智能體開發實戰 | 基于Dify自定義工作流工具構建游戲智能體
前言
Dify是一款開源的大語言模型應用開發平臺，旨在降低AI應用的開發門檻，幫助開發者和企業快速構建、部署及管理生成式AI應用。
Dify允許用戶在畫布上構建和測試功能強大的AI工作流。工作流通過將復雜任務分解為更小的步驟（節點），有效降低了系統的復雜度。這種方法減少了對提示詞技術和模型推理能力的依賴，從而提升了 LLM 在處理復雜任務時的性能，同時增強了系統的可解釋性、穩定性和容錯性。
本文以實現24點游戲為例。24點的游戲規則：給出一組4個隨機整數(1至13之間，且不重復)，用加、減、乘、除(可加括號)把給出的4個數字算成24，每個數必須用一次且只能用一次。
這個智能體需要具備如下能力：
- 出題：生成一組4個隨機整數(1至13之間，且不重復)，并確保生成的隨機數能計算出24。
- 校驗用戶輸入的表達式計算結果是否為24。
- 解題：根據用戶給出的隨機數，生成答案。
通過設置合適的提示詞，為智能體設定角色和處理邏輯。智能體會根據大語言模型對人物設定和回復邏輯的理解，來響應用戶問題。因此提示詞編寫的越清晰明確，智能體的回復也會越符合預期。可以在提示詞中指定用工作流作邏輯處理，實現通過prompt無法實現的功能。
創建工作流工具
在http://localhost/apps頁面點擊“創建空白應用”，選擇“工作流”。填寫應用名，點擊創建。依次創建三個工作流：
- generate_random_numbers：為24點游戲生成一組隨機數
- check_answer：校驗表達式計算結果是否為24
- generate_answer：根據一組隨機數生成24點游戲的答案
工作流1：generate_random_numbers
整體流程如下圖：
- 名稱：generate_random_numbers
- 描述：為24點游戲生成一組隨機數
- 開始節點: 用默認配置，無需添加輸入字段
- 代碼執行節點
- 輸入變量：無
- 輸出變量：numbers，類型為Array[Number]
- 代碼：
import random
from itertools import permutations, product
def main() -> dict:
while True:
numbers = []
while len(numbers) < 4:
num = random.randint(1, 13)
if num not in numbers:
numbers.append(num)
res = generate_answer(numbers)
# 確保生成的隨機數能計算出24
if res['code'] == 'ok':
return {'numbers': numbers}
def generate_answer(numbers):
if len(numbers) != 4:
return {'code': 'error', 'msg': "隨機數個數不正確"}
operations = ['+', '-', '*', '/']
for num_perm in permutations(numbers):
for ops in product(operations, repeat=3):
# 嘗試所有不同的括號組合
expressions = [
f'(({num_perm[0]} {ops[0]} {num_perm[1]}) {ops[1]} {num_perm[2]}) {ops[2]} {num_perm[3]}',
f'({num_perm[0]} {ops[0]} ({num_perm[1]} {ops[1]} {num_perm[2]})) {ops[2]} {num_perm[3]}',
f'({num_perm[0]} {ops[0]} {num_perm[1]}) {ops[1]} ({num_perm[2]} {ops[2]} {num_perm[3]})',
f'{num_perm[0]} {ops[0]} (({num_perm[1]} {ops[1]} {num_perm[2]}) {ops[2]} {num_perm[3]})',
f'{num_perm[0]} {ops[0]} ({num_perm[1]} {ops[1]} ({num_perm[2]} {ops[2]} {num_perm[3]}))',
]
for expr in expressions:
try:
if eval(expr) == 24:
return {'code': 'ok', 'answer': expr}
except ZeroDivisionError:
continue
return {'code': 'error'}- 結束節點輸出變量numbers的參數值為引用“代碼執行”節點的輸出變量numbers。
- 運行點擊右上角的“運行”，驗證是否可以正確輸出一組隨機數
- 發布工作流測試通過后，點擊右上角的“發布”按鈕。
- 發布為工具發布成功后，點擊“發布為工具”
填入工具調用名稱和工具描述，并保存。
工作流2：check_answer
整體流程如下圖：
- 名稱：check_answer
- 描述：校驗表達式計算結果是否為24
- 開始節點
輸入參數
expression：類型為String，顯示名稱為“表達式”
