判断一款产品的任务执行深度，不需要看官方宣传的功能点数量，只需要拿出团队日常运行的一个完整工作流做实测，比如从会议录音上传开始，走完信息提取、待办拆分、对应责任人同步、进度跟进的全链路，观察AI能不能覆盖从信息输入到结果落地的全部环节，而不是只输出一份会议纪要的中间文档。Dify是开源LLM应用开发平台，主打RAG和AI工作流编排，适合有技术能力、想自部署的团队，支持企业基于自身的技术栈灵活调整A

AI技术的应用重心，正在从问答交互转向自主任务执行。早期大模型只能完成单轮问答，用户提出问题，模型返回一次性答案，上下文一旦丢失，任务就会中断。后续多轮对话能力的出现，让模型可以在一段会话内持续承接信息，但依旧依赖用户持续引导，无法自主拆分目标。随着工具调用能力成熟，AI开始对接外部检索、表格计算等能力，而Work Agent的出现，则把离散的工具调用串联成完整的任务链路。长程任务执行能力，正是区

过去三年AI应用的落地路径，沿着单轮问答、多轮对话、工具调用的路径逐步延伸，早期的聊天机器人只能响应即时性的单点需求，用户需要把复杂任务拆成数十个小指令逐一输入，才能拿到零散的结果。随着大模型推理能力和工具编排框架的成熟，AI开始具备自主串联多步动作的能力，长程任务执行成为Work Agent区别于传统聊天机器人的核心分水岭，很多此前需要人工投入数小时甚至数天完成的多环节工作，现在可以由AI在后台

AI的交互范式正在经历一次持续的迭代。早期大模型只能完成单轮问答，用户提出问题，模型给出一段文本，对话随即终止；随后多轮对话形态出现，模型可以记住上下文，在一轮又一轮交互里持续响应指令。工具调用能力的落地，让AI不再局限于文字生成，能够调动检索、计算、文件读写等外部能力；而Work Agent代表的自主任务链能力，则把AI从被动应答的对话载体，转向可以独立承接复杂工作的执行主体。长程任务执行，正是