本文参考自邢云阳《AI Agent开发实战》。
一、Dify 本地部署
dify安装非常简单，直接照着readme文件，使用docker部署就可以了。这里我使用win11环境，搭配docker desktop进行部署。
首先用 git 拉取项目。考虑国内网络问题，这里使用Gitee：dify: Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用
git clone https://gitee.com/dify_ai/dify.git -b main
项目拉取成功后，启动docker desktop，按照readme指引，打开powershell，依次执行：
> cd dify
> cd docker
> cp .env.example .env
> docker compose up -d
等待docker拉取和启动成功。成功后，访问 http://localhost/install ，若能访问则代表启动成功，初始时会让你注册账号密码。
二、撰写工作周报任务工作流
下面以撰写工作周报为例，简单使用下Dify。
（1）创建工作流
（2）添加LLM节点并设置"开始"节点的参数
点击"创建"后，会提示选择一个开始节点，选择"用户输入"节点，然后选择"LLM"节点：
在开始时，需要下载模型，如下所示：
下载好后，输入一下API Key:
现在我们就可以完成"LLM"节点的相关配置了：
修改"开始"节点，添加文本变量作为入参，同时为LLM节点添加输入：
现在，我们可以测试一下目前为止的效果：
运行结果：
（3）添加第二个LLM节点
下面我们添加LLM2来润色我们的周报：
最后，添加输出节点，完成整个工作流：
现在，我们可以对整个工作流进行测试：
结果：
