Dify v1.0.0 版本的发布，标志着插件机制正式成为系统核心组成部分。作为该机制的主要设计者及 Dify 后端工程师 Yeuoly，我将带大家了解插件在 Dify 系统中的作用与价值。插件机制的核心在于将 Dify 中可横向扩展的模块解耦并独立为运行时，这带来了几个显著的变化：
模块解耦：在插件化之前，Dify 中的模型和工具需要与 Dify 一起全量安装，代码与主仓库紧密耦合。而插件化后，这些模块变成了可以独立安装、卸载和运行的插件包，极大提升了灵活性。 插件市场与分享机制：引入了插件市场，用户和社区可以自由创作并分享插件。 插件 Endpoint ：新增了 Extension 插件 Endpoint，这使得更多实际场景能够在 Dify 内部闭环落地。
虽然这些变化在用户体验上是显而易见的，但对于大多数用户来说，插件机制的技术实现仍然是一个相对模糊的黑盒。本文将带你逐步深入了解插件机制的设计理念、用户价值和技术实现细节。
用户需求分析在设计插件机制之前，我们主要面临以下几个问题：
代码强耦合：在 Dify 中添加新模型和工具的过程非常繁琐，且会带来过多的工程依赖，导致工具和模型的版本管理问题。 用户需求无法闭环：某些需求，例如接入 IM 服务，必须在 Dify 之外再封装一层服务。 定制化模块固定性：例如，Dify 的 PDF 解析器效果不理想，且 RAG 等定制化模块无法灵活调整。
针对这些问题，我们决定实现一套统一的框架，拆分 Dify 的工具和模型，使它们可以独立安装并按需选择。同时，文档解析器、OCR 等 RAG 相关的功能也实现插件化，从而满足不同的场景需求。对于 Dify 内无法闭环的场景，插件机制通过开放接口实现与外部系统的对接，比如支持对接 IM 平台的 Outgoing Webhook。
这些产品需求看起来比较简单，但在工程实现过程中却极具挑战。在初期的设计阶段不到一周，我们就遇到了以下一系列问题：
多 Workspace 设计：Dify 是多 Workspace 的设计，这意味着不能仅仅通过将 Python 源码挂载至 tools/models 目录的方式来实现功能，这样做还会面临依赖冲突的问题。 插件环境一致性：我们希望同一个插件在不同的环境中表现一致。虽然 Docker 可以解决这个问题，但为每个插件分配一个 Docker 容器将大大增加部署复杂度。 高并发的云服务负载：Dify 的 SaaS 服务有几十万用户，如果每 10 个用户就有一个自定义插件，Dify 将面临数万个插件的运行时负载，这对云服务成本造成很大压力。 插件开发调试：作为开发者，每次修改代码都要重新打包并安装插件，同时日志也要跑到 Dify 后台，这会极大影响了开发体验。 插件长期运行：例如，用户需要长期运行一个 HTTP 服务器来监听 IM 平台的 Webhook 事件，Dify 插件是否应该支持？
调试体验
在考虑如何实现插件机制之前，我们首先思考了如何优化调试体验，尤其是针对开发者而言。理想的调试体验应该具备以下两个要求：
所见即所得：每次修改代码后，不需要安装过程，直接在 Dify 中生效。 本地调试：插件的代码需要在本地运行，以便能够通过断点等方式调试，查错过程更加便捷。
我们参考了老牌调试器如 GDB 的设计，采用了调试器和运行时分离的方式：调试器等待运行时主动连接。一旦连接建立，本地插件就可以与 Dify 建立长连接，Dify 会将其视为已安装插件，标记为调试模式。用户请求通过长连接转发给本地插件，插件的返回结果也通过长连接发送给 Dify，从而实现了流畅的调试体验。
然而，这种设计面临一个问题：长连接是带状态的，而 Dify 目前的服务是无状态的。在 Kubernetes 集群中，负载均衡会将请求路由到不同的 Dify Pod 上。例如，Plugin 1 连接到 Dify 1，Plugin 2 连接到 Dify 2。当用户请求调用 Plugin 1 时，请求可能会被负载均衡路由到 Dify 2，导致用户无法访问 Plugin 1。因此，我们需要在后续实现流量转发机制来解决这一问题。
Endpoint 插件
我们调研了许多现有的即时通讯（IM）工具和办公协作软件，并综合当前需求，明确了要解决的关键问题：如何让 Dify 接收来自这些平台的 Webhook 请求，并让插件能够处理这些 HTTP 请求。例如，使用 Dify 的 App 来处理用户消息。
为了解决这个问题，我们设计了生成随机 URL 的机制，并将该 URL 与 Discord 等 IM 平台集成。这种方式避免了在每个插件中长期运行一个服务器的问题，因为 Dify 承担了 HTTP 请求转发的责任。Dify 通过生成的 URL 来接收来自这些平台的 Webhook 请求，而插件则处理转发的请求。
解决了如何接收消息的问题后，紧接着是如何处理消息。设想我正在开发一个 Discord Bot，想让 Dify 的某个 Chatflow 来回复用户消息，代码可以是这样的：
