Quale tipo di app scegliere in Dify per ogni attività

Quando crei un'app su Dify, puoi scegliere tra una semplice chat, un generatore di testo, un flusso visivo o un agente in grado di utilizzare diversi strumenti. Scegliere con attenzione è fondamentale: un'attività che segue sempre gli stessi passaggi non necessita della stessa struttura di un assistente a cui ogni utente rivolge richieste diverse.

Dify attualmente consiglia Flusso di lavoro e flusso di chat come principali tipologie di applicazione. Offre inoltre Chatbot, Agente e Generatore di testo come opzioni di base per i casi più semplici. La decisione inizia con due domande: è necessario interagire con l'utente? Il modello dovrebbe decidere autonomamente quali strumenti utilizzare?

Dify - Tipi di app in sintesi

Tipo	A cosa serve?	Quando sceglierlo
Chatbot	Rispondi con una semplice conversazione.	Se un modello, delle istruzioni e, se del caso, una base di conoscenza sono sufficienti.
Generatore di testo	Genera un risultato in una singola esecuzione.	Se l'utente compila i campi e si aspetta un testo, senza conversazione o diversi passaggi.
Agente base	Discutete e decidete quando utilizzare gli strumenti configurati.	Se il percorso cambia in base a ciascuna richiesta e non è necessario progettare un flusso visivo completo.
Chatflow	Gestire una conversazione attraverso nodi e condizioni.	Se hai bisogno di più turni, percorsi diversi o variabili durante la conversazione.
Flusso di lavoro	Elabora un'attività dall'inizio alla fine utilizzando i nodi.	Se si desidera automatizzare un processo indipendente, anche al ricevimento di un evento o in un momento specifico.

Questa tabella descrive i tipi di applicazione di base e principali. C'è anche un Nuovo agente riutilizzabile in versione beta che possono funzionare in modo indipendente o partecipare a un flusso di lavoro; lo vedremo più avanti.

Chatbot e generatore di testo per attività semplici

Chatbot È adatto quando una persona ha bisogno di porre più domande e ricevere risposte all'interno di una conversazione. Ad esempio, un assistente interno che consulta la documentazione o risponde alle domande frequenti. Può basarsi su una base di conoscenza, ma l'applicazione di base non è progettata per scegliere tra diversi strumenti o navigare in una catena di nodi.

Generatore di testo Funziona diversamente: l'utente inserisce i dati necessari, esegue l'applicazione e ottiene un risultato. Un buon esempio potrebbe essere uno strumento che riceve il nome, le caratteristiche e il tono desiderati per scrivere una descrizione del prodotto. Può avere campi di input multipli"Una singola esecuzione" non significa "un singolo campo".

Il Generatore di testo può anche consultare una base di conoscenza configurata per fornire contesto al testo. Se è necessario categorizzare l'input, consultare un servizio esterno e generare più output in fasi separate, passare al Flusso di lavoro.

Quando utilizzare Chatflow

Un Chatflow Elabora ogni messaggio dell'utente attraverso un flusso visivo. È possibile aggiungere condizioni, recupero di conoscenze, modelli e altri nodi per decidere come rispondere. Consente inoltre l'utilizzo di variabili di conversazione e configurazioni di memoria per mantenere il contesto tra i turni.

Immaginate un assistente virtuale che, prima di tutto, chiede quale prodotto l'utente sta utilizzando, poi identifica il problema e infine consulta la documentazione pertinente. L'utente può fornire le informazioni gradualmente; il flusso di lavoro conserva le informazioni necessarie e sceglie il percorso più appropriato.

Scegli Chatflow quando Lascia che la conversazione diventi parte del processoSe hai bisogno che qualcuno invii dei dati una sola volta e riceva un risultato finale, un flusso di lavoro è probabilmente la soluzione migliore.

Quando scegliere Workflow per automatizzare le attività

Un Flusso di lavoro Esegue una sequenza di nodi per elaborare un'attività indipendente. Può ricevere dati, classificarli, interrogare documenti, richiamare un modello, applicare condizioni e restituire un output. Ogni esecuzione ha un proprio inizio e una propria fine; non è organizzata come una conversazione persistente con messaggi multipli.

Ad esempio, è possibile ricevere una scheda prodotto, estrarne le caratteristiche, creare una descrizione e restituire campi strutturati per un'altra applicazione. Se i passaggi sono noti in anticipo, disegnarli sul flusso semplifica la visualizzazione di ciò che è accaduto in ciascun nodo.

Un flusso di lavoro può essere avviato manualmente o tramite una chiamata API. Nelle versioni che includono Fattori scatenantiPuò anche avviarsi in base a una pianificazione, alla ricezione di un webhook o al verificarsi di un evento di un plugin compatibile. Pertanto, "automazione" non significa semplicemente premere un pulsante per avviare il flusso.

