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Dify Agent实战:为智能体集成工具与联网搜索

Dify Agent实战:为智能体集成工具与联网搜索

热心网友 时间:2026-06-03
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这是《AI碘伏人类倒计时:普通人自救指南》系列中的一篇。前几篇文章里,咱们用RTCE框架、CoT和ToT,再配合5W挖掘需求深度,加上KANO/RICE这些需求评估模型,总算造出了一个有“大脑”的需求Agent。但问题来了——这个Agent有个致命弱点:它是个“离线版本”。大模型从诞生那一天起,能学到的知识和信息范围就已经固定了。

那如果想让Agent获取最新的知识干活,该怎么办?今天咱们就来聊聊怎么给Agent装上“手脚”,让它能定期收集竞品情报。

读者收益

看完这篇文章,你能得到什么?

  • 什么是ReAct?
  • Agent能力的边界:什么情况下必须调用工具?
  • 如何利用ReAct + 工具,用Dify搭建一个竞品情报收集官?

一分钟小知识

1. 何为ReAct?

ReAct 是一种让AI把“思考(Reason)和行动(Act)”交替进行的方法。说白了就是:边想边做。举个例子:查竞品功能 → 发现信息不足 → 调用搜索工具 → 获取结果 → 总结分析并输出结论。ReAct框架不再让模型只依赖预训练学到的静态知识,而是让它能实时获取外部信息,像人一样通过边想边做来解决复杂且信息密集的任务。

(顺便一提,ReAct是由姚顺雨等人提出,最早来自普林斯顿大学和Google Research的研究团队。)

2. Agent能力的边界:什么时候需要工具?

\

工具:是Agent的“外部世界接口”。

典型信号:当模型开始说“一般来说……”“可能是……”“通常会……”——这就是必须调用工具的信号。

实践出真知(Dify实战)

任务:改造我们的产品助理,让它能自动收集竞品情报。

步骤1. 给Agent装上手脚:添加“工具”

主要添加两个工具:一个搜索工具,一个网页阅读(爬取)工具。推荐用Ta vily,它同时提供搜索和提取能力(其他工具按需添加也行)。

\

安装好插件后,获取API Key。

\

步骤2. 注入Prompt:

# Role
你是一个从不瞎编的竞品分析专家。

# Tools
你拥有联网搜索工具 (Search) 和网页阅读工具 (Scraper)。

# Task
当用户询问某家公司或某个产品时:
1. **Think**: 先思考需要获取哪些关键信息(最新功能、用户吐槽、定价策略)。
2. **Act**: 使用 Search 工具搜索相关关键词。
3. **Observe**: 观察搜索结果摘要。
4. **Act**: 如果摘要不够细节,使用 Scraper 工具读取具体的文章/页面链接。
5. **Answer**: 汇总信息,输出一份情报简报。

# Constraints
* **必须引用来源**:每一条事实都要在末尾标注 (来源: URL)。
* **时效性**:优先关注最近 1 个月的信息。

实现效果如下:Agent会基于你的提问,采用ReAct方式工作。

\

避坑指南:不知道你发现没有,上面回答的时间是2024年5月份——原因在于Agent不知道当前时间,所以可能基于错误的日期搜索,得不到最新信息。

解决方案是添加一个获取当前时间的工具,并强制Agent在工作时先获取当前日期。在提示词里加上一句:

……你需要先调用工具 current_time,获取最新日期……

同样的问题,此时Agent先获取当前日期,再进行工作,结果就对了。

\

总结:ReAct = loop(reson → act → observe)

下期预告

给Agent装上“手脚”(工具和联网能力)是个巨大的飞跃。现在的它已经能跑腿、能搜索了。但如果你问它一些私有领域的问题,比如公司的内部文件,它还是会一脸茫然,或者开始一本正经地胡说八道。下次咱们来解决这个。

来源:https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2680695

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