动手学Dify：自定义工具与沙盒（文末领取动手训练大模型教材）
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工具可以扩展LLM的能力，比如联网搜索、科学计算或绘制图片，赋予并增强了LLM连接外部世界的能力。Dify提供了两种工具类型：第一方工具和自定义工具。
可以直接使用Dify生态提供的第一方内置工具，或者轻松导入自定义的API工具（目前支持OpenAPI/Swagger和OpenAIPlugin规范）。
https ://docs. dify.ai/zh-hans/guides/tools/readme
https ://docs. dify.ai/zh-hans/plugins/introduction
工具使用户可以在Dify上创建更强大的AI应用，如你可以为智能助理型应用（Agent）编排合适的工具，它可以通过任务推理、步骤拆解、调用工具完成复杂任务。
方便将你的应用与其他系统或服务连接，与外部环境交互，如代码执行、对专属信息源的访问等。工具可以扩展LLM的能力，比如联网搜索、科学计算或绘制图片，赋予并增强了LLM连接外部世界的能力。Dify提供了两种工具类型：第一方工具和自定义工具。
若你需要直接使用Dify生态提供的第一方内置工具，你需要在使用前配置相应的凭据。
凭据校验成功后工具会显示“已授权”状态。配置凭据后，工作区中的所有成员都可以在编排应用程序时使用此工具。
工具
工具描述
谷歌搜索
用于执行GoogleSERP搜索并提取片段和网页的工具。输入应该是一个搜索查询
维基百科
用于执行维基百科搜索并提取片段和网页的工具。
DALL-E绘画
用于通过自然语言输入生成高质量图片
网页抓取
用于爬取网页数据的工具
WolframAlpha
一个强大的计算知识引擎，能根据问题直接给出标准化答案，同时具有强大的数学计算功能
图表生成
用于生成可视化图表的工具，你可以通过它来生成柱状图、折线图、饼图等各类图表
当前时间
用于查询当前时间的工具
雅虎财经
获取并整理出最新的新闻、股票报价等一切你想要的财经信息。
StableDiffusion
一个可以在本地部署的图片生成的工具，你可以使用stable-diffusion-webui来部署它
Vectorizer
一个将PNG和JPG图像快速轻松地转换为SVG矢量图的工具。
YouTube
一个用于获取油管频道视频统计数据的工具
可以在“工具-自定义工具”内导入自定义的API工具，目前支持OpenAPI/Swagger和ChatGPTPlugin规范。
可以将OpenAPIschema内容直接粘贴或从URL内导入。关于OpenAPI/Swagger规范你可以查看官方文档说明。
插件是Dify平台的扩展模块，让你可以轻松地接入第三方模型与工具，显著提升应用能力。通过插件系统，你的AI应用能够更好地”看”、“听”、“说”、“画”、“计算”、“推理”，并连接外部API，执行真实世界的操作。
新的插件系统突破了原有框架的限制，提供更丰富和强大的扩展能力。提供五种类型插件，每一种类型对应成熟的场景解决方案，赋予开发者用无限的创意改造Dify应用的空间。同时，插件系统也为用户提供了便捷的功能扩展方式：
即插即用：通过DifyMarketplace或本地文件安装，无需编程知识即可使用强大的功能扩展。
丰富生态：访问由开发者社区贡献的各类插件，涵盖模型接入、工具集成、智能策略等多个方面。
灵活分享：可以通过DifyMarketplace、GitHub或本地文件的形式获取和分享插件。
Models（模型）各类AI模型的接入插件，让你能够轻松使用不同的AI模型，无需复杂的配置过程。
Tools（工具）能够被Chatflow/Workflow/Agent类型应用所调用的第三方服务，用于增强Dify应用的能力。
Agent策略为Agent节点提供不同的推理和决策逻辑，优化工具选择和结果处理。
Extensions（扩展）通过简单的HTTP服务调用即可使用的轻量级扩展功能。
Bundle（插件包）预先组合好的插件集合，可以一次性安装多个相关插件，简化配置流程。
https ://docs. dify.ai/zh-hans/development/backend/sandbox/README
多语言支持：DifySandbox基于Seccomp，这是一个系统层级的解决方案，从而确保了可以支持多种编程语言，目前支持了Python与Nodejs。
系统安全：使用白名单策略，只允许运行特定的系统调用，从而确保不会出现意外的绕过。
文件系统隔离：用户代码将运行在一个独立的隔离的文件系统中。
网络隔离:
DockerCompose：独立网络Sandbox网络，并使用代理容器进行网络访问，确保内网系统的安全，同时提供了灵活的代理配置方案。
K8s：直接使用Egress配置网络隔离策略即可。
DifySandbox已预先配置了以下Python依赖：
http-基础网络请求库
jinja2-模板引擎，用于LLM提示词处理
requests-HTTP客户端库
若需要额外的Python依赖，请遵循以下步骤
找到项目根目录下的dependencies/python-requirements. txt文件。
在文件中添加所需的依赖包名及版本。若涉及权限变更，请参考**常见问题。
重新构建DifySandbox。
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