Se una fase richiede una revisione umana prima di procedere, Dify offre anche un nodo di intervento umano nelle versioni supportate. Questa opzione è utile quando il processo prevede la pubblicazione, l'invio o la modifica di informazioni che richiedono una convalida.

Agente: quando lasciare che il modello scelga gli strumenti

Un Agente Ricevi un incarico e puoi decidere quale strumento utilizzare, verificarne il risultato e ripetere il processo prima di rispondere. Questo ha senso se non puoi prevedere un unico percorso: in una query potresti dover cercare informazioni, mentre in un'altra potresti dover chiamare un'API e confrontare diversi risultati.

Questa flessibilità richiede una chiara definizione degli strumenti disponibili, delle relative autorizzazioni e di un limite di iterazioni. Ogni passaggio aggiuntivo può aumentare il tempo di risposta e il consumo di risorse del modello. Se è necessario eseguire sempre le stesse tre operazioni nello stesso ordine, è consigliabile configurarle come nodi in un flusso di lavoro.

Inoltre, è importante distinguere tre usi del nome:

• Agente base: Applicazione di chat con strumenti, all'interno delle semplici modalità di Dify.
• Nodo agente classico: Inserisce una fase di processo decisionale e di utilizzo degli strumenti all'interno di un flusso visivo.
• Nuovo agente riutilizzabile: Questa funzionalità beta consente di configurare un agente una sola volta e di utilizzarlo come applicazione autonoma o come passaggio all'interno di un flusso di lavoro. La sua disponibilità dipende dalla versione e dall'ambiente utilizzati.

Se vuoi seguire la procedura di configurazione di un agente, consulta la guida per Come creare un agente IA in DifyPer collegare strumenti esterni utilizzando tale protocollo, è disponibile anche la guida per Integrazione di Dify con MCP.

Come combinare Workflow e Agent senza complicare l'intero progetto

Non devi scegliere tra un processo completamente fisso e uno completamente autonomo. Puoi lasciarlo nelle mani del Flusso di lavoro le parti conosciute e usa un Agente solo per una decisione difficile da programmare con condizioni.

Immaginate un sistema automatizzato di gestione degli incidenti: arriva una richiesta, un nodo estrae i dati e un altro classifica il caso. Le richieste di routine seguono un percorso predefinito. Se si verifica un incidente insolito, il flusso di lavoro può assegnare il compito a un agente che consulterà gli strumenti disponibili e preparerà una proposta. Successivamente, una persona potrà esaminare il risultato prima di inviarlo.

Il processo mantiene una struttura verificabile e riserva le decisioni aperte alla parte che ne ha effettivamente bisogno. È possibile costruire lo stesso sistema anche senza agenti, se le regole di classificazione e di risposta sono sufficienti.

RAG e modelli: componenti che puoi incorporare

Una base di conoscenza, uno strumento esterno o un modello linguistico Questi non sono tipi di applicazioneSi tratta di componenti che è possibile integrare a seconda delle funzionalità offerte da ciascuna modalità. Ad esempio, un chatbot di base può consultare documenti; un flusso di chat può decidere quando recuperarli; e un flusso di lavoro può utilizzare il risultato in una fase specifica.

Il recupero di documenti tramite RAG (Request for Aging Graph) aiuta a fornire contesto al modello, ma non garantisce risposte corrette. È necessario verificare che vengano recuperati i frammenti appropriati e che il risultato risponda effettivamente alla domanda. Allo stesso modo, l'aggiunta di strumenti a un agente non garantisce che questo selezioni sempre quello corretto.

Come prendere la decisione prima di creare l'applicazione

1. Hai bisogno solo di ottenere del testo dopo aver compilato alcuni campi? Inizia con Text Generator.
2. Hai bisogno di parlare più volte con un semplice assistente? Prova il chatbot.
3. La conversazione richiede condizioni, più fasi o variabili? Scegli Chatflow.
4. Desideri elaborare singole iscrizioni o rispondere agli eventi? Utilizzare il flusso di lavoro.
5. Lo strumento successivo dipende da ciò che il modello scopre? Introduci un agente, separatamente o in una fase del flusso, a seconda della situazione.

En Studio È possibile creare l'applicazione da zero o partire da un modello. Prima della pubblicazione, testare i casi d'uso normali, gli input incompleti e gli errori provenienti da strumenti esterni. Analizzare i risultati e i log di esecuzione: questo controllo aiuterà a decidere se la struttura scelta risolve il problema o se necessita di un maggiore controllo.