AI Agent的爆发让复杂任务处理变得触手可及，但如何落地却是许多人的困惑。本文将揭秘无需代码基础，利用Dify平台搭建作文评审大师Agent的全过程，从平台选择到核心机制设计，再到实战避坑指南，手把手教你实现AI的“左右互搏”。

现在 AI Agent 迎来爆发期，想要用它解决实际工作中的复杂问题，首先要搞懂两个基础概念：DAG（有向无环图）是单向流水线式的，步骤固定、顺序执行，适合简单的标准化任务；而 DCG（Directed Cyclic Graph，有向有环图）是迭代闭环式的，能通过反复优化实现结果升级，适合“左右互搏”的场景。

不少同学了解完这两个逻辑后，都问了同一个问题：“逻辑能看明白，但我没有代码基础，能不能亲手落地一个能用的 AI Agent？”

答案是肯定的！不用复杂代码，借助成熟的低代码平台，小白也能快速搭建。今天阿康就来手把手和大家一起搭建一个作文评审大师的Agent出来吧。（当然你也可以根据实际情况，改为其他内容的Agent，主要是看思路）

第一步：找好你的“战场”（主流平台选择）

现在我们正处于AI Agent 的爆发期，普通人想要探索 AI 潜能，现在的成熟平台已经非常丰富了。比如Coze（扣子）、自动化神兵n8n、谷歌的Opal、OpenAI 的AgentBuilder，以及专业的LangChain等。

今天我们先用很多中小企业都在用的Dify来做验证。因为它上手极容易，小白也能快速掌握。

我们可以通过Dify云https://dify.ai/快速注册并免费使用（推荐新手使用这个方式），也可以考虑通过Docker安装（适合有一定技术基础的老手），下图即为我注册成功后的dify页面。

第二步：配置你的“大脑”（大模型 API）

注册好Dify 后，我们要给它装上“大脑”。这步其实非常简单，只需要在[设置] -> [模型供应商]里绑定你的API Key。无论你用的是DeepSeek、Gemini（谷歌），还是通过硅基流动/火山引擎接入，只要看到图标变成绿色状态（见下图），点击显示模型可以看到对应的大模型，就说明AI 已经准备好为你打工了！为了方便演示，阿康也是充值了多个平台的API了。

接下来，只需要创建一个空白应用（类型建议chatflow),就可以开始今天的表演了！

第三步：Agent 核心机制——数据“自洽”与“左右互搏”

我们为什么要花大力气设计“左右互搏”的流程？因为它能完美解决传统 AI 聊天的两大核心痛点：

1. Token“爆炸”：当你在“一问一答”的碎片模式下聊得太久，上下文长度会变得非常夸张，导致传说中的 Token 限制“爆炸”。一旦达到临界点，AI 就会开始“间歇性失忆”，逻辑也变得支离破碎。

2. 效率与可控性低：对于撰写深度研报或高水准作文这类“标准化、但环节复杂”的任务，单纯靠反复聊天引导 AI 难以控制最终质量，也无法保证流程高效。

而Agent 的核心解决思路是：任务拆解 + 状态寄存。

为了实现这个功能，我们必须在Dify 的工作流中定义三个全局会话变量（Conversation Variables）：

（1）last_paper (String)：

• 定义：存储上一轮生成的完整作文内容。
• 作用：让AI 知道自己上次写了什么，避免“自说自话”。

（2）score (Number)：

• 定义：存储评审专家给出的质量评分（0-100 整数）。
• 作用：作为“逻辑闸门”的判定依据。只有这个数字超过一个阈值，流程才会结束（认为通过）。

（3）last_feedback (String)：

• 定义：存储评审专家给出的具体修改建议。
• 作用：告诉作文大师下一轮该往哪个方向使劲，是“逻辑不够深”还是“案例不够准”。

第四步：核心灵魂——节点提示词配置及“博弈”逻辑处理

这里是整个Agent 的灵魂所在。为了实现上面提到的“左右互搏”机制，我们创建了两个相互协作的LLM大模型角色，让它们在工作流中进行双向拉扯，从而保证流程能跑满两轮以上，且每一轮都有实质性提升。

注意，这里我们设置了作文通过审核的条件有两个（达成任意一个即算通过），一是打分达到95分以上，另一个则是连续拉扯三轮后强制结束（避免Agent陷入无限工作的死循环中）。 具体的编排流程图如下所示，这里我使用了一个循环Loop节点来实现多轮博弈的流程。

现在，我们要给这两个核心节点下达精准的指令：

1.【作文大师】大模型节点

相关提示词如下，注意包括System级提示词与User级提示词。注意，此处提示词使用AI进行了适当润色。

2. 【评分大师】大模型节点

相关提示词如下，注意包括System级提示词、 格式化输出（Structured_output)。

第五步：见证奇迹的时刻

这是我跑通的一个案例。以去年高考作文题为例：

你会发现：

1.第一轮：AI 出了个92分的稿子（因为没达到95分的通过线，所以驳回重写）。

2.第二轮：AI 看到反馈后，继续改进内容并输出作文。

3.第三轮：分数跳到了95分，满足了>= 95的退出标准，成功输出终稿！

最后，我再使用文本编辑工具进行了改前和改后的内容对比，看得出来还是改动了不少地方的。

最后的避坑指南

顺带一提，在这个过程中，我开观察到几个坑点

观察 1：逻辑判定的“玄学”现象

实测发现：在设置循环退出条件时，我尝试使用“布尔值（True/False）”，但也许是由于我还没找对配置姿势，循环节点始终无法支持boolean变量的True/false判断逻辑。最后，为了稳妥起见，我还是改为了使用数字判定，如定义一个number类型的score，判断score >= 95。这个也和Dify本身的一些组件特性有关。

观察 2：必须使用“会话变量”来保存状态

实测发现：在实现数据交互时，如果仅仅依赖节点间的连线，也许会导致每一轮产生的结果参数无法被有效继承。建议：一定要使用“会话变量（Conversation Variables）”来保存每步产生的结果参数。这就像是给Agent 安装了一个稳定的寄存器，能有效避免数据在流转中丢失。如果没有这一步，AI很难记不住上一轮改了什么。

观察 3：傻傻分不清楚的“循环”与“迭代”

实测发现：初次使用Dify 时，大家可能很容易把“迭代（Iteration）”和“循环（Loop）”节点弄混，它们在 UI 上长得确实有点像。其实它们的底层逻辑完全不同，迭代（Iteration）通常是把同样的流程针对多个数据执行多次（比如传入多份PDF分别按照相同提示词规则去提取里面的内容）；而循环（Loop）才是我们这次用来实现“自我进化”的核心工具。

写在最后（阿康的心里话）

说实话，这次用Dify 搭建“作文大师”，我的感受可以用一句话总结：“上手极简，进阶极深”。

为什么选这种低代码平台？它的优势非常明显：它极大地降低了普通人接触AI 编排的门槛。可视化的界面、丰富的模型供应商集成、以及对中小企业非常友好的私有化部署能力，让它成为了目前探索 Agent 的首选战场。

但它真的没有“坑”吗？并不是。在这次实战中我也发现，Dify 的设计思路依然带有很强的隐式环路色彩。由于画布上没有那根直观的“回头线”，我们需要在脑子里自己勾勒那个“数据闭环”，这种设计逻辑其实是非常抽象的。你需要像管理 CPU 寄存器一样去管理那几个会话变量，稍有不慎，数据就会“断流”。这种闭环流程的设计，本质上是在考验我们对业务逻辑的颗粒度拆解。Dify 只是工具，真正的“进化”发生在你的逻辑里。