dify工作流需自动识别会议预约三要素并检测日程冲突，冲突时生成带原因的可选时段方案。通过http工具调用日历api，大模型提取iso时间与会议室，条件路由校验完整性，代码节点解析冲突并推算空闲时段，最后由大模型格式化输出替代方案。
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你需要在Dify中自动识别用户提出的会议预约请求是否与已有日程冲突，并在冲突发生时给出可选协调方案，而不是简单返回“已被占用”。这要求工作流能准确提取时间、会议室、参与人三要素，实时查询日历系统，再基于空闲时段生成替代建议。
配置日历数据源与API接入
进入Dify应用设置页→左侧菜单点击「工具」→点击「+ 添加工具」→选择「HTTP 请求」类型→填写名称为“企业日历查询”。
在请求配置中，URL填入你公司日历服务的RESTful接口地址（如https://api.company.com/v1/calendars/conflicts），请求方法选POST，Headers添加Authorization: Bearer {{env.CALENDAR_API_KEY}}；这一步必须使用环境变量管理密钥，【硬编码API密钥会导致安全审计失败】。
在Body中使用JSON模板，确保包含三个动态字段：{"room_id":"{{ $.extracted_info.room }}","start_time":"{{ $.extracted_info.start }}","end_time":"{{ $.extracted_info.end }}"}。注意：字段名必须与你后端API实际接收参数完全一致，大小写和下划线都不能错。
构建多层意图识别与结构化提取节点
在工作流画布中拖入「大模型」节点，命名为“会议要素提取”，连接至用户输入节点。
双击编辑该节点：模型选Qwen2.5-7B或GLM-4；系统提示词写：“你是一个会议调度助手，请严格从用户输入中提取以下三项信息，仅输出标准JSON，不加任何解释或额外字段：{‘room’:字符串或null, ‘start’:ISO8601时间字符串或null, ‘end’:ISO8601时间字符串或null}。若未提及会议室，则room字段填null；若时间表述模糊（如‘下午’），按当天13:00–17:00估算并补全时区。”
这一步不可跳过——自然语言中的“明天三点”“下周二全天”必须转为机器可比对的ISO时间，否则后续冲突检测全部失效。
设计冲突判断与分支路由逻辑
拖入「条件路由」节点，连接上一节点的输出。
配置两个分支条件：
方法一：当{{ $.meeting_extract.output.room }} != null && {{ $.meeting_extract.output.start }} != null → 路由至「日历查询」节点
方法二：其余情况 → 路由至「澄清提问」节点（内容为：“请明确会议室编号及具体起止时间，例如：‘预约302会议室，10月22日14:00–15:30’”）
注意：这个条件判断必须同时校验room和start，只判一个会漏掉“我知道会议室但没说时间”的边缘case。
执行冲突检测并生成协调建议
第一步：将「日历查询」节点的响应结果接入「代码」节点，编写Python脚本解析返回的冲突数组。
第二步：若conflicts.length > 0，则调用「大模型」节点“生成协调方案”，系统提示词限定输出格式为：“[{‘time’:‘HH:MM–HH:MM’,‘reason’:‘原时段被张三占用’},{‘time’:‘HH:MM–HH:MM’,‘reason’:‘设备维护’}]”，最多返回3个替代时段。
第三步：将该节点输出直接接入「Answer」节点，用户收到的就是带原因说明的可点选时间段列表，无需二次追问。
这一步的关键是让模型只做格式化包装，不做时间计算——所有时段推算必须由代码节点完成，否则模型幻觉会导致推荐出已冲突的时间。
