本文介绍如何使用 Dify 可视化工作流快速构建会议室预约智能体，重点讲解双层意图判断设计：先识别用户动作（查询/预约/取消），再判断用户是否已知目标会议室——已知则查询具体会议室信息，未知则列出所有空闲会议室供选择，两条路径汇合后完成预约。包含完整节点配置、Prompt 示例与对话演示。

在上一篇文章中，我们深入拆解了 Dify 工作流的核心节点，并实战构建了一个数据分析 Agent。这个 Agent 可以理解意图、调用工具、生成报告——但它的能力边界，仍然局限于 Dify 平台内部预置的工具集。现实的企业环境远比这复杂：你的数据在 MySQL，你的文件在 Confluence，你的任务在 Jira，你的消息在钉钉……Agent 想要真正"跨系统操作"，就必须能够与这些异构系统无缝

本文面向 Java 初学者，手把手讲解如何使用 Spring Boot 创建一个简单的 MCP（Model Context Protocol）服务器。包含完整代码、配置说明及接入 Claude Desktop 的部署流程，让 AI 能调用你自己编写的工具。

随着大语言模型（LLM）能力的持续演进，AI Agent 已经从"能对话"升级为"能执行"——它不仅理解用户意图，还能调用工具、访问数据库、执行代码、触发 API，完成端到端的复杂任务。然而，从零搭建一个具备执行能力的 Agent 并不简单：你需要管理 Prompt、串联工具调用链、处理异常回退、维护上下文状态……Dify正是为解决这些痛点而生的开源 LLM 应用开发平台。它提供了可视化的工作流编

在上一篇文章中，我们深入拆解了 Dify 工作流的核心节点，并实战构建了一个数据分析 Agent。这个 Agent 可以理解意图、调用工具、生成报告——但它的能力边界，仍然局限于 Dify 平台内部预置的工具集。现实的企业环境远比这复杂：你的数据在 MySQL，你的文件在 Confluence，你的任务在 Jira，你的消息在钉钉……Agent 想要真正"跨系统操作"，就必须能够与这些异构系统无缝

在上一篇文章中，我们深入拆解了 Dify 工作流的核心节点，并实战构建了一个数据分析 Agent。这个 Agent 可以理解意图、调用工具、生成报告——但它的能力边界，仍然局限于 Dify 平台内部预置的工具集。现实的企业环境远比这复杂：你的数据在 MySQL，你的文件在 Confluence，你的任务在 Jira，你的消息在钉钉……Agent 想要真正"跨系统操作"，就必须能够与这些异构系统无缝

随着大语言模型（LLM）能力的持续演进，AI Agent 已经从"能对话"升级为"能执行"——它不仅理解用户意图，还能调用工具、访问数据库、执行代码、触发 API，完成端到端的复杂任务。然而，从零搭建一个具备执行能力的 Agent 并不简单：你需要管理 Prompt、串联工具调用链、处理异常回退、维护上下文状态……Dify正是为解决这些痛点而生的开源 LLM 应用开发平台。它提供了可视化的工作流编

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，AI 应用正在从单一的"问答机器"演进为能够自主规划、调用工具、协作完成复杂任务的"智能体系统"。在这个演进过程中，Agent（智能体）Skills（技能）和MCP（模型上下文协议）三个核心概念构成了现代 AI 智能体框架的基石。本文将深入解析这三大概念的含义、工作原理及相互关系，帮助开发者和技术爱好者建立清晰的认知体系。Agent（智能体）是一种能够感知环

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，AI 应用正在从单一的"问答机器"演进为能够自主规划、调用工具、协作完成复杂任务的"智能体系统"。在这个演进过程中，Agent（智能体）Skills（技能）和MCP（模型上下文协议）三个核心概念构成了现代 AI 智能体框架的基石。本文将深入解析这三大概念的含义、工作原理及相互关系，帮助开发者和技术爱好者建立清晰的认知体系。Agent（智能体）是一种能够感知环

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，AI 应用正在从单一的"问答机器"演进为能够自主规划、调用工具、协作完成复杂任务的"智能体系统"。在这个演进过程中，Agent（智能体）Skills（技能）和MCP（模型上下文协议）三个核心概念构成了现代 AI 智能体框架的基石。本文将深入解析这三大概念的含义、工作原理及相互关系，帮助开发者和技术爱好者建立清晰的认知体系。Agent（智能体）是一种能够感知环