如果你已经用 ChatGPT、Claude 或者国产大模型聊过几个月，甚至自己拼过几个提示词，但一旦要做出真正能跑、能被人使用、能接业务数据的智能体，就卡在"下一步该干什么"——这门课就是冲这个缺口来的。它不是教你 AI 是什么，而是教你把 Dify 这个工具用到能交付的程度。

先确认一下你缺的到底是哪一块

很多人对 Dify 的印象停在"拖拽式搭个工作流"。但真动手就会发现，难点从来不是拖拽本身，而是这几件事：模型怎么选、本地模型怎么接、工具调用为什么不触发、知识库检索出来的内容为什么答非所问、部署到服务器之后为什么和本地表现不一样。这门课的目录里有部署、有 Ollama 接入、有工具调用剖析，说明它默认你已经过了"第一次打开 Dify"的阶段，直接冲着这些具体卡点去。

换句话说，如果你的问题是"我想知道智能体能干嘛"，这门课可能偏重了；如果你的问题是"我的智能体为什么不按预期工作"，那对得上。

它用案例串知识点，而不是按功能讲

从资料线索能看到几个案例方向：股票数据分析、记账助手配插件、自媒体提效。这三个案例的选择其实有讲究——股票分析对应的是结构化数据处理和外部数据接入，记账助手对应的是插件开发和工具调用，自媒体提效对应的是提示词在真实内容生产场景里的调优。

它们分别踩中了 Dify 开发中最容易翻车的三种情况：数据进来之后怎么清洗和喂给模型、模型该在什么时机调用外部能力、以及怎么把提示词写到稳定可复用而不是每次靠运气。看目录能感觉到，课程不是"先讲完所有节点类型，再统一做练习"，而是遇到问题才展开讲对应机制，比如工具调用单独开一节深度剖析，多半是因为前面案例里已经暴露了调用失败或参数错乱的问题。

配套练习和需要你自备的东西

这门课要真正练起来，你需要准备的不只是看视频的环境：

一台能跑 Docker 的机器，本地或云服务器都行，因为部署和 Ollama 接入这两节必须自己动手才能体会到环境差异；
至少一个可用的模型 API，或者本地 Ollama 加一个能跑得动的模型，否则工具调用那块只能看不能试；
一个你想解决的真实小需求。课程里的案例是模板，但真正让你记住的是把自己手头重复的事情塞进去跑一遍，哪怕只是把每周的报表数据做成问答。

另外，涉及股票数据的案例，重点不在预测涨跌，而在数据获取、字段整理、结果呈现这条链路上 Dify 各节点的配合方式。别把预期放在"学完能炒股"上。

看完应该能回答的几个问题

检验自己有没有学进去，可以拿这几个问题自测：

Dify 里的工具调用和普通 API 请求，本质区别在哪，什么情况下模型会拒绝调用工具？
Ollama 接入之后，和直接用云端模型相比，哪些环节的调试方式要变？
一个插件从想法到能被智能体调用，中间要定义清楚哪些东西？
提示词在自媒体场景里，怎么判断它是"这次凑巧对了"还是"稳定可用"？
部署上线之后，本地调试时没出现的问题可能从哪冒出来？

这几个问题答不上来，说明对应章节值得回看；能答上来，说明你手上应该已经有一个能跑的小智能体了。这门课的价值不在于让你知道 Dify 有多少功能，而在于让你在遇到问题时知道该往哪个方向查。

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编辑点评

深入AI智能体开发，案例丰富，实战性强。

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课程亮点

• AI智能体实战教程

• 案例丰富，易于上手

• 实战性强，提升开发能力

课程目录

极客时间-Dify 开发：AI Agent 进阶实战资料.png  [493.5 KB]
31｜数据分析案例：股票分析.mp4  [56.6 MB]
32｜深度剖析：工具调用.mp4  [84.0 MB]
45｜插件开发：赋能记账助手.mp4  [40.9 MB]
17｜部署Dify.mp4  [28.6 MB]
19｜Dify接入Ollama.mp4  [14.3 MB]
直播回放｜如何用Dify快速搭建你的专属智能体.mp4  [296.1 MB]
24｜自媒体提效案例：感受提示词的魅力.mp4  [114.3 MB]
13｜案例解析-工作流类（多股比较）.mp4  [12.1 MB]
10｜Dify基础介绍（界面功能与操作逻辑）.mp4  [25.2 MB]
12｜案例解析-Agent类（股票分析）.mp4  [16.3 MB]
11｜案例解析-聊天类（面试官、课程客服）.mp4  [51.2 MB]
27｜课程客服搭建：知识库RAG工作原理.mp4  [43.9 MB]
46｜发布智能体：嵌入到网站中.mp4  [19.4 MB]
09｜Dify接入DeepSeek模型.mp4  [29.2 MB]
33｜工作流对比Agent模式的优势.mp4  [8.4 MB]
15｜创建GPU服务器.mp4  [15.5 MB]
26｜研发提效案例：文本生成应用.mp4  [50.6 MB]
14｜案例解析-工作流类（AI出卷助手）.mp4  [31.7 MB]
08｜Dify一键私有化部署.mp4  [27.8 MB]
39｜AI出题助手案例：详细配置.mp4  [65.6 MB]
03︱智能体工作原理.mp4  [25.8 MB]
30｜课程智能客服：智能体配置详解.mp4  [53.5 MB]
35｜智能选股助手：流水线节点配置.mp4  [22.0 MB]
42｜插件开发环境准备.mp4  [27.7 MB]
37｜工作流发布为工具.mp4  [27.1 MB]
06｜AI智能体赋能各行业解析.mp4  [29.3 MB]
23｜聊天助手功能讲解.mp4  [76.3 MB]
05｜主流的AI智能体框架.mp4  [13.0 MB]
34｜智能选股案例：工作流编排.mp4  [17.5 MB]
21｜部署并接入向量化模型以及Rerank模型.mp4  [34.8 MB]
28｜课程智能客服：知识库检索方式.mp4  [29.2 MB]
47｜发布智能体：发布API接口.mp4  [28.4 MB]
16｜安装Docker.mp4  [22.7 MB]
43｜插件开发项目初始化.mp4  [38.7 MB]
18｜Ollama部署.mp4  [27.8 MB]
44｜插件开发业务逻辑编写.mp4  [40.8 MB]
40｜AI出题助手案例：写入飞书云文档.mp4  [36.1 MB]
01︱实例演示：AI智能体会进化到何种形态.mp4  [19.5 MB]
07｜AI智能体有哪些结合硬件的场景.mp4  [17.8 MB]
04｜AI智能体核心元素.mp4  [38.2 MB]
22｜验证向量化模型.mp4  [20.4 MB]
41｜插件开发以及应用场景.mp4  [35.5 MB]
36｜智能选股助手：格式处理.mp4  [28.3 MB]
02︱智能体的发展史、功能和应用场景.mp4  [29.0 MB]
38｜AI题助手案例：流水线编排.mp4  [11.2 MB]
20｜Xinference部署.mp4  [61.5 MB]
25｜HR面试提效案例：灵活运用变量.mp4  [31.6 MB]
29｜课程智能客服：知识库配置详解.mp4  [38.3 MB]