2026年7月23日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
免费POC, 零成本试错
53AI Agents
53AI Agents

与真人协同完成工作的AI员工

掌握企业知识与流程的智能体
自主调用企业知识与流程的智能体平台,全面构建AI生产力
掌握企业知识与流程的智能体
01
理解任务,智能规划与调用Skil与Agent来完成工作
02
赋能团队,专家能力与技能在组织内部流动
03
安全可控,企业专属私有的智能体运行环境
工作AI
调用专属技能与企业知识完成任务
  • 理解任务

    深入理解业务语境。通过对融合了企业知识与个人记忆的上下文进行语义分析,将模糊的需求自动拆解为可执行的逻辑步骤

  • 调用技能与知识

    在毫秒级内自主判断并调用最合适的Skil技能与检索企业的合规文档、产品手册及历史案例,实现从“瞎折腾”到“照SOP干”的升级

  • 任务进程自检查

    自主监控执行进度,在遇到信息缺失时主动补全,并在任务完成后生成结构化的交付物。通过内置的验证机制,它能确保每 一项任务都形成闭环

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理解任务
调用技能与知识
任务进程自检查
Skill技能
业务知识与流程封装成可被调用的技能
  • 对话创建

    根据自然语言对话描述业务逻辑。自动将其转化为可执 行的技能框架,,像教新员工一样描述步骤,即可快速 生成专属技能

  • 编辑技能

    提供可视化的编辑界面,对创建与导入的技能进行可视 化的打磨。支持即时测试与反馈,确保 Ski在各种业务 场景下都能稳定运行

  • 使用权限

    企业级权限管理体系。针对不同部门、角色或个 人,精细化配置技能的可见性与调用权限。确保 AI 遵守数据安全与合规红线

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对话创建
编辑技能
使用权限
任务系统
事件触发与定时执行的任务系统
  • 定时任务

    无论是周期性重复工作还是未来的单次提醒,都支持分钟级、日级、周级等多种周期的灵活调度,满足不同场景业务需求

  • 事件触发

    支持现有的系统数据流(Webhook/消息队列),让“工作AI”具备敏捷的感知力。当特定业务条件达成时,工作AI将立即被激活并自动调用对应技能进行处理,实现“事事有响应”

  • 执行记录

    系统完整记录每一项任务的触发时间、执行参数、 调用链路及最终结果。通过结构化的日志看板,您 可以实时监控 AI的工作状态

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定时任务
事件触发
执行记录
安全沙箱
在指定的沙箱区域中完成工作任务
  • 更细颗粒度

    库级别的沙盒化,即使触发了漏洞,只会导致进程崩溃,不威胁主程序内存安全

  • 强内核边界

    极致的安全隔离,独立的内核,应用发出的系统调用会被 拦截处理,不会交给宿主机内核

  • 资源灵活性

    内存占用低,无需预分配大量内存,而是像 Linux 进程一样,根据实际需求动态申请资源

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更细颗粒度
强内核边界
资源灵活性
智能体相关
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
Dify近三个月技术演进分析——从应用工具到AI基础设施
本文对Dify近三个月从应用工具到AI基础设施的技术演进展开分析,重点介绍Dify RAG架构的三次升级:新增多模态嵌入层实现跨模态融合检索、引入语义摘要索引层解决长段落检索的语义丢失问题、新增对Excel内嵌图片提取的支持,优化了企业RAG场景的检索能力
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正本清源:企业 AI 不是建在 Harness 上,而是用 Harness 承载业务流程
本文针对中文圈流传的“企业AI应建在Harness上而非业务流程”的说法进行正本清源,通过梳理LangChain、NVIDIA的一手公开材料,澄清Harness是Agent工程中模型之外支撑Agent完成任务的工程装置,是企业业务流程工程化后的执行载体,明确企业AI建设仍需围绕业务流程展开。
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WAIC观察:企业 Agent 落地完整指南
本文是WAIC世界人工智能大会的企业Agent落地观察,阿里云、腾讯云在大会上分享了企业标准化搭建Agent、实现业务降本增效的相关内容,文章梳理了企业落地Agent的两大类成熟路线,详细介绍了开源框架自研路线中LangGraph与Dify的Agent落地架构、分层实现思路与端到端调用流转流程。
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时隔3周,Dify 1.16.0 发布了!
本文介绍了Dify在7月17日发布的v1.16.0版本,该版本核心更新是推出进入公开测试的Dify Agent,为平台新增了可在独立Linux沙箱中运行代码、调用工具的Agent能力,此外还介绍了本次更新的MCP协议升级、智能工作流生成器增强等核心变化。
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Dify v1.16.0 正式发布:Dify Agent 进入公测阶段
本文介绍了Dify v1.16.0正式发布的相关信息,该版本推出进入公测阶段的Dify Agent(Beta),其运行在Linux沙箱环境,具备Agent构建器、AI辅助构建、Workflow集成等核心特性,本次更新还优化了OpenAI GPT-5.6兼容性,增强了安全防护、修复了大量问题,同时说明了版本升级所需的配置调整及其他功能更新。
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OpenWiki Brains 与 wiki memory 模式:智能体记忆从反应式推到主动式
LangChain发布OpenWiki Brains 0.1.0版本,将其覆盖范围从代码库文档扩展到个人工作流多源接入,新增Personal Brain模式可接入六类数据源,按设定节奏自动刷新到本地markdown wiki;同时LangChain提出wiki memory作为通用智能体记忆形态,将智能体记忆从反应式推向主动式,截至发布时该仓库累计获得10.9K stars。
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网易智企AI Native实践:人人都会用AI之后,真正的难题才开始
本文整理了网易智企副总经理肖钰妍的分享,围绕企业AI Native落地展开,指出当前多数企业AI应用仅停留在个人提效层面,未转化为组织级可复用的生产能力,核心难点是让AI融入企业业务流程,文章介绍了网易智企内部各条线的AI落地实践与成果,提出AI深度落地本质会推动企业的流程再造与管理变革。
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Dify 官方命令行工具:difyctl 正式发布
本文介绍Dify在v1.15.0版本正式发布官方命令行工具difyctl,该工具全版本支持企业版、云端版与社区版,可让开发者、脚本、CI流水线、AI Agent通过统一命令调用Dify应用,无需额外编写对接代码,便于接入现有开发流程,拓展工程化使用场景;本次版本更新还包含界面导航焕新、思维链展示优化、人工介入表单增强、Excel内嵌图片提取、社区功能优化等多项升级。
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Dify真的适合企业级大型AI Agent应用开发落地吗?
本文围绕Dify是否适合企业级大型AI Agent应用开发落地展开讨论,指出Dify热度高、功能全易上手,本质是集成多项AI应用所需能力的AI应用开发平台,适合企业快速将AI应用与Agent能力落地,但对于超复杂、深定制的大型Agent系统,它并非最优的终局选择。
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