必须采用四步闭环工作流：语气感知→策略路由→风格注入→内容生成；先用专用llm节点输出标准化json情绪标签，再通过条件分支路由至对应策略节点，避免意图与语气耦合导致结构混乱。
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要在Dify中让客服Agent自动识别用户语气（如愤怒、焦急、疑惑、满意）并据此切换回复策略（安抚优先、快速响应、详细解释、主动邀评），必须绕过“用一个提示词硬扛全部情绪判断”的误区，转而用工作流拆解为“语气感知→策略路由→风格注入→内容生成”四步闭环。
第一步：构建语气感知节点
新建一个Agent节点，命名为“语气识别”，类型选“LLM”而非“工具调用”。在指令栏粘贴以下Prompt：
你是一名专业的情绪语义分析师。仅根据用户输入文本，输出严格JSON格式：{“tone”: “angry|anxious|confused|satisfied|neutral”, “confidence”: 0.0–1.0}。不输出任何其他文字。若含感叹号≥3个或“！！！”、“急！！！”、“马上！”等词，置信度+0.2；若含“？？？”、“不太懂”、“能再讲一遍吗”，则tone强制设为confused。
这一步不能复用意图分析Agent——语气和意图是正交维度，混在一起会导致JSON结构混乱，后续节点无法稳定提取tone字段。
第二步：配置条件路由分支
拖入一个“条件分支”节点，连接“语气识别”节点的输出。设置三条判断路径：
① tone == "angry" → 连接至“安抚话术生成”节点
② tone == "anxious" or confidence ③ 其余情况 → 连接至“标准话术生成”节点
【注意：分支条件必须用双等号==，不能用单等号=，否则Dify会报语法错误】
别用“else if”嵌套写法——Dify条件分支只支持扁平化布尔表达式，嵌套会导致路由失效，用户发怒时却走标准流程。
Dify 3.9.2更新重点增强系统安全性，引入 Chainguard 安全基础镜像并同步社区版 CVE 修复，同时优化 OpenSearch 向量存储兼容性、插件参数传输机制及 Helm 部署配置。新增工作流模型节点缓存能力，可减少重复凭证查询，显著提升复杂工作流初始化速度，为企业级 AI 应用提供更稳定、高效的运行体验。
第三步：绑定语气适配的回复风格
方法一：在每个话术生成Agent的“系统提示词”中硬编码风格指令
例如“安抚话术生成”节点的系统提示词开头写：“你正在处理一位情绪激动的用户，请用短句、带歉意词汇（‘非常抱歉’‘理解您的着急’）、避免专业术语，每句话不超过12字。”
方法二：启用Dify内置语气风格调节（推荐）
进入各Agent节点的「高级设置」→ 打开「语气风格」开关 → 对“安抚话术生成”节点选择“温和共情”，对“速答模板节点”选择“简洁高效”，对“标准话术生成”节点选择“专业清晰”。
Dify会在后台自动注入对应system prompt，比手写更稳定，且支持A/B测试不同风格效果。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但切记：同一Agent节点不能同时开启“语气风格”和手动写系统提示词——两者冲突，Dify会优先执行手动写的，导致风格开关失效。
第四步：注入实时上下文与兜底机制
在所有话术生成节点之后，统一接入一个“变量记忆”节点，将本次识别出的tone值存入session.last_tone。
然后在最终回复节点前加一个“合规审核”Agent，其Prompt中加入硬性规则：“若session.last_tone为angry，且回复中未出现‘抱歉’‘理解’‘马上’三词中的至少两个，则拒绝输出，返回‘正在为您紧急处理，请稍候’。”
最后，在回复节点中勾选“启用流式输出”，并关闭“自动追加开场白”——开场白会破坏语气连贯性，比如用户骂人时还弹出“您好！我是智能助手”，火上浇油。