? 代碼執行節點
? 輸入變量：
expression，引用開始節點的expression變量
? 輸出變量：
code，類型為String
msg, 類型為String
- 代碼
def main(expression:str) -> dict:
try:
val = eval(expression)
if val == 24:
return {'code': 'ok', 'msg':'ok'}
else:
return {'code': 'error', 'msg': f"表達式{expression}計算結果為{val}, 不是24"}
except Exception as e:
return {'code': 'error', 'msg': f"計算出錯。{e}"}- 結束節點
輸出變量
code，引用代碼執行節點的code輸出變量
msg, 引用代碼執行節點的msg輸出變量
- 測試并發布工作流
- 發布為工具
發布成功后，點擊”發布為工具“。填入工具調用名稱和工具描述，并保存。
工作流3：generate_answer
整體流程如下圖：
- 名稱：generate_answer
- 描述：根據一組隨機數生成24點游戲的答案
開始節點
輸入參數
numbers：類型為String，顯示名稱為“一組隨機整數，JSON格式”
- 代碼執行節點
- 輸入變量
numbers，引用開始節點的numbers變量
? 輸出變量
code，類型為String
msg, 類型為String
answer, 類型為String
? 代碼
from itertools import permutations, product
import json
def main(numbers:str) -> dict:
numbersArray = json.loads(numbers)
if len(numbersArray) != 4:
return {'code': 'error', 'msg': "隨機數個數不正確", 'answer':''}
operations = ['+', '-', '*', '/']
for num_perm in permutations(numbersArray):
for ops in product(operations, repeat=3):
# 嘗試所有不同的括號組合
expressions = [
f'(({num_perm[0]} {ops[0]} {num_perm[1]}) {ops[1]} {num_perm[2]}) {ops[2]} {num_perm[3]}',
f'({num_perm[0]} {ops[0]} ({num_perm[1]} {ops[1]} {num_perm[2]})) {ops[2]} {num_perm[3]}',
f'({num_perm[0]} {ops[0]} {num_perm[1]}) {ops[1]} ({num_perm[2]} {ops[2]} {num_perm[3]})',
f'{num_perm[0]} {ops[0]} (({num_perm[1]} {ops[1]} {num_perm[2]}) {ops[2]} {num_perm[3]})',
f'{num_perm[0]} {ops[0]} ({num_perm[1]} {ops[1]} ({num_perm[2]} {ops[2]} {num_perm[3]}))',
]
for expr in expressions:
try:
if eval(expr) == 24:
return {'code': 'ok', 'msg':'ok', 'answer': expr}
except ZeroDivisionError:
continue
return {'code': 'error', 'msg': 'error', 'answer':''}- 結束節點
- 輸出變量
code，引用代碼執行節點的code輸出變量
msg, 引用代碼執行節點的msg輸出變量
answer, 引用代碼執行節點的answer輸出變量
- 測試并發布工作流
- 發布為工具
發布成功后，點擊”發布為工具“。填入工具調用名稱和工具描述，并保存。
創建Agent應用
在http://localhost/apps頁面點擊“創建空白應用”，選擇“Agent”。填寫應用名，點擊創建，進入編排界面。編排界面如下：
- 設置提示詞內容為：
你是一個24點游戲助手。
- 開始游戲時，你需要生成一組隨機數，提示用戶回答，然后使用工作流check_answer校驗用戶的回答。
- 如果用戶表示回答不了問題，請使用工作流generate_answer生成答案。
- 用戶可以向你提供一組數字提問如何計算，你需要使用工作流generate_answer生成答案。- 添加工具把3個工作流添加為工具。
- 選擇模型使用qwen-plus
- 調試和預覽在下方輸入內容和Agent進行游戲互動
- 測試通過后，點擊右上角的“發布”按鈕。
- 發布后，點擊“運行”即可打開應用的訪問鏈接。
總結
本文以24點游戲智能體為案例，展示了Dify基于工作流的Agent應用開發。通過把工作流發布為工具，Agent通過推理可以智能調用相應工作流解決問題。
