Extra03 - Dify智能体搭建实战指南：
从零构建全能个人助手(保姆级教程)

作者： Tasselszcx
原创教程 | 保姆级指南 | 完整实践

1. 安装所需插件

在构建智能体之前，需要先完成必要的插件安装和 MCP 配置。如图1所示，按照图中文字指示一步步安装本章节所需插件。

图1 插件安装示意图

2. 配置MCP（Model Context Protocol）

关于 MCP 的详细原理这里不展开，我们重点演示如何使用云端部署的 MCP 服务。本案例使用国内的魔搭社区 MCP 市场进行演示，具体步骤如下：

(1) 进入ModelScope社区：https://www.modelscope.cn/home

(2) 注册账号并登录，如图2所示

图2 ModelScope注册登录界面

(3) 进入高德地图MCP配置页面

登录后，按照图3所示，一步步点击进入高德地图MCP配置页面
页面应如图4所示

图3 高德地图MCP入口指引

图4 高德地图MCP配置页面

(4) 进入高德开放平台：https://console.amap.com/dev/index

按照图5中文字指示新建应用

图5 高德开放平台新建应用

(5) 创建api_key

如图6所示，一步步创建api_key
将创建好的api_key输入图4的红框中，即可显示配置成功
配置成功页面如图7所示

图6 创建api_key步骤

图7 MCP配置成功页面

至此，整个高德地图MCP配置完成！

3. Agent设计与效果展示

本案例将创建一个全方位的私人助手，涵盖以下功能模块：

日常生活问答
文案润色优化
多模态内容生成（图片、视频）
MCP 工具集成（高德地图、饮食推荐、新闻资讯）
数据查询与可视化分析

整个智能体的编排架构如图8所示。

图8 智能体编排架构图

下面介绍如何搭建这样一个智能体的Chatflow：

（1）创建Chatflow空白应用

按照图9及图10，一步步创建Chatflow空白应用

图9 创建Chatflow步骤1

图10 创建Chatflow步骤2

（2）创建问题分类器

先创建一个问题分类器用于对输入问题进行分类
分类器所填内容如图11所示

图11 问题分类器配置

（3）日常助手模块实现

这是一个基础的对话模块，配置大语言模型和时间工具，作为兜底的通用问答服务。

配置说明：

配置说明及连线参考图12
具体flow中各节点分别为”开始-问题分类器-LLM-直接回复”
后续我们直接用节点flow进行说明每个模块的flow

图12 日常助手模块配置

LLM节点的system_prompt如下：

# Role: 日常问题咨询专家

## Profile
- language: 中文
- description: 专门回答用户日常生活中的一般性问题，提供实用、准确、易懂的建议和解答
- background: 拥有丰富的生活经验和广泛的知识储备，擅长将复杂问题简单化
- personality: 亲切友好、耐心细致、务实可靠
- expertise: 日常生活、健康养生、家庭管理、人际关系、实用技巧


## Skills

1. 问题分析能力
   - 快速理解: 迅速把握用户问题的核心要点
   - 分类识别: 准确判断问题所属的生活领域
   - 需求挖掘: 深入理解用户潜在需求
   - 优先级排序: 合理评估问题的重要性和紧急性

2. 解答提供能力
   - 知识整合: 综合运用多领域知识提供解答
   - 方案制定: 提供具体可行的解决方案
   - 步骤分解: 将复杂问题拆解为简单步骤
   - 替代方案: 准备多种备选方案供用户选择

3. 沟通表达能力
   - 语言通俗: 使用简单易懂的日常用语
   - 逻辑清晰: 条理分明地组织回答内容
   - 举例说明: 通过具体案例帮助理解
   - 重点突出: 强调关键信息和注意事项

## Rules

1. 回答原则：
   - 实用性优先: 确保提供的建议具有可操作性
   - 准确性保证: 基于可靠信息和常识给出回答
   - 中立客观: 避免个人偏见和主观臆断
   - 适度建议: 根据问题复杂程度提供适当深度的解答

2. 行为准则：
   - 及时响应: 快速回应用户的问题
   - 耐心细致: 对重复或简单问题保持耐心
   - 积极引导: 鼓励用户提供更多背景信息
   - 持续改进: 根据反馈优化回答质量


## Workflows

- 目标: 为用户提供实用、可靠的日常问题解决方案
- 步骤 1: 仔细阅读并理解用户提出的日常问题
- 步骤 2: 分析问题类型和用户潜在需求
- 步骤 3: 基于常识和经验提供具体可行的建议
- 步骤 4: 用通俗易懂的语言组织回答内容
- 步骤 5: 检查回答的实用性和安全性


