今天分享如何在个人电脑上搭建一个AI智能体平台，可以自定义聊天机器人，设计智能体，编排工作流，知识库，RAG管道等等，还支持本地大模型接入，并对外提供API接口。

如搭建过程有疑问，可查看下方视频号详细讲解视频，也可在公众号主页添加我或进技术群交流。

为什么需要智能体

智能体的必要性源于单一AI模型的局限性。无论是GPT还是其他先进的AI模型，它们在处理复杂问题时总会面临边界。当多个智能体协同工作时，不同模型的优势可以相互补充，形成更具灵活性和智能化的系统。智能体不仅封装了提示词和任务，还能通过多个模型编排突破单个模型的局限，通过分工协作共同解决复杂问题。

多个大模型厂商已经开始推出基于智能体的AI助手，能够集成多个模型的优势来提供更具定制化和深度的服务。最近360与国内15家大模型开发商合作搞出一个”复仇者联盟“，推出的「360 AI助手」也是同样的道理，一个打不过GPT，15个一起上！

重点：Agent真正的价值在于——模型编排（也叫智能体设计Agent Design，现在有一个专业岗位叫Agent Designer）

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开源LLM应用开发平台

AI Agent–Dify

Dify,源自 Define + Modify，意指定义且持续改进你的 AI 应用，它是为你而做的（Do it for you）。

它融入后端服务， 内置构建 LLM 应用所需的关键技术栈，支持数百个模型、Prompt 编排及流程编排、高质量RAG 引擎、Agent 框架，还提供了一套易用的界面和 API。为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。即使你是非技术人员，也可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。

Dify核心功能比较

1. 工作流: 在画布上自由构建和测试功能强大的 AI 工作流程。

2. 全面的模型支持: 与数百种闭源/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Llama3 以及Ollama平台。

3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能的直观界面。

4. RAG 管道: 从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他文档格式中提取文本。

5. Agent 智能体: 可基于 LLM 定义 Agent，并为 Agent 添加自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具，如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion。

6. LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。

7. 后端即服务: Dify功能带有相应的 API，可以将 Dify 集成到自己的业务应用中。

Dify能做什么

1. 创业：可快速将 AI 应用创意变成现实，已有几十个团队通过 Dify 构建 MVP（最小可用产品）获得投资，或通过 POC（概念验证）赢得了客户的订单。

2. 将 LLM 集成至已有业务：引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。

3.作为企业级 LLM 基础设施：部分银行和互联网大厂正将 Dify 部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。

02

如何部署Dify

1.安装Docker

Docker 是一个小白就能轻松上手的开源容器平台，专为开发、部署和运行应用程序而设计。Docker 提供了一种轻量级的虚拟化方式，使得应用程序能够快速部署且易于管理。

1.1 Docker下载：

官网：docker.com/products

支持Mac\Windows\Linux，选择适合的版本。

1.2 Docker安装：

一键安装docker。

安装成功后docker的 UI 界面，如下：

2.部署 Dify

2.1 获取Dify源代码

有两种方式，都很简单。

一是通过Git命令行克隆，只需要一条命令自动拉取。

打开Git bash输入命令：

git clone https://github.com/langgenius/dify

二是在GitHub 下载源码，放到指定文件夹即可。

访问 https://github.com/langgenius/dify点击"Code"，选择"Download ZIP"

2.2 解压文件：

2.3 启动Dify

解压后打开docker文件夹，找到这个文件”docker-compose.yaml“，使用Git Bash打开。

同样也是一条简单命令拉取，很快就完成了。

运行命令：docker compose up -d

然后我们就能在Docker界面看到出项一栏Docker，那Dify就部署成功了。

3.打开Dify，配置账户信息

Dify本地部署完成后，需要从本地网址登录。

本地网址：http://127.0.0.1/apps

配置账户信息

然后就可以正式登录了。

4.Dify界面

主界面介绍

可用大模型管理：

Dify有很多强大的功能等着我们一起探索。

如何学习AI大模型？

？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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