class Webhook:def _invoke(self, r: Request) -> Response:message = r.json()['message']respose = invoke_app(app_id, message)return Response(response)
在这个插件中，我需要能够调用 Dify 的 App 来处理请求，这样就可以实现 Bot 功能。此时，我们引出了 Dify v1.0.0 中的一个重要概念：反向调用。
反向调用
反向调用是 Dify 插件机制中的重要概念，允许插件调用 Dify 内部的服务。例如，插件可以调用已经鉴权的模型、工具，或 Dify 的 App。在以下几个场景中，反向调用发挥了重要作用：
LlamaIndex 的实现：LlamaIndex 实现了多种 Agentic RAG 策略，通过 LLM 对检索到的列表进行总结。在 Dify 中，它作为一个工具使用，用户只需配置模型参数和输入列表，工具即可安装卸载。 模型作为工具：以前，OCR、ASR 和 TTS 模型只能作为独立模型使用，无法灵活调用。现在，它们可以作为工具使用，例如将 Gemini 作为 OCR 工具，简化了操作流程。 OpenAI 兼容 API：通过 Endpoint 插件，Dify 提供 OpenAI 兼容格式，插件可调用 Dify 的 App，并返回统一格式的响应，支持不同模型如 Claude 或 Gemini。 Agent 插件化：如果支持反向调用工具，那么就可以实现 Agent 的插件化，自动接收参数执行操作并返回结果，并根据需求自定义 Agent 策略。
实现细节
首先，插件运行时的设计是我们需要解决的首要问题。最终，插件运行时到底是 Docker 容器、进程、虚拟机，还是 Serverless 运行时？在对 Dify 用户群体进行评估后，我们决定实现四种完全不同的运行时，分别为：
本地部署：面向中小型团队和个人开发者，部署需求相对较低，关注高可用性和大规模使用的需求较小。 SaaS 服务：面向数十万用户，Dify 需要考虑大量用户负载。 企业版本：与 SaaS 类似，企业版本也要求高可用性，但企业用户需要更高的可控性、隐私保护和私有部署。 远程调试：支持调试模式，也需考虑为其提供运行时支持。
本地部署
本地部署版本的实现注重“一键部署”和开箱即用。用户可以通过一句 `docker compose up -d` 命令运行整个 Dify，并且安装插件时无需额外配置。在这种环境下，插件的运行时设计为一个子进程，由父进程管理所有生命周期控制，包括插件依赖包的安装，两者通过标准输入输出管道进行通信。在理论上，这种设计是可行的。
SaaS 服务
考虑到大规模用户的需求，SaaS 版本的设计采用类似 Serverless 的架构，能够根据使用量自动弹性伸缩，从而确保高并发、高资源利用率和高可用性。最终，我们选择了 AWS Lambda 作为解决方案，AWS 作为 Dify 的合作伙伴，已经支持现有 SaaS 业务，且 Dify 与 Lambda 使用网络进行通信，提供了一个非常合适的架构。
企业版本
考虑到企业客户在解决方案选择上的多样性，因此我们设计了一种可控、可信的运行时。这个版本可以为企业提供高度的可控性和隐私保护，支持企业内部私有部署。
远程调试
对于调试模式，Dify 支持通过 TCP 网络长连接调试插件，并解决了有状态问题。我们采用类似 etcd 的设计，通过 Redis HashMap 管理插件的连接状态，确保插件的请求能够正确转发到相应的 Pod。为了管理 IP，我们设置了如下两项机制：
集群需要维护一个 IP 池，Pod 会将其 IP 加入池中。在生产环境中，一台机器可能有多个 IP，并且位于多个子网，因此，Pod 之间采用投票机制进行可达性测试，标记可用 IP。 集群需要有一个 Master 节点，定期检查 Pod 的存活情况，清理掉已退出的节点状态，确保集群的稳定性。
系统安全
插件机制的安全性主要依赖于密码学中的签名，而不是类似 Sandbox 的强制性安全限制。Sandbox 的限制非常严格，导致很多依赖包无法安装和使用，因为这些包可能会涉及未经许可的系统操作，严重影响插件使用体验。相较之下，插件是已经编写完成的代码包，在安装插件之前，人工审核能够为插件包打上“安全”标签，极大地降低风险。我们采用了基于公钥密码学的签名策略：如果插件通过审核，我们将使用私钥对插件进行签名，标记为“已认证”，如果未通过审查，用户将看到“不安全”的提示。所有未签名的插件无法安装，除非用户手动更改设置。
隐私策略
所有插件均须明确声明其使用的权限、数据存储等隐私政策，尤其是涉及敏感数据的插件。对于简单的权限声明，插件开发者必须显式声明插件的功能权限，未声明的权限 Dify 会直接拒绝使用。而对于复杂的隐私政策，我们要求开发者提供详细的隐私策略，并在 Manifest 中引用，所有上架 Marketplace 的插件都需要经过隐私策略审核。
