist_ok=True)\n\n # 保存图像到文件\n with open(output_file_path, 'wb') as f:\n f.write(png_data)\n\n print(f\"Mermaid diagram saved to {output_file_path}\")\n except Exception as e:\n print(e)\n\nasync def run_agent():\n memory = MemorySaver()\n browser_tools = await get_stdio_browser_tools()\n\n key_extract_query_keyword = \"extract_query_keyword\"\n key_search_baidu = \"search_baidu\"\n key_reply_user = \"reply_user\"\n\n # 提取搜索关键词\n def node_extract_query_keyword(state: SearchMessageState):\n last_message = state['messages'][-1]\n content = last_message.content\n prompt = StringPromptValue(text=\"请从如下信息中提取需要在百度中搜索的关键词,直接返回最终结果:\" + content)\n result = llm_qwen.invoke(input=prompt)\n state['search_keyword'] = result.content\n state['messages'].append(result)\n return state\n\n async def node_search_baidu(state):\n keyword = state['search_keyword']\n result = search_in_baidu_with_html(keyword)\n state['search_result'] = result\n state['messages'].append(AIMessage(content=\"百度搜索结果:\" + result))\n return state"
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"page_content": "在“工具”中,你可以添加需要使用的工具。工具可以扩展 LLM 的能力,比如联网搜索、科学计算或\n绘制图片,赋予并增强了 LLM 连接外部世界的能力。Dify 提供了两种工具类型:第一方工具和自定义\n工具。\n你可以直接使用 Dify 生态提供的第一方内置工具,或者轻松导入自定义的 API 工具(目前支持 \nOpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范)。\n添加助手需要的工具\n“工具”功能允许用户借助外部能力,在 Dify 上创建出更加强大的 AI 应用。例如你可以为智能助理型\n应用(Agent)编排合适的工具,它可以通过任务推理、步骤拆解、调用工具完成复杂任务。\n另外工具也可以方便将你的应用与其他系统或服务连接,与外部环境交互。例如代码执行、对专属信\n息源的访问等。你只需要在对话框中谈及需要调用的某个工具的名字,即可自动调用该工具。\n配置 Agent\n在 Dify 上为智能助手提供了 Function calling(函数调用)和 ReAct 两种推理模式。已支持 Function \nCall 的模型系列如 gpt-3.5/gpt-4 拥有效果更佳、更稳定的表现,尚未支持 Function calling 的模型系\n列,我们支持了 ReAct 推理框架实现类似的效果。\n在 Agent 配置中,你可以修改助手的迭代次数限制。"
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