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• 所属 MOC: Dify MOC, AI MOC
• 相关概念: Agent, Agentic Systems, Agentic Workflow Patterns
• 易混淆概念: Dify Workflow 起始节点
• 相关资源: Dify

Dify AI 应用类型

范围

这篇笔记只比较 Dify 创建应用时常见的几种应用类型：

• Workflow
• Chatflow
• 聊天助手 / Chatbot
• Agent
• 文本生成 / Text Generator

官方文档更推荐优先选择 Workflow 或 Chatflow；Chatbot、Agent、Text Generator 属于更基础的应用类型，界面更简单，适合较轻量的场景。

为什么要放在一起理解

这几个类型都能调用大模型，但它们的关键差异不是“用了哪个模型”，而是：

• 是否需要多轮对话。
• 流程是固定路径还是模型动态决策。
• 是否需要自动触发。
• 输出是给聊天界面，还是给后端 API / 下游系统。
• 是否需要 Code 节点把输出清洗成稳定结构。

如果不先分清类型，很容易把固定流程误做成 Agent，或把需要结构化输出的任务误做成普通聊天助手。

依赖路径 / 调用链 / 演进链

可以按控制力和交互方式大致理解：

1. 文本生成：单次输入，生成一段文本。
2. 聊天助手：多轮对话，重点是自然语言问答。
3. Workflow：固定任务链，输入经过多个节点后输出结果。
4. Chatflow：把固定任务链放进多轮对话场景。
5. Agent：让模型在更开放的任务中选择工具和下一步动作。

固定路径越清楚，越应该优先用 Workflow / Chatflow；路径越开放、工具反馈越多，才更接近 Agent。

对比与易混淆点

类型	交互方式	适合场景	边界
Workflow	一次输入，一次运行到结束	报告生成、数据处理、脚本生成、批处理	不负责多轮聊天；需要返回 API 结果时要配置 Output
Chatflow	每轮用户消息触发一次流程	客服、问答机器人、任务型对话	它是带流程控制的对话，不是普通闲聊
聊天助手 / Chatbot	普通多轮聊天	快速搭建问答助手、知识库问答原型	流程控制能力弱于 Chatflow
Agent	模型可围绕目标调用工具或决定下一步	需要工具调用、查询、执行任务的开放场景	不等于更高级聊天；调试和风险控制成本更高
文本生成 / Text Generator	单次输入生成文本	文案、总结、翻译、标题生成	不适合复杂流程或持续对话

几个稳定判断：

• 要做“输入表单 -> 固定步骤 -> JSON 输出”，优先选 Workflow。
• 要做“聊天中每一轮都走固定处理链”，选 Chatflow。
• 只是普通问答，可以先用聊天助手。
• 要让模型自己判断调用哪些工具，才考虑 Agent。
• 只要生成一段文本，不需要流程和对话，选文本生成。

video-craft-agent 的选型结论

虽然项目名叫 video-craft-agent，但 V0.1 的真实需求是：

表单输入 -> LLM 生成短视频脚本 JSON -> Code 节点校验 JSON -> Output 输出 script_json

这是一条固定路径，应该先用 Workflow，而不是 Dify 的 Agent 应用类型。

原因：

• 输入字段固定。
• 输出结构固定。
• 后续 FastAPI / FFmpeg 需要稳定 JSON。
• 暂时不需要模型自己决定工具调用路线。

参考来源

• Dify Key Concepts
• Workflow & Chatflow