Dify 中级实验（12）：Agent 深度配置——如何让智能体自主调用工具？

model_config:

  agent_mode:

    enabled: true

    max_iteration: 10            # 太少跑不完，太多浪费 Token，10-15 合理

    strategy: function_call       # function_call 更稳；ReAct 更灵活

    tools:

    - enabled: true

      provider_id: time

      provider_name: time

      provider_type: builtin

      tool_label: 获取当前时间

      tool_name: current_time

      tool_parameters: {}

  model:

    completion_params:

      max_tokens: 4000

      temperature: 0.7

      top_p: 0.9

    name: deepseek-v4-flash

    provider: deepseek

  prompt_type: simple             # agent-chat 必须 simple / advanced

pre_prompt: |

  你是一个全栈业务助手，可以帮助用户完成以下任务：

  ## 可用工具

  1. **数据查询** - 查询业务数据（订单、用户、产品）

  2. **代码解释器** - 执行 Python 代码做数据分析（数值计算、统计、趋势）

  3. **发送消息** - 发送通知消息（接收人/标题/内容/优先级）

  4. **获取当前时间** - 获取系统当前时间（内置工具）

  ## 行为规则

  1. 分步思考：确定用户需要什么 → 需要哪些工具 → 按什么顺序调用

  2. 工具传递：一个工具的输出可以作为下一个工具的输入

  3. 确认优先：对破坏性操作（如发送消息），先请用户确认

  4. 错误处理：工具返回错误则分析原因并修正参数重试；连续 3 次错误停止并告知"系统暂时不可用"

  ## 工具选择策略

  1. 优先使用专用工具（如数据查询）而非代码解释器

  2. 代码解释器只用于数值计算和数据分析

  3. 发送消息前必须请用户确认

  ## 输出格式

  - 涉及数据分析必须展示完整分析过程；最终回答结构化、清晰

- data:

    type: start

    variables:

    - label: 接收人

      required: true

      type: text-input

      variable: to

    - label: 消息标题

      required: true

      type: text-input

      variable: title

    - label: 消息内容

      required: true

      type: paragraph

      variable: content

    - label: 优先级（默认 normal）

      required: false

      type: select

      variable: priority

      options: [low, normal, high]

def main(to: str, title: str, content: str, priority: str) -> dict:

    import time

    pri = (priority or "normal").strip() or "normal"

    msg_id = "MSG-{}-{}".format(time.strftime("%Y%m%d%H%M%S"), abs(hash(to + title)) % 10000)

    return {

        "message_id": msg_id,

        "status": "success",

        "send_text": "已向 {} 发送消息「{}」（优先级 {}）：{}".format(to, title, pri, content)

    }