多工具AI智能体已成为自动化任务处理与智能对话发展的关键方向。高效配置和合理调用各类工具节点，是实现多场景智能响应的基础。本文聚焦Dify智能体工作流的核心原理、工具节点构成与实际应用案例。内容涵盖对话智能体的功能配置、主要模型说明、节点分工与具体场景的操作实践。文章目录Agent智能体工作流核心模型Node节点工作流程应用场景开发与应用Agent智能体工作流Agent智能体工作流旨在实现多工具智能对话和自动化任务处理。准备该工作流时，需要配置一套基础的AI智能对话环境，包括时间查询、信息检索、图像生成等相关工具。整个流程的目标是让对话智能体能够通过接入不同的内置工具和模型，根据用户需求完成时间获取、知识检索、图片创作等功能，支持多轮推理和智能流程控制。核心过程围绕代理式推理与函数调用策略展开，通过合理编排模型和功能节点，提升任务执行的自动化和智能化水平，实现从对话输入到智能工具调用的闭环。核心模型模型名称说明siliconflow支持生成类模型调用（如图片生成、流程执行），用于处理推理与图像生成等复杂任务。无（基础对话采用API大模型）主要任务由接入API的大型语言模型实现，作为智能体的核心对话和推理基础。Node节点节点名称说明 【Dify】智能体工作流应用与操作
多工具AI智能体已成为自动化任务处理与智能对话发展的关键方向。高效配置和合理调用各类工具节点，是实现多场景智能响应的基础。本文聚焦Dify智能体工作流的核心原理、工具节点构成与实际应用案例。内容涵盖对话智能体的功能配置、主要模型说明、节点分工与具体场景的操作实践。文章目录Agent智能体工作流核心模型Node节点工作流程应用场景开发与应用Agent智能体工作流Agent智能体工作流旨在实现多工具智能对话和自动化任务处理。准备该工作流时，需要配置一套基础的AI智能对话环境，包括时间查询、信息检索、图像生成等相关工具。整个流程的目标是让对话智能体能够通过接入不同的内置工具和模型，根据用户需求完成时间获取、知识检索、图片创作等功能，支持多轮推理和智能流程控制。核心过程围绕代理式推理与函数调用策略展开，通过合理编排模型和功能节点，提升任务执行的自动化和智能化水平，实现从对话输入到智能工具调用的闭环。核心模型模型名称说明siliconflow支持生成类模型调用（如图片生成、流程执行），用于处理推理与图像生成等复杂任务。无（基础对话采用API大模型）主要任务由接入API的大型语言模型实现，作为智能体的核心对话和推理基础。Node节点节点名称说明 RELATED READING
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