作為一名Agent產品經理，我最近在負責氣象智能體的建設項目。傳統氣象服務面臨三大痛點：數據孤島嚴重（氣象局API、衛星云圖、地面觀測站等多源數據格式不一）、響應鏈路長（從數據采集到預警發布需人工介入多個環節）、交互體驗單一（用戶只能被動接收標準化預警，無法個性化查詢）。

在對比了LangFlow、Flowise等工具后，我們最終選擇了Dify——這款開源低代碼AI應用開發平臺，不僅支持可視化工作流編排，還集成了知識庫、多模態交互、Agent能力和一鍵部署功能，完美解決了氣象場景中"數據-規則-交互"的全鏈路需求。今天就帶大家從0到1了解Dify，并通過實戰案例拆解如何用它搭建一個能實時預警、智能問答的氣象智能體。

一、Dify核心解析：不止是工作流工具，更是AI應用操作系統

1.1 Dify是什么？

Dify是一款開源低代碼AI應用開發平臺（GitHub星數已超25k），定位為"AI應用操作系統"。它的核心優勢在于一體化能力：無需拼接多個工具（如用LangChain寫工作流+用Qdrant存知識庫+用FastAPI做部署），而是通過可視化界面一站式完成"數據接入→邏輯編排→交互設計→部署監控"全流程。

1.2 四大核心模塊，直擊氣象智能體需求

模塊	功能描述<