Dify
Dify 是面向产品与工程团队的 AI 应用平台，帮助团队利用模型、知识与工具构建、部署并运营 Agent、聊天应用和工作流。团队可用 Dify 运营自定义电商助手，但仍需连接相关商品目录或订单系统、定义动作权限，并维护部署与模型配置。
Dify 是面向产品与工程团队的 AI 应用平台，帮助团队利用模型、知识与工具构建、部署并运营 Agent、聊天应用和工作流。团队可用 Dify 运营自定义电商助手，但仍需连接相关商品目录或订单系统、定义动作权限，并维护部署与模型配置。
Dify 是面向产品与工程团队的 AI 应用平台，帮助团队利用模型、知识与工具构建、部署并运营 Agent、聊天应用和工作流。
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- Web · API · Self-hosted · Docker
采购判断：Dify 适合希望用可视化应用层管理 RAG、Agent、工作流、模型选择与可观测性，并可选择云端或自托管部署的技术团队。自托管并不会消除模型费用，也不会免除凭证安全、运行监控、数据备份和版本升级等工作。
功能介绍
Dify 是用来搭建 AI 应用的平台，不是已经配置好的客服或营销工具。团队通过组合模型、知识、工具和执行逻辑，构建对话助手、结构化工作流和按任务行动的 Agent。应用具体能做什么，取决于搭建方案以及获准访问的系统。
先确定要搭哪类应用
按步骤处理任务、持续对话和开放式任务，需要的控制方式不同。下面是 Dify 的几种搭建方式，不是独立售卖的套餐。
Workflow 工作流
适合文档处理、报告生成等任务。从用户输入或已配置的触发器开始，由团队设定节点、分支和输出，也可以把其中的某个步骤交给 Agent。
Workflow 与 Chatflow ↗Chatflow 对话流
适合需要连续交流的助手。每条消息先经过已配置的流程，再返回答复，并可保留多轮对话上下文。与 Workflow 不同，它不通过定时或事件触发器启动。
Workflow 与 Chatflow ↗Agent 智能体
新版 · Beta为可复用的 AI 智能体配置模型、指令、Skills、文件和工具。它能在自己的沙箱中处理任务，既可作为独立聊天应用，也能承担 Workflow 中的一个步骤；具体动作会随任务变化，不必逐步预先写定。
新版 Agent 介绍 ↗Dify 也保留 Chatbot、Text Generator 和 Legacy Agent 等较简单的应用类型。经典 Agent 节点主要从已配置的工具中选择调用；新版 Beta Agent 则是可独立管理、带沙箱的智能体，两者不能混为一谈。
按任务需要组合能力
团队决定应用需要哪些能力，以及它们如何连接。不必每种能力都用上，也不是给 Agent 配置了哪些工具，每次运行就都会调用。
User Input 与 Triggers
通过消息、表单字段或文件收集输入。Workflow 还可由定时任务、集成事件或 Webhook 启动，需要配置事件来源及传入数据；Chatflow 则从用户消息开始。
Workflow 触发器 ↗LLM 与 Agent
用 LLM 节点完成指定的生成或分析步骤。经典 Agent 节点可选择已配置的工具，并根据调用结果继续处理任务，由搭建者设定指令和执行限制。新版 Beta Agent 也可被复用到 Workflow 节点中。
Agent 节点 ↗Knowledge 与知识检索
将产品资料、政策等参考内容整理到知识库中，再为应用检索相关片段。团队负责维护文档并测试检索效果；添加知识库不等于训练模型，也不等于接通实时订单数据。
知识库 ↗分支、Iteration 与 Loop
设定哪些步骤依次或并行执行、条件对应哪条分支，以及哪些工作需要重复。Iteration 逐项处理列表，Loop 按配置的条件重复一组步骤；这些是团队编排的流程控制，不是默认由 AI 自行决定。
工作流编排逻辑 ↗Tools、API 与 MCP
通过工具插件、自定义 OpenAPI 工具或基于 HTTP 的 MCP 服务连接外部系统。以 User Input 开始的 Workflow 可作为工具供其他应用复用，Chatflow 不可以。实际能做哪些操作，取决于服务、凭据和授权权限。
工具与外部服务 ↗Human Input 人工输入
在需要人工查看内容、修改或决定下一步的位置加入表单。运行会在该节点暂停，再按回复或超时路径继续。人工审核不会自动附加到每次 Agent 操作上；由触发器启动的工作流不能通过 Web App 向用户提供该表单。
