用Dify构建气象智能体：从0到1搭建AI工作流实战指南

作为一名Agent产品经理，我最近在负责气象智能体的建设项目。传统气象服务面临三大痛点：数据孤岛严重（气象局API、卫星云图、地面观测站等多源数据格式不一）、响应链路长（从数据采集到预警发布需人工介入多个环节）、交互体验单一（用户只能被动接收标准化预警，无法个性化查询）。

在对比了LangFlow、Flowise等工具后，我们最终选择了Dify——这款开源低代码AI应用开发平台，不仅支持可视化工作流编排，还集成了知识库、多模态交互、Agent能力和一键部署功能，完美解决了气象场景中"数据-规则-交互"的全链路需求。今天就带大家从0到1了解Dify，并通过实战案例拆解如何用它搭建一个能实时预警、智能问答的气象智能体。

一、Dify核心解析：不止是工作流工具，更是AI应用操作系统

1.1 Dify是什么？

Dify是一款开源低代码AI应用开发平台（GitHub星数已超25k），定位为"AI应用操作系统"。它的核心优势在于一体化能力：无需拼接多个工具（如用LangChain写工作流+用Qdrant存知识库+用FastAPI做部署），而是通过可视化界面一站式完成"数据接入→逻辑编排→交互设计→部署监控"全流程。

1.2 四大核心模块，直击气象智能体需求

模块	功能描述<