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Dify_搭建智能销售 Agent 工作流

news 2026/7/6 14:01:32

本文章全程 AI 编程
用到工具：
一台服务器：我用的是虚拟机 Ubuntu，安装 Docker，用 Docker 跑 Dify
AI 编程工具：Trae 国际版

1. 安装好 Dify

2. 开始 Dify

第 1 步：用 Trae 生成产品手册 PDF

打开 Trae，输入以下指令：

请生成 3 份 LED 灯具产品手册的详细文本内容，包含产品型号、功率、光通量、色温、价格范围（美元）、最小起订量 MOQ、适用场景。分别给 3 个型号：A100（室内办公）、B200（工业厂房）、C300（户外道路）。中文描述。然后写一个 Python 脚本，将这 3 份文本分别输出为 3 个 PDF 文件，文件名用型号命名。

Trae 会生成文本和 Python 脚本。

第 2 步：创建知识库并上传 PDF

Dify 左侧菜单 →知识库→创建知识库。
名称填 "LED 灯具产品手册"，其余默认。
上传刚生成的 3 个 PDF，等待向量化完成（状态变为 "已完成"）。
在知识库右下角测试框输入："A100 的 MOQ 是多少？" 确认能正确回答。

第 3 步：搭建核心工作流（10 分钟）

顶部导航工作室→创建应用→ 选择聊天助手，勾选工作流编排，命名 "外贸智能销售 Agent"。
进入画布，拖放以下节点并连线：
节点 1：问题分类器（意图识别）
1. 从左侧拖入 "问题分类器" 连接 Start。
2. 点击节点，输入分类（每个类别一行）：
  - 询价
  - 要样品
  - 投诉
  - 其他
从 "询价" 分支拖出 "知识检索" 节点。
配置：知识库选 "LED 灯具产品手册"，查询内容{{#sys.query#}}，输出变量knowledge。
同样，在 "要样品" 和 "投诉" 分支后各拖一个知识检索节点，配置相同。
从 "询价" 分支的知识检索节点后，拖出 "HTTP 请求" 节点。
配置：
- 方法：POST
- URL：先用https://jsonplaceholder.typicode.com/posts
- Body：{"product": "{{#knowledge#}}"}
- 输出变量price_info
从 HTTP 请求节点后拖入 "LLM" 节点。
模型选择deepseek-chat。

系统提示词：

你是一个专业的外贸 LED 灯具销售助手。根据以下信息回复客户： 客户意图：{{#classifier_output#}} 检索到的产品知识：{{#knowledge#}} 价格查询结果：{{#price_info#}} 要求： 如果客户询价，必须给出价格、币种、最小起订量。 语气友好专业，用中文回复。 如果信息不足，主动询问客户具体需求。