这篇文章里，我们来聊聊如何使用字节最新的豆包大模型，在 Dify 上来快速完成一个具备理解需求、自主规划、自主选择工具使用的简单智能体（Agent）。

准备工作
完整准备过程分为：准备 Docker 环境、启动 Dify 程序、启动 Meilisearch 搜索引擎并准备搜索引擎要检索的数据，以及准备模型服务。

使用 Docker 快速启动 Dify 项目

你可以参考下面的内容来完成 Dify 项目的一键启动：

《使用 Dify 和 AWS Bedrock 玩转 Anthropic Claude 3》中的“快速完成 Dify 的配置和启动”。
《使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化》中的 “优化后的 Dify Docker 配置”。

唯一需要注意的是，文章内容提到的 dify docker 配置中版本号，可以更新为 0.6.8 啦：

langgenius/dify-web:0.6.8
langgenius/dify-api:0.6.8

使用 Docker 一键启动 Meilisearch 搜索引擎

Meilisearch 相关的内容，包括开箱即用的配置、一键拉起的 Docker 搜索引擎服务，步骤简单，但是篇幅较多，就不展开啦，我们完整参考上一篇文章即可。

步骤一：在 Dify 中配置豆包大模型

目前豆包 MaaS 平台还不是很完善，建议跟着下面的操作走一遍，“避免迷路”。

想要使用豆包模型作为 Agent 的驱动模型，我们首先要创建豆包模型的服务实例，并在 Dify 中完成部署。

打开火山引擎的密钥管理页面，创建一个用于调用账号云资源的“密钥对”，我们稍后使用。

现在，我们可以打开 Dify 的界面，开始配置 Dify 中的模型后端啦。点击 Dify 界面右上角的用户头像，在下拉菜单中选择“设置”，在弹出的“设置”窗口左侧侧边栏“模型供应商”中选择“火山引擎”，点击“添加模型”按钮。

在弹出的模型设置对话框中，分别填入我们上文中折腾好的“密钥对”、“模型的接入点 ID”（其他选择默认值即可）：

步骤二：创建 Dify AI Agent 应用

在首页点击创建空白应用，然后在弹出窗口中选择“Agent”类型的应用，根据你的喜好填写应用名称和描述：

在右侧模型列表中选择我们要使用的模型，比如刚刚新添加的豆包大模型：

步骤三：实现 Agent 工具 API

在上一篇文章中，我们一步一步的完成了如何和既有的系统接口打通的，能够从本地部署的搜索引擎中直接获取数据。这一部分的代码，我们就不再展开啦，只聊和这篇相关的内容。

func main() {
	router := gin.Default()

	router.GET("/new-api-for-dify", func(c *gin.Context) {
		s := strings.TrimSpace(c.Query("keyword"))
		if s == "" {
			c.JSON(http.StatusBadRequest, ExtensionPointResponse{Result: "empty keyword"})
			return
		}

		movies, err := GetSearchResult(s, 3, "movies", 0, "soulteary")
		if err != nil {
			c.JSON(http.StatusBadRequest, ExtensionPointResponse{Result: err.Error()})
			return
		}

		var result string
		for _, movie := range movies.Results {
			for _, hit := range movie.Hits {
				result += fmt.Sprintf("- 标题：%s\n", hit.Title)
				result += fmt.Sprintf("- 简介：%s\n\n", hit.Overview)
			}
		}

		c.JSON(http.StatusOK, ExtensionPointResponse{Result: result})
	})

	router.Run(":8084")
}

上面的代码中，我们定义了一个跑在 8084 端口的服务，其中主要提供功能支持的接口地址是 /new-api-for-dify，它接收来自 Dify Agent 发送的 GET 请求中的 keyword 参数，并将参数传递给上篇文章中“步骤五：完成 AI 接口，让程序 AI 起来”章节中，我们已经实现好的“电影数据检索”函数。

当我们完成上面的程序后，执行 go run main.go，就能得到一个运行在 8084 的新接口服务啦，接下来会使用。

你可以根据你的实际需求，来封装更多类似的信息检索，或者“动作 API”服务，让 Agent 来调用。

当我们完成了上面的操作后，就可以来完善上文中创建的 Dify 的 AI Agent 应用啦。从 Dify 顶部菜单选择“工具”，在工具页面点击左侧的“创建自定义工具”。

步骤四：完善 Dify AI Agent 应用

我们再次打开第二步中完成的 AI Agent 应用，开始完善它的具体实现，先设置一个合适的 Prompt。

验证效果

和上一篇文章一样，我们可以根据自己的需求，搜索具体的电影名称，或者电影类型、概况中的关键字，电影的关键词等等，我这里搜索了“狮子王”，然后要求 Agent 将原本搜索出来的英文接口结果翻译为中文，发送给我设置好的飞书群里。

当然，我是懒人，所以上面的内容，我只是写了一句话：“搜索 Lion King，将电影为什么值得看翻译为中文，结果发飞书。”

随手搜索一部电影，或者关键词