Dify实验室推出基于腾讯元器平台的免费联网搜索解决方案，通过HTTP请求节点实现私有化搜索工具构建。该方案利用腾讯元器1亿Token免费额度，解决了Dify官方插件的网络限制和高成本问题。实践步骤分为三阶段：在腾讯元器构建搜索服务并获取API凭证；在Dify配置HTTP请求节点并发布为工具；最后在Agent中验证工具调用。方案具有解耦、零成本、私有化等优势，同时提供了400错误排查和性能优化建议

通过使用http节点接入外部搜索插件，并发布为工具，实现在agent节点或者工作流中随时调用。

《Dify实验室：Function Calling赋能AI执行能力》摘要 Dify实验室公众号聚焦LLMOps平台应用，分享Dify工作流案例、模型接入等资源。重点探讨Function Calling技术如何让大语言模型从"能说"升级为"能做"。该技术允许AI调用外部函数，实现实时查询、系统交互等功能，扩展应用边界。文章详解Function Calling工

人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，而 Agent（智能体）作为能够自主理解、规划并执行任务的 AI 应用形态，正成为新的焦点。Dify 作为一个强大的 LLM 应用开发平台，其 Agent 能力让你无需复杂的编码，也能快速构建属于自己的智能助理。无论是构建客服助手、内容创作助理、数据分析师，还是更复杂的自动化流程，Dify Agent 都为你提供了强大的平台和灵活的工具。让我们以创建一个“

该工作流旨在接收一篇原始文章作为输入，通过预设的提示词引导大型语言模型对其进行内容和表达上的改写，最终输出一篇保留核心观点但措辞、风格有所不同的新文章。通过配置该节点，工作流能够在执行仿写任务前，先查询已建立的本地知识库，并将检索到的相关信息或特定术语作为上下文，传递给 LLM 节点。再添加一个article_style的输入字段，标记为必填，用来控制仿写文章的仿写风格。作为工作流的出口，负责收集

1. 核心节点功能表节点名称类型功能描述典型应用场景开始（Start）核心节点定义工作流启动的初始参数，作为流程起点初始化用户会话、设置默认参数结束（End）核心节点定义工作流结束的最终输出内容，作为流程终点返回最终结果、结束用户交互回复（Answer）核心节点定义Chatflow中的回复内容，直接输出给用户生成自然语言回复、提供解决方案大语言模型（LLM）AI/模型节点调用大语言模型处理自然语言

通过使用http节点接入外部搜索插件，并发布为工具，实现在agent节点或者工作流中随时调用。h，打开dify，创建工作流。j，配置好上述内容后，点击 运行此步骤 进行测试。http插件返回400，一般是构造请求参数错误导致，请仔细检查参数是否有误。g，等待审核，审核通过后，点击更多，点击调用API。f，发布并添加到智能体，完善内容后，发布智能体。a，登录腾讯元器-创建智能体，选择工作流创建。b，

《Dify常见错误与解决方案指南》摘要：Dify作为开源LLM开发平台，在使用过程中可能遇到安装部署、插件开发、API调用等问题。本指南系统梳理了各类常见错误，包括Docker环境配置、数据库连接、插件签名验证、工作流节点报错、模型接入失败等场景，提供详细的问题分析和解决方案。重点涵盖环境检查、配置修改、日志分析等实用技巧，帮助开发者快速定位问题。建议用户遵循官方文档规范操作，合理利用平台内置错误

Dify的日志功能帮助观察和优化AI应用表现，记录所有WebApp和API交互数据。用户可在日志控制台查看对话记录、AI回复及评价标注，团队协作时最新标注会覆盖旧记录。免费版仅保留30天日志，需升级或部署社区版延长保存时间。运营人员可对日志点赞、点踩或标记改进回复，这些标注将用于未来模型微调，当前版本仅支持预览。

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，处理海量的、种类各异的票据（如增值税发票、普通发票、出租车票、火车票等）仍然是财务、报销及个人记账流程中的一大痛点。·为每个提取器节点设计高度定制化的提示词，明确告知模型正在处理的票据类型，列出需要提取的所有关键字段，并强制要求以包含处理状态（status）和错误信息（error_message）及置信区间的 JSON 格式输出。2.使用大量、多样化的真实票据样本进