一個讓1000個大模型和20萬個應用對對碰的男人
衡宇 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
注意看，這個男人把超1000種大模型接入，讓你可插拔無縫切換使用。
最近還上線了可視化的AI工作流：
給你一個直觀的拖放界面，拖拖、拉拉、拽拽，就能在無限畫布上編排自己個兒的Workflow。
正所謂兵貴神速，量子位聽說，這個AI Workflow上線不到48小時，就已經有用戶配出了100多個節點的個人工作流。
不賣關子，今天要聊的就是LLMOps公司Dify，及其CEO張路宇。
張路宇也是Dify的創始人。
投身創業前，有11年的互聯網從業經驗。搞產品設計，懂項目管理，也對SaaS有點自己的獨到見解。
后來他還在騰訊云CODING DevOps團隊負責產品和運營管理工作，服務超百萬開發者用戶的平臺產品。
投身創業后，Dify迅速在他和團隊的合力下成為“開源LLM應用程序開發平臺”領域絕對的佼佼者，迄今在GitHub坐擁超22k星標。
這一次，借著上新AI Workflow功能，我們專門找到張路宇，和這個幫20萬個AI應用接上大模型的男人聊了聊。
他說：
未來的編程，可能就是編flow。
拖放拽完成workflow設置
不久前，AI大牛吳恩達發表了一個引發廣泛討論的觀點。他斷言，AI agent workflow將在今年推動人工智能取得巨大進步，甚至可能超過下一代基礎模型。
吳恩達視workflow為一個重要趨勢，并呼吁所有從事AI工作的人都關注它。
于是Dify就趁熱打鐵地上線了AI workflow。（但其實Dify看到這個機會是在半年之前，這個我們待會說。）
正式上線后，它是醬嬸兒的：
核心是一個直觀的拖放界面。
用戶可以通過連接不同的節點，在一個無限的畫布上構建自己的Workflow。
沒錯，是“無限畫布”——目前版本允許不斷擴大可用節點的類型，且每個節點均可配置，用戶可以為每個節點定義輸入和輸出，確保workflow的工作邏輯和數據流動符合預期。
也就是說，你既可以端到端地測試你的Workflows，也可以單獨測試每個節點，快速定位問題所在。
值得注意的是，一些核心節點被優先支持，包括：
- LLM：選擇任意一個主流的大型語言模型，并定義它的輸入和輸出
- 工具：使用內置的和自定義的工具來擴展你的 workflow 能夠實現的功能。
- 意圖分類器：讓LLM對用戶的輸入自動分類，根據不同的類別進行工作流轉。
- 知識檢索：為你的LLMs掛載來自現有知識庫的上下文數據。
- 代碼：執行自定義的Python或Node.js代碼。
- If/Else塊：定義條件邏輯以創建分支的Workflows。
此外，AI workflow支持DSL的導入導出，張路宇稱其為“最酷的功能之一”。
簡單來說，用戶可以導出自己的workflows，然后導入到其它工作區，讓Workflows來去自如，同時還能根據需要再次自定義它們。
這個特性為社區內的合作、分享，以及在他人工作基礎上再構建，打開了一扇窗戶。
并且workflow中可以利用Dify平臺的全部能力，用戶已經設置好檢索方案的知識庫、平臺提供的第一方豐富工具、自定義的工具等，都能作為其中一個節點能力編排。
可以說是和Dify生態無縫適配了。
不會把門檻降到無限低
AI Workflow上線后，Dify就有了兩種應用模式。
一種是Workflow，一種則是傳統的Chatflow。
“絕大多數用戶會使用傳統的Chatbot類型，它背后沒有復雜的邏輯，基本上依靠接入的大模型的自我運作。”張路宇解釋道，相比之下，Workflow會強大很多，但這不代表不能用Workflow做出聊天機器人。
