入门Dify平台：如何根据需求选择与创建最合适的应用

首先，我们需要进入Dify的首页选择工作室，并创建空白应用。如图所示：

点击后，紧接着就会看见各种类型的应用，我们意义介绍他们的特点。如图所示：

聊天助手
之所以他被称为聊天助手，是因为他的核心功能仅限于与用户进行自然语言对话，无法调用任何外部工具进行复杂操作。简单来说，这类聊天助手类似于目前商业中广泛应用的智能客服系统，专注于解答用户的常见问题或进行简单的互动交流，如下图所示：

变量
这里简单讲一下，变量是一个前提内容条件，只有用户填写了这些信息后，才可以正常聊天，如图所示：

上下文
这个其实可以理解为一个知识库。因为利用个人业务数据来微调大型模型的成本相对较高，且微调的过程可能需要大量的计算资源和时间。因此，采用挂载一个知识库的方式，不仅可以迅速提供给大模型所需的业务知识，还能通过这种方式高效地帮助大模型理解和适应当前的业务场景。如图所示：

Agent应用
我们除了最开始的那种方式创建，还有一种方式创建，如图所示：

agent应用在聊天应用的基础上增加了一个关键功能——工具，没错这个就是需要大模型调用外部能力去回答用户问题的工具。如图所示：

他不再仅仅局限于内部的知识库，而是扩展到了外部的数据资源，能够更广泛地获取和整合外部信息。
文本生成应用
这个文本生成应用并不是应用，而是一个快速优化文本的小助手，如图所示：

如果你想要一个快速生成用户的润色、简历等相关业务，可以尝试一下。
工作流
这个适用于简单的单次任务执行，因为你无法拿到用户的上下文对话轮数。

除此之外，工作流模式的应用必须包含一个结束节点，才可以顺利运行。如果没有结束节点，系统将会直接报错，导致工作流无法正常执行。为了确保工作流能够在Agent应用中正确地添加到工具中，并作为外部工具参与对话流程，必须在设计时明确设置好结束节点。
这样一来，整个工作流的执行就能无缝集成，确保与其他工具的交互顺畅无误。如图所示：

chatflow
这个chatflow和工作流的区别有几点，第一个很关键的就是他有记忆窗口，可以理解对话上下文信息。如图所示：

因为他无法像工作流一样嵌入到Agent应用中，所以他本身就可以正常对话。如图所示：

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