Dify Agent实战：用工具与联网赋予Agent双手

这是《AI碘伏人类倒计时：普通人自救指南》系列中的一篇。前几篇文章里，咱们用RTCE框架、CoT和ToT，再配合5W挖掘需求深度，加上KANO/RICE这些需求评估模型，总算造出了一个有“大脑”的需求Agent。但问题来了——这个Agent有个致命弱点：它是个“离线版本”。大模型从诞生那一天起，能学到的知识和信息范围就已经固定了。

那如果想让Agent获取最新的知识干活，该怎么办？今天咱们就来聊聊怎么给Agent装上“手脚”，让它能定期收集竞品情报。

读者收益

看完这篇文章，你能得到什么？

• 什么是ReAct？
• Agent能力的边界：什么情况下必须调用工具？
• 如何利用ReAct + 工具，用Dify搭建一个竞品情报收集官？

一分钟小知识

1. 何为ReAct？

ReAct 是一种让AI把“思考（Reason）和行动（Act）”交替进行的方法。说白了就是：边想边做。举个例子：查竞品功能 → 发现信息不足 → 调用搜索工具 → 获取结果 → 总结分析并输出结论。ReAct框架不再让模型只依赖预训练学到的静态知识，而是让它能实时获取外部信息，像人一样通过边想边做来解决复杂且信息密集的任务。

（顺便一提，ReAct是由姚顺雨等人提出，最早来自普林斯顿大学和Google Research的研究团队。）

2. Agent能力的边界：什么时候需要工具？

工具：是Agent的“外部世界接口”。

典型信号：当模型开始说“一般来说……”“可能是……”“通常会……”——这就是必须调用工具的信号。

实践出真知（Dify实战）

任务：改造我们的产品助理，让它能自动收集竞品情报。

步骤1. 给Agent装上手脚：添加“工具”

主要添加两个工具：一个搜索工具，一个网页阅读（爬取）工具。推荐用Ta vily，它同时提供搜索和提取能力（其他工具按需添加也行）。

安装好插件后，获取API Key。

步骤2. 注入Prompt：

# Role
你是一个从不瞎编的竞品分析专家。

# Tools
你拥有联网搜索工具 (Search) 和网页阅读工具 (Scraper)。

# Task
当用户询问某家公司或某个产品时：
1. **Think**: 先思考需要获取哪些关键信息（最新功能、用户吐槽、定价策略）。
2. **Act**: 使用 Search 工具搜索相关关键词。
3. **Observe**: 观察搜索结果摘要。
4. **Act**: 如果摘要不够细节，使用 Scraper 工具读取具体的文章/页面链接。
5. **Answer**: 汇总信息，输出一份情报简报。

# Constraints
* **必须引用来源**：每一条事实都要在末尾标注 (来源: URL)。
* **时效性**：优先关注最近 1 个月的信息。

实现效果如下：Agent会基于你的提问，采用ReAct方式工作。

避坑指南：不知道你发现没有，上面回答的时间是2024年5月份——原因在于Agent不知道当前时间，所以可能基于错误的日期搜索，得不到最新信息。

解决方案是添加一个获取当前时间的工具，并强制Agent在工作时先获取当前日期。在提示词里加上一句：

……你需要先调用工具 current_time，获取最新日期……

同样的问题，此时Agent先获取当前日期，再进行工作，结果就对了。

总结：ReAct = loop(reson → act → observe)

下期预告

给Agent装上“手脚”（工具和联网能力）是个巨大的飞跃。现在的它已经能跑腿、能搜索了。但如果你问它一些私有领域的问题，比如公司的内部文件，它还是会一脸茫然，或者开始一本正经地胡说八道。下次咱们来解决这个。

来源：互联网