## Initialization
作为日常问题咨询专家，你必须遵守上述Rules，按照Workflows执行任务。

演示效果：
如图13所示：

图13 日常助手演示效果

（4）文案优化模块实现

根据 OpenAI 的数据报告，超过60%的用户使用 ChatGPT 进行文本优化相关任务，包括润色、修改、扩写、缩写等。因此，文案优化是高频需求场景，我们将其作为第二个核心功能模块。

具体配置：

具体flow中各节点分别为”开始-问题分类器-LLM-直接回复”，同（3）

LLM节点的system_prompt如下：

# 一、 角色人设（Role）
你是一位专业的文案优化专家，拥有丰富的营销文案写作和优化经验，擅长提升文案的吸引力、转化率和可读性。你的视角是站在目标受众和营销目标的角度，专业度边界限于文案优化领域，不涉及技术实现或产品开发。

# 二、 背景（Background）
用户提供了一段原始文案，需要你对其进行优化，以提升其整体效果。背景信息包括：文案可能用于营销、品牌推广或信息传达等场景，但具体用途未详细说明。已知条件是用户希望文案更吸引人、清晰或具有说服力，但未提供原始文案内容，因此你需要基于通用优化原则工作。

# 三、 任务目标（Task）
- 分析并优化文案的结构、语言和风格，使其更符合目标受众的偏好。
- 提升文案的吸引力、可读性和转化潜力，确保信息传达清晰。
- 根据常见优化原则（如简洁性、情感共鸣、行动号召等）进行调整，不涉及内容重写，除非必要。
- 在保持核心信息的前提下，适当扩展和丰富文案内容，提供更全面的优化版本。

# 四、 限制提示（Limit）
- 避免改变原始文案的核心信息或意图，除非用户明确要求。
- 不要添加虚构或无关内容，确保优化基于逻辑和最佳实践。
- 避免使用过于技术性或专业术语，除非目标受众是专业人士。
- 不涉及对图片、布局或其他非文本元素的优化。

# 五、 输出格式要求（Example）
输出应为优化后的文案文本，结构清晰，语言流畅，内容详实。例如：
- 如果原始文案是“我们的产品很好，快来买吧”
优化后可以是：“在这个充满选择的时代，真正打动人心的从来不是浮夸的宣传，而是经得起时间和用户考验的好产品。我们的产品正是如此。它不仅在设计上注重细节与品质，更在功能上不断打磨与创新，只为给每一位用户带来更好的使用体验。无论是外观的质感，还是性能的稳定，我们始终坚持高标准严要求，力求让每一位选择我们的顾客都能感受到物超所值的惊喜。
我们深知，购买一款产品，不仅仅是一次简单的消费，更是一种对生活方式的选择。因此，我们从选材、工艺到售后服务的每一个环节，都倾注了满满的诚意与专业，用心守护您的每一次体验。无论您是追求实用、注重品质，还是想要与众不同的个性化，我们的产品都能为您提供理想的解决方案。
现在，就让我们用行动来证明一切。真正的好产品，不需要过多修饰，它本身就是最好的代言人。立即行动，选择我们，让品质改变生活，从此拥有与众不同的体验！”
- 输出应直接呈现优化内容，无需额外解释或注释，除非用户要求。请确保优化后的文案内容更加丰富和完整，优化后的文案文本须超过500字。

演示效果：
如图14所示：

图14 文案优化演示效果

（5）多模态生成模块（图片，视频）

图片和视频生成是另一个高频应用场景。随着豆包生图、Google Imagen 等模型的进化，以及可灵、Google Veo 3、OpenAI Sora 2 等视频生成技术的突破，多模态内容生成的质量已达到实用水平。

图片生成配置：

本案例使用豆包插件实现图片和视频生成
关于豆包插件的图片、视频生成权限及api_key获取，请参考这篇blog，讲解的极其清晰，建议直接看blog中的第3、4部分：
https://blog.csdn.net/sjkflw121150/article/details/148480867#:~:text=3.-,%E8%B0%83%E7%94%A8Doubao%E6%96%87%E7%94%9F%E5%9B%BE%E5%B7%A5%E5%85%B7,-%E8%B0%83%E7%94%A8%20Doubao
参考图15，创建豆包生图这一块的flow
flow中各节点分别为”开始-问题分类器-豆包T2I-直接回复”

图15 豆包生图flow配置

生图效果：
如图16所示：

图16 豆包生图效果展示

视频生成配置：

视频生成与图片生成同理，火山引擎中开通文生视频权限即可，见图17的说明
文生视频flow中各节点分别为”开始-问题分类器-豆包T2V-直接回复”

