时隔一个多月，Dify v1.15.0终于发布了！

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Dify v1.15.0重磅更新，CLI工具、模型思考可视化等新功能让AI应用开发更高效。

核心内容：
1. 新增命令行工具difyctl，支持终端直接调用应用与工作流
2. 模型推理过程可视化，便于调试和理解AI决策
3. Human-in-the-Loop节点升级，支持下拉选择与文件上传

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

昨天 Dify 发布了 1.15.0 版本，距离上一个 1.14.2 大概一个月左右。这次更新挺有料的，有几个功能我觉得挺实用，跟大家聊聊。

一、difyctl：以后可以在命令行里直接跑 Dify 了

这个应该是这次最大的更新。Dify 出了一个叫 difyctl 的命令行客户端，你可以直接在终端里调用应用和工作流，不用打开网页了。

支持 macOS、Linux、Windows 三个平台，安装挺方便，而且不需要 access token。对开发者来说这个功能挺实用的——比如你想把 Dify 工作流集成到 CI/CD 流水线里，或者写个脚本定期调用，现在直接用命令行就能搞定，不用再调 API 了。

另外 CLI 和 OpenAPI 的错误提示也统一了，还有速率限制的友好处理，用起来应该会更顺手。

二、CoT 推理过程可视化：终于能看到模型在想什么了

这个功能我盼了挺久。现在 Chat Flow 和 Workflow 里都能流式展示模型的推理过程了，有个专门的「思考」面板，而且最终回答和推理过程是分开显示的，不会混在一起看得累。

关键是推理内容会被保存下来，刷新页面也还在，不是看过就没了。CLI 和工作流运行预览里也能看到。对调试复杂任务或者想理解模型决策过程的人来说，这个功能挺重要的。

三、Human-in-the-Loop 表单升级：不止能输文字了

之前的人工介入节点只能让用户输入文本，这次升级后支持下拉选择和文件上传了，还支持多文件上传。

这个改进说实话挺刚需的。比如你做一个内容审核工作流，到人工环节可能需要让审核员选「通过/驳回/需修改」，或者上传一些补充材料，之前只能靠文本输入就很别扭，现在有了结构化选择就舒服多了。

四、支持长耗时模型：图像视频生成也能接进来了

之前 Dify 的工作流节点对响应时间是有限制的，太慢的模型（比如图像生成、视频生成）可能会超时。现在加了个轮询机制，节点会耐心等结果，不用怕超时了。

这意味着以后你可以把 Stable Diffusion、Sora 之类的生成模型接进工作流里了，应用场景一下就宽了不少。

五、其他值得一提的更新

知识库导入 Excel 支持提取图片 — 之前导入 Excel 只能拿文字，里面的图、截图、图表都丢了。现在会把图片也提取出来，对依赖表格数据的场景挺有用。

UX/UI 方面 — landing page 和引导流程重新设计了，新用户上手应该更顺；导航更快了，搜索框自动聚焦；删除应用前有二次确认，防止手滑；工作流编辑器面板可以折叠，空间更够用。

安全方面 — 修复了一个 plugin-daemon 转发的路径遍历漏洞（CVE-2026-41948），还升级了 Bleach、PyJWT、starlette 等依赖的 CVE 修复。建议生产环境都更一下。

插件安装加速 — 插件守护进程启动时会自动检测地区，如果连 PyPI 慢的话会自动选就近的镜像源，国内用户安装插件应该会快不少。也可以手动指定镜像地址。

可观测性增强 — 支持自定义 Phoenix 的 trace session id，方便和你自己的系统对齐；还能追踪 RAG 检索步骤，更好理解文档检索是怎么产生结果的。

六、升级注意事项

说几个升级时要注意的坑：

1. 有数据库迁移，升级后要跑 flask db upgrade
2. 插件自动升级策略现在按类别配置了，跑完迁移后必须再跑一下 flask backfill-plugin-auto-upgrade，不然之前配的自动升级设置可能失效
3. 环境变量变更多 — 新增 19 个，删除 2 个，修改 1 个，用 docker 部署的要注意更新 .env 文件
4. Docker Compose 配置文件有变化，自定义过的要小心合并

总的来说，1.15.0 是一次「质量 + 新功能」并重的更新。difyctl 和 CoT 可视化这俩功能挺有分量的，一个把 Dify 的使用场景从浏览器扩展到了终端，一个让模型的思考过程不再是黑盒。

如果你已经在生产用 Dify，建议关注下安全修复和数据库迁移的部分；如果是开发者或者重度用户，difyctl 和 CoT 支持值得你升级体验一下。