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Dify AI智能体研学计划开启，干货即将来袭！

2025 年 3 月 19 日

Dify AI智能体研学计划开启，带你深入了解智能体构建的秘诀！核心内容： 1. 智能体市场趋势分析，预测未来智能体的应用场景 2. 智能体与传统聊天机器人的区别，以及智能体的优势 3. Dify智能体构建流程图解析，涉及数据库、SQL查询接口等核心要素

这段时间，或到年中，或到年末，市场上应该会涌现出超多智能体，比如客服智能体，物流智能体，租房智能体，中介智能体，甚至营销领域的起哄智能体，之所以有这样的见解，是因为大模型从去年到今年，形成了两个不同的用户场景，去年是大家怎么和AI对话，今年是如何使用智能体当“小弟”，今天就有人问，你会用AI来做什么，这样的回答其实是已经跳过了“你在用AI问什么？”，说明人们不再关注怎么问，而是在哪些场景使用。如果这个问题是我来回答，我会这么回答，如果是问我用AI来做什么，那需要看我平时在研究什么，以及需要协助者配合完成什么，能够实现我终期的目标，显然我需要一名客服，客服能够帮我把所有的流程架构，子流程串联起来，完成用户最初的需求的对接，用户最终验收的对接，以此完成整个流程，形成闭环。对，我们的工作就完成了。

市面上将会有很多智能体，那我们转换角色，从使用智能体的人，作为dify爱好者，如何自己搭建一个智能体呢？请看下图：

以上是我关于智能体构建的流程图，我们可以看到几个比较核心的地方，这里指出来，1、数据库中心及相关维护，我们需要维护若干个关系型数据库，这里我认为分为两种，其一是业务中的数据库，这个我们构建工具的场景，我们就需要设计SQL查询语句和数据库表结构说明，以及一些高频使用场景的，核心智能体场景的SQL查询，用于智能体的知识库和工具构建。其二是我们针对Dify智能体能力中心构建的后续各种智能体专门搭建数据库，这样也是可以的。2、SQL查询接口构建，并发布为工具，这里是让LLM打破权限的壁垒，使大模型能够在数据海洋里遨游，获得思考所需要的动态数据，最终在数据智能问答智能体里完成用户的回答。

我们聊聊智能体和普通的聊天机器人有什么区别，我们可以看到通过上述操作后，智能体增加了很多自定义的，专业的部分，这样的好处很明显是可以在我们数据智能问答智能体，给我们具体的答案，比如：“这一个月的销售额是多少？”LLM确实是会去通过sql去数据库查找，并返回给用户，这就是一个接近真实，实时的数据，私有的数据。我们在让人工智能去做具体某一件完整链路之前，我们还是需要构建好一个，或者几个智能体，再去了解和使用完整链路的更新的工具。当然大家也可以结合自己的理解，开展自己的计划。

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