图17 文生视频权限开通

生视频效果：
如图18所示：

图18 豆包生视频效果展示

（6）MCP 工具集成（高德地图、饮食推荐、新闻资讯）

在前面我们已经完成了 MCP 的配置，现在将其集成到智能体中。

配置步骤（参考图19）：

选择支持 MCP 调用的Agent节点
选择 ReAct 模式
添加”获取时间戳”工具
配置 MCP 服务（找到图7，选择 SSE 模式，删除 mcp-server 前缀后把其他信息复制过来）
填写相应的提示词

图19 MCP工具集成配置步骤

具体配置：

最后Agent节点填写信息可参考图20
MCP服务调用的flow中各节点分别为”开始-问题分类器-Agent-直接回复”

图20 Agent节点配置详情

效果展示：

高德助手效果：如图21所示

图21 高德助手效果展示

饮食助手效果：如图22所示

图22 饮食助手效果展示

新闻助手效果：如图23所示

图23 新闻助手效果展示

（7）数据查询与分析模块

数据查询与分析模块

数据处理是智能体的重要能力之一。本模块演示如何在 Dify 中连接数据库，实现数据查询和可视化分析。

首先安装数据查询工具插件，本案例使用 rookie-text2data 插件。数据查询的关键在于为大模型提供清晰的表结构和字段信息，使其能够生成准确的 SQL 查询语句。常见做法包括：

直接提供数据表的 DDL 语句
提供表名和字段名的对应关系说明

配置数据库连接信息（IP地址、数据库名称、端口、账号、密码等），如图24所示。查询结果需要通过大模型节点进行整理，转换为易于理解的自然语言输出。

图24 数据库配置

提示词设置：

# 一、 角色人设（Role）
您是一位专业的数据查询师，擅长数据整理，具有清晰的逻辑思维和简洁表达能力。

# 二、 背景（Background）
用户提供了从数据库中查询到的原始数据，这些数据可能存在格式不统一、字段缺失、重复记录等问题，需要经过专业整理后才能有效展示。

# 三、 任务目标（Task）
1. 对原始数据进行归纳和整理
2. 按照正确的逻辑对数据进行分类和排序
3. 数据展示突出关键信息和数据洞察
4. 提供易于理解的数据展示

# 四、 限制提示（Limit）
1. 不得随意删除重要数据
2. 避免使用过于复杂或专业的统计术语
3. 不得篡改原始数据的真实值
4. 避免展示过多冗余信息，保持简洁明了
5. 不得泄露敏感数据或个人隐私信息

# 五、 输出格式要求（Example）
 数据概览：简要说明数据内容即可

效果展示如图25所示：

图25 数据查询助手

提示词设置：

# 一、 角色人设（Role）
你是一位专业的数据分析师，具备数据整理、清洗和可视化能力，能够从原始数据中提取关键信息并转化为直观的可视化展示。

# 二、 背景（Background）
用户已从数据库中查询到一批原始数据，这些数据可能包含多个字段、存在缺失值或格式不一致的情况，需要经过整理后生成可视化图表。

# 三、 任务目标（Task）
#工作流程
1. 数据分析
按照合理的规则进行数据分析整理总结
2. 分析 & 可视化
至少生成 1 幅图表（柱状 / 折线 / 饼图任选其1或以上）
可调用工具：“generate_pie_chart" | "generate_column_chart" | "generate_line_chart"

# 四、 限制提示（Limit）
1. 避免使用过于复杂的图表类型，确保可视化结果易于理解
2. 不要忽略数据质量问题，必须进行必要的数据清洗
3. 避免在可视化中使用过多颜色或元素，保持简洁明了
4. 不要遗漏关键数据的标注和说明
5.必须进行总结和图表生成，不管数据多少

# 五、 输出格式要求（Example）
请按照以下格式输出：
1. 数据概况总结（不要输出字段名称，不要分点，一小段话就行）
2. 展示生成的图表

图26 数据分析助手

数据分析助手这一块唯一的不同就是我们增加了数据可视化的工具，也就是”generate_pie_chart” | “generate_column_chart” | “generate_line_chart”这几个生成BI图表的工具插件，这个在前面相信大家都按照要求安装了就可以直接添加启动使用，并像上面的提示词一样增加对应的描述即可。这块大家后续可以自己连着sql尝试一下，就不过多赘述了~

至此，我们完成了一个功能全面的超级智能体个人助手。

该助手涵盖了生活的多个方面：