這下就明了了，“workflow”雖然翻譯為工作流，但其實代表的是Dify背后的運作機制。
而Dify之所以朝這樣一個方向進化，原因是團隊有自己的“信仰”。
我們認為，未來的編程，可能編的就是（work）flow。
據了解，Dify的下一步規劃，是上線RAG的Pipeline，以及prompt的協同范式。
那么，不斷給自己打補丁的Dify，到底把哪些群體視為自己的用戶和潛在用戶？
“假設全中國有1000萬名開發者，其中有50萬人現在有能力去創作、去影響別人，大模型對他們有天然的吸引力；剩下的人需要時間去理解和接納新事物。”
有價值的、有留存的、能充分產品化的，在自己行業或技能有豐富技能的人——張路宇這么來“界定”Dify服務的主要用戶群體，并稱其為“真正的我們認為的專業的開發者，或者說這個有極具創造力的創新者”。
這部分群體，在所有人群中占比不超過10%。
所以，張路宇也坦白，DIfy一直做的事是降低工具的使用門檻，但門檻不會低到沒有。
Dify更不會把使用門檻降為零。
我們還聊到了功能上線時間的選擇。
Dify上線AI Workflow的時間并不早，去年下半年起，借著Agent概念大熱的東風，不少創業公司就已經上線了類似功能。
但Dify稱這個時間是主動選擇的時機，在GPTs上線前，團隊就對Workflow的機會有所洞察。
既想觀察模型側和產品側的動態，又要交付完整能力，不打沒有準備好的仗，“我們其實節奏故意放慢了一些。”
出身大廠，“但我離經叛道”
Dify有自己的節奏，大約和團隊對自我技術的評估有關系。
當被問及是否擔心大廠下場擠壓市場空間時，得到的答案是正面的三個字：不害怕。
他們的理由是這樣的：
一來，市場競爭似乎并沒有那么緊迫與激烈。
去年5月Dify成立時，核心創始團隊一直擔心入場時間過晚，怕有團隊先聲奪人，“但事實是，沒有別的團隊做起來”。
二來，大廠往往是因為看到市場上有這么一個機會，供給推動，而選擇押注；Dify則是因為看到切實需求才驅動研發。
不僅不怕大廠，Dify也不懼同類創業公司的力量。
張路宇表示，雖然有許許多多的現在這一波創業者，大多還是十年前的那一波創業者。這群人身上的標簽，是在大廠進行過修煉。
“在打上大廠經歷標簽的同時，大廠部門之間寫作流程復雜等，也成為了這些人固有的思維模版。”
同樣在大廠呆過的張路宇，稱自己是“大廠叛逆者”，標榜著自己的離經叛道——
我不歸于（被思維掣肘）的那一類。我第一份工作在一個很大的游戲公司，21歲，當工程師。那時候只要我判斷我做的事有價值，產品很好，我會忽略一切流程，把產品弄上線，叫偷渡上線。
這在很多公司屬于違規，但我一定要做。為什么呢？如果按流程走，可能走不通；但我把它上線，用戶體驗后帶來的價值是顯著的。
這和創業一樣，需要接受風險。
創業有風險，下場需謹慎，好在有一些令張路宇高興的事情。
他說，過去一年最興奮的事情，就是有特別多的年輕人在涌入這個行業，有無數頂尖學校的應屆生愿意投身到里面來。
這群人不缺好的機會，畢業后輕松能拿下500強或大廠的高職級，但現在愿意拿非常少的錢來做大模型相關的事情。
“在以前，我們如果想招聘這樣的人是很難的，甚至不知道從哪里去找到這樣的簡歷，更別提說服他們來加入。”
“這樣的人在我們公司內部有很多嗎？”
“已經至少有1/3？但這個比例我認為還不夠高，這些人應該成為我們的主力。”
本文鏈接：GPT Store都開不下去，這家平臺怎么敢走這條路的？？http://www.sq15.cn/show-2-5185-0.html
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