Human Input 人工输入 ↗从搭建应用到上线运行
这是团队搭建和交付应用的过程，不是每个应用处理任务时的固定路线。测试结果和上线后的日志可帮助团队修改配置，并在需要时重新发布。
- 创建应用
根据使用方式选择应用类型：单次任务、连续对话，或交给 Agent 的任务。
- 配置逻辑
设定模型和指令，接入所需资料与工具，编排流程或配置 Agent 能力。
- 测试应用
用样例输入测试，并检查中间结果。Workflow 可测试单个节点或整条流程；新版 Agent 提供独立的 Preview 预览模式。
- 发布版本
发布选定配置。根据应用类型和入口，提供 Web App、网页嵌入或 API 访问，或启用已发布的触发器。
- 查看运行记录
查看对话或运行记录、反馈及执行详情。Workflow 和 Chatflow 的编辑器测试不会混入正式使用日志。
案例一：搭建电商网站智能客服
店铺客服经常反复回答有关商品规格、配送范围和退换货规则的问题。这个案例把这些资料接入网站聊天窗口，让顾客通过对话获得答复。团队先搭好资料问答，再按需要接入订单查询，让助手能够说明某一笔订单的当前状态。
搭建前准备什么
运营人员先整理最新的商品资料、配送与退换货政策、常见问题及标准答复，并准备人工客服的联系链接。Dify 工作区还需要配置一个可用的 AI 模型。网站嵌入由负责网站的同事协助；如需查订单，再请技术同事准备店铺 API，也就是让助手按授权范围读取订单信息的连接入口。
按顺序搭建
创建对话应用，写清楚客服负责什么
搭建者在 Dify 中创建 Chatflow，并参考官方客服教程连接处理步骤。画布上的每个方框就是一步工作。运营人员写明助手的身份、答复语气和处理规则，例如按店铺资料回答、信息不足时继续询问、涉及退款决定时提供人工客服入口。这些文字负责指导回答，订单访问权限则需要另外配置。
上传店铺资料，让助手有据可查
搭建者创建知识库，上传准备好的文档，并在对话流中连接 Knowledge Retrieval（知识检索）。这一步负责从资料里找出与顾客问题相关的内容。运营人员可用“这款商品能机洗吗”“拆封后还能退货吗”等问题测试，检查找到的段落是否包含正确规则；如果资料缺失或过期，就先补正文档，再重新测试。
把资料咨询和订单问题分开处理
搭建者加入 Question Classifier（问题分类），把消息分成商品或政策咨询、订单问题、需要人工处理等类别。商品和政策咨询先查知识库，再由 LLM（AI 模型处理步骤）根据查到的内容组织语言，最后通过 Answer（答复）显示在聊天窗口。人工分支先提供团队的联系链接；如需自动创建工单，还要另接客服系统。
需要查订单时，再接入店铺的查询入口
订单分支可通过 Parameter Extractor（信息提取）识别消息中的订单号；没有订单号时，先请顾客补充。技术同事再用 HTTP Request（向店铺系统请求数据）连接查询入口，并把返回的订单状态交给后续答复步骤。店铺系统需要核对登录顾客是否有权查看该订单，不能只凭订单号就返回资料。连接尚未完成时，这条分支先提供店铺已有的查单页面或人工联系入口。
分别写好正常答复和无法确认时的答复
运营人员为答复写清楚内容要求：先说明商品信息或订单状态，再解释适用的店铺规则，最后给出下一步。搭建者同时配置没有查到有用资料、没有匹配订单、查询失败时的处理分支，让助手说明哪些信息暂时无法确认，并提供人工联系入口。物流进度只有在已连接的系统确实返回这项数据时，才能出现在答复里。
用真实问题测试，再发布到网站
运营人员在预览中测试常见咨询、缺少订单号、查不到订单以及超出客服职责的问题；技术同事另行测试订单访问权限。问题修正后，搭建者发布应用，将 Dify 提供的嵌入代码交给网站维护人员添加到页面。上线后，团队通过对话日志查看顾客在哪些问题上仍未得到帮助，再更新资料或答复规则。
用一个店铺情境看它如何运行
例如，顾客询问“商品拆封后还能退吗”。助手先查店铺的退货政策，说明适用条件。顾客接着问某笔订单的情况时，订单分支会收集缺少的信息，并在查询连接已就绪的情况下读取获准查看的状态。如果顾客要求批准退款，助手提供已配置的人工客服入口，不会声称退款已经完成。
搭建完成后，团队得到什么
团队得到的是一个能回答资料问题、可按需查询订单、并为未解决问题提供人工入口的网站助手。运营人员负责资料和答复规则，技术同事负责店铺访问权限与网站连接。退款、取消订单以及自动创建客服工单，都需要另外配置相应操作和权限。
案例二：搭建 WooCommerce 订单异常跟进流程
