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发布于 2026-03-19 / 7 阅读
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Dify第三引擎：AI研究员全自动部署指南

🚀 Dify 第三引擎 (AI Researcher) 全自动化部署指南


在这个工作流中，前半部分（搜索 + 撰写）是全新的，而后半部分（代码清洗 +HTTP 发布）将 100% 复用 我们在引擎一中打磨完美的“防弹架构”。


请在 Dify 中新建一个 工作流 (Workflow)，并按以下步骤依次连接节点：


节点 1：Start (开始)


这是整个研究引擎的输入端。你需要告诉 AI 今天研究什么主题。


添加变量：点击 + 变量名：填写 topic 变量类型：选择 String (短文本) 是否必填：是

节点 2：Tool (工具节点 - 全网搜索)


让 Dify 具备联网搜索的能力。


添加节点：选择 Tool (工具)。 选择工具：推荐使用 DuckDuckGo Search 或 Tavily Search（如果你配置了 API 的话，Google Search 也可以）。 输入参数 (Query/Search Input)：点击 {x} 插入变量，选择 {{#Start.topic#}}。

_(注：这个节点运行后，会输出一段包含多篇网页搜索结果、摘要和链接的 JSON 或文本。)_


节点 3：LLM (AI 研究员与撰稿人)


这是引擎的大脑，负责把零散的搜索结果融合成一篇有深度、排版精美的万字长文。


 模型选择：选择 qwen3-max 或 kimi-k2.5（必须是长文本强逻辑模型）。 参数设置： Max Tokens：拉到最高（如 32768 或 65501）。 Temperature：0.3（稍微给一点点创造力，让文章不至于太死板，但不要太高以防 JSON 乱码）。 Response Format：选择 json_object。 上下文 (CONTEXT)：留空。 用户消息 (USER)： 
请根据以下我为你检索到的最新全网参考资料，撰写这篇深度研究报告：

{{#Tool.text#}}

系统提示词 (SYSTEM)：全选复制下方内容： 
# Role
你是顶尖的 AI Researcher 与科技专栏主笔。你的任务是根据用户提供的“全网搜索结果资料”，交叉比对信息，撰写一篇排版精美、逻辑严密、深度剖析的 Markdown 博客长文，并为其打上准确的元数据。

# Workflow
【步骤一：信息整合与排版规范】
1. 深度整合：不要简单地罗列搜索结果！请将其融合成一篇有引言、核心机制、应用场景、总结反思的深度文章。
2. LaTeX 规范：识别并规范所有数学/科学公式。行内公式用单 $ 包裹；行间公式用双 $$ 包裹。
3. 极简排版：使用严谨的技术文档风格，合理运用二级 `##` 和三级 `###` 标题、加粗、列表以及代码块（
）。注意：绝对不要使用一级标题（#）。

【步骤二：精准元数据提取】

1. 标题 (title)：生成一个极其吸引人、具有极客范或深度的文章标题（20 字以内）。

2. 标签 (tags)：提取 3-5 个涵盖核心技术、概念的标签数组（如 ["人工智能", "AGI", "前沿观察"]）。

3. 分类 (category)：从以下英文别名中，严格选择最符合的 1 个填入：

- "terminal"：编程语言、算法、代码实现。

- "infrastructure"：服务器、网络协议、自动化工作流、系统架构。

- "core"：数学、物理、生物等底层硬核规律。

- "cybernetics"：电子电路、机械、单片机等硬件实体。

- "protocols"：外语学习、社科人文阅读、沟通方法论。

- "runtime"：个人日志、运动、生活反思、学习规划。

- "projects"：成品展示、独立开发作品集。


【步骤三：扁平 JSON 输出（致命要求）】

请严格按照下方极简的 JSON 格式输出，绝对不要包含任何多余的嵌套字段，不要输出 

{
  "title": "你生成的标题",
  "category": "你选择的单个分类别名",
  "tags": ["标签1", "标签2", "标签3"],
  "content": "你撰写并排版后的纯 Markdown 深度长文"
}


节点 4：代码执行 (装甲数据中枢)


直接复用我们跑通的终极代码，将扁平 JSON 打包为 Halo 的复杂 API Payload。


 输入变量：添加 llm_json，值选择上一层 {{#LLM.text#}}。 输出变量：添加 final_body，类型选择 String。 代码语言：Python 3。 代码内容：将下方代码完整粘贴（这正是解决了 excerpt 和 pinned 报错的最终完美版）： 
import json
import time
import re

def render_markdown_to_html(md_str):
    if not md_str: return ""
    code_blocks = []
    def save_code_block(match):
        code_content = match.group(2)
        first_line = code_content.split('\n')[0].strip()
        lang_match = re.match(r'^([a-zA-Z0-9\+\-\#]+)', first_line)
        lang = lang_match.group(1).lower() if lang_match else 'plaintext'
        actual_code = '\n'.join(code_content.split('\n')[1:]) if '\n' in code_content else ''
        code_blocks.append((lang, actual_code))
        return f"__CODE_BLOCK_{len(code_blocks)-1}__"
    text = re.sub(r'(
+|~~~+)(.?)\1', save_code_block, md_str, flags=re.DOTALL)

math_blocks = []

def save_math_block(match):

math_blocks.append(match.group(0))

return f"__MATH_BLOCK_{len(math_blocks)-1}__"

text = re.sub(r'\$\$.?\$\$', save_math_block, text, flags=re.DOTALL)

text = re.sub(r'\$.*?\$', save_math_block, text)

text = re.sub(r'!\[([^\]])\]\(([^)]+)\)', r'\1', text)

text = re.sub(r'\[([^\]]+)\]\(([^)]+)\)', r'\1', text)

text = re.sub(r'\\([^]+)\\', r'\1', text)

text = re.sub(r'\([^]+)\', r'\1', text)

text = re.sub(r'([^]+)', r'\1', text)

text = re.sub(r'^###\s+(.)$', r'

