dify中基于意图识别的动态工具链选择需四步：先定义意图与工具映射，再为各意图配置专属工具链，接着用条件分支精准路由，最后启用上下文感知提升识别准确率。
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用户输入一句“查下上海仓库的库存”，系统要自动调用库存API；输入“生成Q3销售报告”，就要触发Excel生成工具；输入“把订单ID 12345取消”，则走订单取消工作流——这种根据语义自动匹配并执行对应工具的能力，就是Dify中基于意图识别的动态工具链选择。
第一步：定义意图与工具的映射关系
在工作流画布顶部，拖入一个「问题分类器」节点，命名为“意图识别”。【必须提前在节点配置中填写所有候选意图名称，且名称需与后续工具节点的触发条件完全一致】
点击该节点，在「意图标签」区域逐条添加：query_stock、generate_report、cancel_order、other。每条都配上简明描述和至少2个典型关键词，例如query_stock填“库存、仓库”，generate_report填“报告、Q3、销售”，cancel_order填“取消、作废、ID”。
这一步不能跳过关键词，否则规则层无法拦截高频表达，会把所有请求都推给LLM兜底，显著增加延迟和成本。
第二步：为每个意图配置专属工具链
从「意图识别」节点的输出端，拉出多条分支线，分别连接到不同工具节点：
→ query_stock 分支：接「HTTP 请求」节点，URL设为https://api.wms.com/inventory?warehouse=shanghai，方法选GET，Headers里填好认证token；
→ generate_report 分支：接「代码执行」节点，语言选Python，粘贴一段用pandas生成销售汇总表并导出xlsx的脚本；
→ cancel_order 分支：接另一个工作流节点（Workflow Node），指向已预建好的「订单取消子流程」，该子流程内含校验权限→调用ERP接口→发通知邮件三步；
→ other 分支：直接接「大模型回复」节点，提示词写“抱歉，暂时不支持该操作，请描述更具体的需求”。
第三步：用条件分支实现精准路由
在「意图识别」节点之后，插入一个「条件分支」节点（Conditional Branch）。
设置判断逻辑为：category == "query_stock" → 走库存工具链；category == "generate_report" → 走报告生成链；category == "cancel_order" → 走订单取消链；其余全部归入else分支。
注意：这里的category是问题分类器节点的默认输出字段名，【不可手改，否则分支失效】。
每个分支出口只连一个工具节点，不要交叉或复用，避免下游参数污染。
第四步：启用上下文感知增强准确性
回到「问题分类器」节点配置页，勾选「启用对话历史」选项，并将「最大历史轮数」设为3。
这能让模型看到前两轮对话，比如用户先说“我订了货”，再问“能取消吗？”，系统就能结合上下文判别为cancel_order而非other。
如果当前工作流用于客服场景，建议同时开启「记忆变量」，把用户ID存入memory.user_id，后续工具调用时可直接注入请求体，不用重复提取。