运营团队需要在安排后续履约前，找出值得进一步查看的订单。这个案例从 WooCommerce 的新订单通知开始，检查传入的资料，并在满足店铺设定条件时发起人工复核。运营人员收到订单摘要和需要核对的原因，再回到店铺系统处理订单。
搭建前准备什么
店铺管理员先准备 WooCommerce REST API 访问权限，以及能够管理 Webhook 的连接凭据。Webhook 可以理解为店铺在发生指定事件时发出的通知。运营人员列出哪些订单需要人工查看，并确定接收通知的负责人。Dify 还需要可用的 AI 模型与邮件配置，以便发送复核链接和后续通知；自托管团队需确认自己的部署已配好邮件服务。
按顺序搭建
连接 WooCommerce，选择从新订单开始
搭建者创建 Workflow，安装由 langgenius 发布的 WooCommerce Trigger。管理员按插件说明填写店铺地址和连接凭据，再选择 order_created，即“新订单已创建”。插件会建立店铺通知连接，并核对收到的通知签名。第一版先处理新订单；以后如加入订单更新事件，团队还需要安排同一笔订单重复进入时如何处理。
确认订单通知里有哪些可用资料
团队用测试订单查看触发器实际带来了哪些资料。搭建者把可用的订单号、商品明细、金额、付款状态和地址信息交给后续相应步骤，运营人员则与 WooCommerce 后台核对。通知里没有的字段按“资料缺失”处理；后续检查若需要额外信息，必须先由技术同事接入查询，流程才有数据可用。
先设定检查条件，再让 AI 说明问题
运营人员先给出明确条件，例如必需的收货信息缺失，或金额超过店铺自行设定的复核门槛。搭建者用 If-Else（按条件选择处理路线）把这些订单送往复核分支。LLM 步骤接收订单资料和命中的条件，整理“发生了什么、为什么需要查看、还要核对什么”。订单被标记只是提醒调查，不能直接认定为欺诈或付款失败。
把异常订单交给负责人复核
复核分支连接 Human Input（等待人工回应）。搭建者在表单中放入订单号、摘要和需要核对的原因，并选择通过邮件发送给负责人。运营人员设定“继续跟进”“联系顾客补充资料”“转为人工处理”等选项，搭建者再为每个选项连接下一步。订单事件启动的工作流不能通过 Dify Web App 交付这份表单，因此这里使用邮件链接。
给正常、待补资料和超时情况安排后续动作
搭建者配置好团队发件账号，并连接 Email 邮件工具，将正常订单摘要发送到内部邮箱。人工复核完成后，也可通过邮件把决定通知负责同事；需要顾客补充资料时，邮件附上回复草稿，由同事查看后发送。Human Input 的超时分支设为发送内部提醒并结束本次运行，不把无人回应当成同意。数据查询失败时同样转为通知人员处理，不能编出查询结果。
测试各条路线，再启用已发布的工作流
团队分别测试普通订单、命中复核条件的订单和资料缺失的订单，并检查各个复核选项、邮件是否收到以及超时分支是否按设定运行。问题修正后，搭建者发布 Workflow 并启用触发器。运营人员随后通过运行日志区分“正在等待复核”和“通知已经发送”，发现规则误报时再调整条件。
用一个店铺情境看它如何运行
例如，一笔新订单的金额超过店铺设定的复核门槛。流程命中条件后整理订单摘要，并通过邮件把表单链接发给负责人。负责人查看 WooCommerce 后，选择请顾客补充资料，流程便通过邮件将这个决定和询问草稿发给负责同事，由同事联系顾客并继续处理订单。如果到设定期限仍无人回应，则发送提醒，不自动批准订单。
搭建完成后，团队得到什么
团队得到的是一条可重复运行的处理流程：接收新订单、按规则检查、记录人工决定、发送后续任务通知。发货、取消或退款仍由人员在 WooCommerce 中完成；Dify 暂停等待复核，也不会自动把店铺订单改成暂停履约状态。如需自动修改订单，必须另接对应操作，并确认 WooCommerce 已成功执行。
销售方案介绍
基于公开价格规则估算
Dify 订阅预算
Vendolune 基于公开订阅价格制作的独立预算推荐工具，并非官方计算器。
每月订阅预算
在预算内选择最高档的合资格套餐；此推荐不评估用量需求。
订阅范围
Dify
各档套餐均以一个 Dify Cloud 工作区为单位，包含固定的成员、应用与知识库额度。自托管软件与 Enterprise 属于独立方案。
不含税费及使用自有 API 密钥时模型服务商收取的费用。消息点数是有限的模型试用额度，并不代表模型用量无限。此处不预设增购容量包；预算有剩余也不会增加套餐额度。
查看官网价格信息各档套餐均以一个 Dify Cloud 工作区为单位，包含固定的成员、应用与知识库额度。自托管软件与 Enterprise 属于独立方案。
Dify 套餐权益