\1

', text, flags=re.MULTILINE)

text = re.sub(r'^##\s+(.)$', r'

\1

', text, flags=re.MULTILINE)

text = re.sub(r'^#\s+(.)$', r'

\1

', text, flags=re.MULTILINE)

text = re.sub(r'^>\s+(.)$', r'

\1
', text, flags=re.MULTILINE)

text = re.sub(r'^[-+]\s+(.)$', r'

  • \1
    • ', text, flags=re.MULTILINE)

    html_lines = []

    for line in text.split('\n'):

    stripped = line.strip()

    if stripped.startswith('<') or stripped.startswith('__CODE_BLOCK_') or stripped.startswith('__MATH_BLOCK_') or stripped.startswith(':::'):

    html_lines.append(line)

    elif stripped == '': html_lines.append('
    ')

    else: html_lines.append(f"

    {line}

    ")

    html_result = '\n'.join(html_lines)

    def restore_math_block(match):

    idx = int(match.group(1))

    return math_blocks[idx]

    html_result = re.sub(r'__MATH_BLOCK_(\d+)__', restore_math_block, html_result)

    def restore_code_block(match):

    idx = int(match.group(1))

    lang, code = code_blocks[idx]

    code = code.replace('<', '<').replace('>', '>')

    return f'

    {code}
    '

    html_result = re.sub(r'__CODE_BLOCK_(\d+)__', restore_code_block, html_result)

    return html_result


    def main(llm_json):

    if not llm_json: return {"final_body": json.dumps({"error": "无数据"}, ensure_ascii=False)}

    clean_str = llm_json.strip()

    clean_str = re.sub(r'^

        clean_str = re.sub(r'
    $', '', clean_str).strip()

    title, category, tags, content = f"研究报告 {int(time.time())}", "default", [], ""

    try:

    data = json.loads(clean_str, strict=False)

    title = data.get("title", title)

    category = data.get("category", category)

    tags = data.get("tags", tags)

    content = data.get("content", content)

    except Exception:

    t_match = re.search(r'"title"\s:\s"([^"]+)"', clean_str)

    if t_match: title = t_match.group(1)

    c_match = re.search(r'"category"\s:\s"([^"]+)"', clean_str)

    if c_match: category = c_match.group(1)

    tags_match = re.search(r'"tags"\s:\s\[(.?)\]', clean_str, re.DOTALL)

    if tags_match: tags = re.findall(r'"([^"]+)"', tags_match.group(1))

    cnt_match = re.search(r'"content"\s:\s"(.)', clean_str, re.DOTALL)

    if cnt_match:

    content = cnt_match.group(1)

    content = re.sub(r'"\s\}\s$','', content).replace('\\n','\n').replace('\\"','"').replace('\\\\','\\')


    category_map = {

    "terminal": "category-boyypubn",

    "projects": "category-zhfo79vc",

    "hihi": "category-k23b34gh",

    "infrastructure": "category-xxxxxx",

    "core": "category-xxxxxx",

    "cybernetics": "category-xxxxxx",

    "protocols": "category-xxxxxx",

    "runtime": "category-xxxxxx",

    "default": "76514a40-6ef1-4ed9-b58a-e26945bde3ca"

    }


    real_cat_id = category_map.get(str(category).strip().lower(), category_map["default"])

    if real_cat_id.startswith("category-xxxxxx"): real_cat_id = category_map["default"]


    html_content = render_markdown_to_html(content)

    halo_payload = {

    "apiVersion": "content.halo.run/v1alpha1",

    "kind": "Post",

    "metadata": {

    "generateName": "post-",

    "annotations": {

    "content.halo.run/preferred-editor": "vditor-mde",

    "content.halo.run/content-json": json.dumps({"content": html_content, "raw": content, "rawType": "markdown"}, ensure_ascii=False)

    }

    },

    "spec": {

    "title": title, "slug": f"ai-post-{int(time.time())}", "template": "","cover":"",

    "deleted": False, "publish": True, "pinned": False, "allowComment": True,

    "visible": "PUBLIC", "priority": 0, "excerpt": {"autoGenerate": True, "raw": ""},

    "categories": [real_cat_id], "tags": tags if isinstance(tags, list) else []

    }

    }

    return {"final_body": json.dumps(halo_payload, ensure_ascii=False)}

    `

    节点 5：HTTP 请求 (一键发射)


    与引擎一完全一致！


     Method: POST URL: https://harris.green/apis/uc.api.content.halo.run/v1alpha1/posts Headers: Authorization: Bearer 你的PAT Content-Type: application/json
  • Body: 选择 raw -> JSON，填入 {{#代码执行.final_body#}}`。

    • 🎉 部署完成！在右上角输入诸如“2026年AI前沿技术总结”进行测试吧！
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