Dify，作为一款开源的大语言模型应用开发平台，自 2023 年 3 月项目设立以来，便在人工智能领域崭露头角，在 GitHub 上收获了众多关注 ，其开源协议基于 Apache License 2.0 有限商业许可，融合了后端即服务和 LLMOps 理念，为开发者和非技术人员搭建了一座通往生成式 AI 应用开发的桥梁。
Agent（智能体）的概念大家应该并不陌生了，今天分享通过可视化的方式构建各种各样强大的智能体。关于Agent的定义，我并不想引用官方正式的说法。而是按照我的理解通俗地解释一下。大模型好比是面粉，可以做出各种面食，虽然能解决温饱但不一定好吃。
今天作者要分享的是如何在DiFy平台上创建一个Agent。Agent是利用大语言模型的推理能力，自主地对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆分、工具调用和过程迭代，最终在没有人类干预的情况下自主完成任务。
在人工智能的浪潮中，Agent技术正以其独特的方式重塑着各行各业的运营模式。《从雇员代理到创意代理，从数据代理到代码代理，再到安全代理，这篇文章涵盖了六大核心场景下的Agent应用案例，展示了AI如何成为推动企业创新和效率提升的关键力量。Agent产业革命已经打响。
通过字节码修改，可以实现监控tracing、性能分析、在线诊断、代码热更新热部署等等各种能力。监控tracing: 分布式tracing框架的Java类库常使用javaagent实现，因为tracing需要在各个第三方框架内注入tracing数据的统计收集逻辑，比如要在grpc、kafka中发送消息前后收集tracing日志，但是这些第三方的jar包我们不方便修改它们的代码，使用javaagent就成为了很好的选择。
RT，最近业务需要做一个配置更新的Agent，配置控制端用了Nacos，目标节点机器（ Nginx，Mysql，Redis等），想实现一个Agent，部署到 [目标节点机器] 上面，一个是上报节点功能的健康情况，一个是负责接受 [控制端] 的更新配置请求。