各档套餐均以一个 Dify Cloud 工作区为单位，包含固定的成员、应用与知识库额度。自托管软件与 Enterprise 属于独立方案。
| 套餐／附加项 | 额度与功能权益 |
|---|---|
| Sandbox | 1 个工作区，1 名成员、5 个应用及 50 MB 知识库存储。 套餐包含权益
|
| Professional | 1 个工作区，3 名成员、50 个应用及 5 GB 知识库存储。 套餐包含权益
|
| Team | 1 个工作区，50 名成员、200 个应用及 20 GB 知识库存储。 套餐包含权益
|
自托管与企业版
| 产品或销售入口 | 适用范围 | 公开价格与状态 |
|---|---|---|
| Community | 适合开源、个人及非商业用途的自托管项目。 套餐包含权益
| 软件免费；不含基础设施 |
| Enterprise | 适合需要安全、治理与专属支持的组织。 套餐包含权益
| 定制报价 |
同类工具价格与工作流对比
| 工具 | 与本工具的工作流差别 | 官方公开价格参考 |
|---|---|---|
| Botpress | Botpress：面向定制客服和电商流程的可视化 AI Agent 构建平台，可通过代码扩展。Dify：可自托管的可视化 LLM 应用平台，用于 RAG 聊天机器人、Agent 与工作流。 | $0/月 + AI 使用费用 |
| n8n AI Agents | n8n AI Agents：通过可视化节点、代码和 API 集成构建可自托管的 AI Agent 工作流。Dify：可自托管的可视化 LLM 应用平台，用于 RAG 聊天机器人、Agent 与工作流。 | 软件免费，基础设施自理 |
| Zowie | Zowie：面向客户的企业级 AI，支持确定性策略执行和跨渠道可观测性。Dify：可自托管的可视化 LLM 应用平台，用于 RAG 聊天机器人、Agent 与工作流。 | 按会话定制报价 |
| Fin | Fin：可接入现有 Helpdesk、按解决结果计费的 Intercom AI 客服 Agent。Dify：可自托管的可视化 LLM 应用平台，用于 RAG 聊天机器人、Agent 与工作流。 | $0.99/次解决结果 |
| Make AI Agents | Make AI Agents：通过拖放方式构建覆盖 3,000+ 个应用的可视化 AI Agent 工作流。Dify：可自托管的可视化 LLM 应用平台，用于 RAG 聊天机器人、Agent 与工作流。 | $0/月；每月最多 1,000 积分 |
常见问题
Dify 如何融入电商工作流程？
构建者先把文档或结构化数据接入检索管线，再在工作流画布中编排模型调用、分支与工具，最后把结果发布为 Web 应用或 API。日志、追踪和标注为检查失败原因并调整应用提供所需依据。
Dify 如何计费？
本页展示的公开价格参考为：Cloud Sandbox：免费；Cloud Professional：每个工作区 $590/年；Cloud Team：每个工作区 $1,590/年；Community 自托管：软件免费。
自托管 Dify 时需要注意什么？
自托管既不会消除模型费用，也不会免除保护凭证、监控运行、备份数据和执行升级等工作。
可原生配合使用的工具
Cybozu 的 kintone 插件可让 Dify 工作流读取、新建和更新应用记录。配置需要 kintone 域名、应用 ID，以及具备所选操作权限的 API 令牌；记录字段必须符合目标应用的要求。
kintone 连接说明参考来源
- Dify 官方产品页
- Dify 工作流应用指南
- Dify 套餐与价格
- Dify 官方价格
- kintone 连接说明
- 官方流程资料 1：运行经测试发布的内容工作流
- 官方流程资料 2：运行经测试发布的内容工作流
- Workflow 与 Chatflow
- 新版 Agent 介绍
- 搭建 Agent
- 知识库
- 工具与外部服务
- 测试与启用工作流触发器
- 通过 Human Input 发送人工复核表单
- 工作流编排逻辑
- 发布应用
- 对话与运行日志
- 知识库客服助手教程
- Workflow Studio 工作流画布
- 官方客服对话流教程
- 搭建、测试与嵌入网站助手
- 通过 HTTP Request 连接外部数据
- 从消息中提取所需信息
- langgenius 发布的 WooCommerce 触发器
- 根据条件安排后续步骤
- 邮件发送插件
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