Dify工具的核心优势 - Dify被评价为最适合科研的RAG配置工具，具备二次企业开发能力和丰富的插件应用市场，可大幅降低研发成本和时间 [1] - 支持非技术人员（如产品经理）完成最小化产品构建，包括自主配置微信公众号AI排版agent等场景 [1] - 天然支持API封装，配置完成的agent可直接作为后端接口服务接入产品项目 [3][12] AI产品经理的能力重构 - 核心能力应从需求挖掘转向构建用户场景所需的模型/任务流/知识库，需掌握技术原理或案例实践 [2] - 仅强调需求挖掘而缺乏模型参数配置、任务流设计能力的产品方案难以落地 [2] - 典型反例为仅关注单一模型参数和API的产品经理，这类从业者面临淘汰风险 [1][14] Dify的工程化应用案例 - 通过体育新闻爬取→小红书海报生成的完整案例展示： - 流程包含网页爬虫工具配置+时间参数设定+图像生成模型调用，全程无需二次开发 [3][6][7] - 关键配置节点包括知识库/第三方工具/提示词设置，最终形成可复用的agent功能 [3][4] - 需持续测试优化agent的提示词、工具链组合以提升输出质量 [9][10] 技术实现细节 - 插件市场覆盖国内外主流模型及第三方工具，本地部署需下载安装插件 [4][8] - Agent测试需同步验证模型、工具链、提示词系统的协同效果 [10] - API封装后可直接对接前端产品设计，实现功能快速植入 [12][14] 生产力革新价值 - 可视化配置界面实现AI模型全生命周期管理，显著降低团队研发成本 [14] - 工具使用能力成为从业者分水岭，掌握高阶生产力工具者更具竞争优势 [1][14]