因為我的博士研究方向是RAG，通過自己做實驗與配置發現，針對RAG的配置現在市面上最適合做科研的工具就是Dify。

相比其他AI模型管理工具，Dify不僅擁有二次企業開發能力，并且還能夠有豐富的插件應用市場，可以讓一個產品經理就可以完成最小化的產品構建。

我最近一直在使用Dify，包括用其中的Agent配置給團隊，作為一個完全自主的微信公眾號AI排版agent，并且正在將其agent封裝了API 提供給了云木鳥排版。

不管我的博士交叉實驗對比還是使用其做工程化封裝，Dify毫無疑問我認為是每一個從事AI產品研發必備的工具，因為真的可以減少研發成本和時間。

我身邊的AI產品經理很多都不知道什么是AI模型管理工具，如何配置dify，包括現在相當一部分功能性的產品經理還是在看某一個模型的參數和API來完成產品設計和產品規劃。

這里發起一個投票，你用過Dify嗎？

可以看到投票結果，很少一部分產品經理才開始使用dify，毫無疑問他們是被淘汰的IT從業者，而現實就是這樣，當學會了使用更高的生產力，你的收入與價值將會持續更高，而更高的生產力將幫助你淘汰其他人。

很多產品經理最不求上進的話：AI產品經理的競爭力仍然是挖掘需求

聽起來沒毛病，實際上漏洞百出。

我認為AI產品經理真正的核心能力是構建用戶場景所需要的模型與任務流，以及知識庫。

有人說AI產品經理的核心能力是挖掘用戶需求，可是他連AI模型的參數配置、AI任務流都不會配置，談什么用戶需求呢？

就像你不知道什么是手機，就根本無法實際的建設一個手機APP一樣，如何清除手機用戶的使用場景、地點以及硬件終端限制。

只有清楚他的技術原理或者至少走過一次他的案例，才來說需求的構建更重要，實際上這樣的需求討論，是很難落地成一個可研發的產品設計方案的。

一個例子，用Dify跑通用agent完成體育新聞的小紅書海報生成

今天利用一個例子，通過dify完成網頁運動新聞爬取，并且生成小紅書海報。整個流程完全通過dify的agent完成，并且不需要二次開發。

產品經理要做的就是配置模型知識庫、以及第三方工具，以及提示詞的配置，就可以形成一個agent。

通過這個案例就可以明白，什么是dify的模型配置與大模型管理，因為dify天然支持API 封裝，所以這個agent配置成功后就會成為一個接口功能，雖然沒有前段界面，但是可以作為后端接口服務提供給你的產品項目里面。

第一步：Dify創建agent

在dify中可以支持創建任務流與agent,而針對配置難度來說，agent的難度會更簡單，點擊應用創建后，agent就只有機器人配置以及上下文知識庫配置和工具配置。

如下圖是我們創建的一個agent，并且要求他抓取網頁，這里選用的一個爬蟲工具，當然 現在爬蟲網頁的工具有很多，這里可以再添加

dify插件應用市場

在其應用市場，可以看到國內到國外的一些主流模型外，還有各類第三方工具，要注意如果已經部署Dify到本地，已經要下載下來安裝，無法進入云安裝。

第二步：配置新聞的抓取時間

在爬蟲網頁地址后，由于我們要的是體育新聞最新內容，所以需要加上時間，這里時間我們可以選擇最新時間，也可以選擇不同時區、以及時間戳

有了時間與爬蟲網頁，就可以獲取體育新聞最新內容了

第三步：生成網頁的海報

將爬蟲的網頁內容生成小紅書海報或朋友圈海報，我們需要加入生成圖的模型，這里我們可以選擇非常多的生成圖模型與插件

在這里我們可以將其下載到本地，再將插件安裝到本地dify上。如下是我下載的一個圖像生成工具

有了生成海報之后，接下來就是不斷地agent測試，直到最佳效果以及最快時間，可以降低用戶的輸入容錯率。

第四步：做Agent、對話測試

在agent測試中除了要測試模型外，還要測試配置的工具、機器人提示詞、以及生成圖像工具，因為這一串對話prompt是背后有一堆工具的運行，所以要不斷調試，并且提升自己的promp才能夠得到最佳回答方式。

第五步：封裝為API，開始產品設計

有了以上的agent的配置之后，產品經理才能說如何進行APP、網頁等產品形態的功能設計了，將其封裝為固定API，就可以成為一個接口能力了。

比如這個在手機APP里，只需要設計好所需要的前端界面交互以及有無數據頁面狀態、注冊登錄權限判斷就可以完成這個API的植入，同時再加上安全策略、后臺管理權限，就可以完成一個AI功能的植入了。

而并且由于DIFY提供了agent配置界面，產品經理也可以進入dify修改里面的工具，而不需要再次開發調試，圖形化的配置方式大大增加了AI功能的版本優化與效率，降低了成本。

只要API 接入成功后，Dify配置的Agent的其他能力都可以在其中配置封裝，完成應用。

整個AI模型的選擇、模型參數、知識庫等都在dify上去管理，從而降低了團隊AI模型的研發成本，并且還能夠變成可視化配置。

這樣就利于AI功能的優化與正式投入使用。

因此，如果現在還有AI產品經理還是在說，我的工作重點是挖掘用戶需求，那么就可以推斷他是不求上進的，不敢花時間去研究與學習全新的AI模型與管理工具。

今天的分享就在這里。

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