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0.2、AI Agent 开发中 ReAct 和 MAS 的概念ReAct 是一个设计范式/方法论，而不是一个协议或 Spring Cloud 那样的完整框架。而 MAS 是一个更宏观的、源自分布式人工智能的体系结构范式

Milvus部署在T4 GPU上,Dify检索性能可以提升多少？通常情况下，Dify检索知识库在秒级别，通常需要1-2秒，而部署在T4 GPU上则可以达到毫秒级别，通常在几十毫秒。

Windows+Docker+AI开发板打造智能终端助手本文记录了一个完整的流程：在 Windows 上使用 Docker 部署 Dify 平台 + Ollama 本地模型，然后在香橙派上通过局域网访问 Dify 的 API，实现一个可以终端聊天的智能助手。整个过程涵盖部署、端口暴露、防火墙设置、API 调试、Python 调用等完整细节。

Dify本地初始化后安装模型供应商瞬间失败控制台报错401依照 Dify 官方网站的指导说明，使用 Docker Compose 启动 Dify，然后访问浏览器登录 Dify Web 页面，参考命令如下：

86-dify案例分享-Qwen3-VL+Dify：从作业 OCR 到视频字幕，多模态识别工作流一步教，附体验链接2025 年 9 月 24 日云栖大会，阿里巴巴正式开源新一代视觉理解模型 Qwen3-VL。随后在 2025 年 10 月 4 日同步发布了 Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 版本，下面是这个模型的特点。

是店小二呀

整合亮数据Bright Data与Dify构建自动化分析系统在当今信息爆炸的时代，视频已成为信息传播和商业分析的关键媒介。然而，海量视频数据的手动抓取、处理和分析不仅效率低下，而且难以规模化，成为许多企业和开发者面临的共同挑战。如何才能高效地从视频中提取有价值的洞察？

VoxCPM:新一代高拟真语音生成模型仅需0.5B参数，VoxCPM就能用你的声音说任何话：这款开源语音模型在音色克隆和情感表达上突破极限，实时生成媲美真人的播报、演讲甚至方言，错误率低至行业新标杆。

霍格沃兹软件测试开发

快速掌握Dify+Chrome MCP：打造网页操控AI助手你是否曾经希望AI不仅能回答你的问题，还能直接操作浏览器，帮你自动填写表单、抓取数据，甚至点击页面按钮？现在，借助 Dify 和 Chrome MCP 的配合，只需短短几分钟，你就能搭建出一个真正可以“动手”操作网页的AI助手。

剑客的茶馆

新服务器从0开始搭配Ubuntu+Conda+Docker+Dify新到一台服务器，4090显卡，需要投喂文件，搭建个RAG, AI对话框出来，过程：下载: https://cn.ubuntu.com/download 24.4 记住这个版本号注意：企业级硬盘要做raid1+raid5.

企业级AI应用，Dify集成RAGFlow知识库保姆教程在 Dify 能够调用之前，确保 RAGFlow 已经就绪并提供了可访问的 API。具体可以参考：https://blog.csdn.net/qq_35354529/article/details/151149191?spm=1001.2014.3001.5502 注意启动命令使用docker compose -p ragflow up -d

Anything LLM+LM Studio+SearXNG实现私有模型开启联网功能一个全栈应用程序，使您能够将任何文档、资源或内容转换为上下文，任何LLM都可以在聊天过程中将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。

FinGenius - 首个A股博弈多智能体应用FinGenius 是全球首个A股AI金融未来博弈多智能体应用，不是技术工程师一拍脑袋的产物，而是扎根A股1700多天的市场真实观察，不断推翻100多个app版本，打造出的一个完全颠覆于传统，极简体现agent独有特色的产品。

Index-TTS：最逼真的Ai声音克隆IndexTTS 是一种主要基于 XTTS 和 Tortoise 的 GPT 风格的文本转语音（TTS）模型。它能够使用拼音纠正汉字的发音，并通过标点符号控制任何位置的停顿。我们增强了系统的多个模块，包括扬声器条件特征表示的改进，以及集成 BigVGAN2 以优化音频质量。经过数万小时的数据训练，我们的系统实现了最先进的性能，优于当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2、Fish-Speech 和 F5-TTS。

Langfuse-开源AI观测分析平台，结合dify工作流Langfuse是一个开源的LLM（大型语言模型）工程平台，由Langfuse公司开发。它旨在帮助用户更好地管理、调试和优化他们的LLM应用程序。Langfuse的核心产品包括追踪、可观察性、评估、提示管理和API/SDK等。作为一款开源项目，Langfuse能够解决数据安全和隐私问题，用户可以选择自行托管。它适用于希望对LLM应用程序进行迭代和改进的企业和个人开发者。

Dify 从入门到精通（第 30/100 篇）：Dify 的分布式部署在 Dify 博客系列：从入门到精通（100 篇）的前二十九篇文章中，我们从基础到异常处理，全面掌握了 Dify 的开发能力。本文是系列的第三十篇，聚焦 Dify 的分布式部署，深入讲解如何使用 Kubernetes 和负载均衡实现高可用和可扩展性。我们将通过实践部署一个分布式客服系统，支持高并发用户。本文侧重知识重点，确保您在 40-50 分钟内掌握分布式部署的技能。本文适合 DevOps 工程师、系统管理员和希望支持高并发的从业者。完成本文后，您将为后续文章（如第 31 篇《Dify 从入门到精通（

dify之推送飞书群消息工作流Linux安装部署dify：https://blog.csdn.net/YXWik/article/details/149833617

Dify 从入门到精通（第 20/100 篇）：Dify 的自动化测试与 CI/CDDify 的自动化测试与 CI/CD（持续集成/持续部署）旨在通过脚本和管道自动化验证应用功能、性能和部署流程，确保快速迭代和高可靠性。

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使用阿里云服务器部署dify实战安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求：最后检查是否所有容器都正常运行：你可以先前往管理员初始化页面设置设置管理员账户：

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OpenWebUI通过pipeline对接dify的workflow1、安装pipeline2、对接OpenWebUI(密码：0p3n-w3bu!）3、进入pipeline容器配置