论文提出多智能体框架，可从自然语言自动生成 Dify 工作流。
资讯摘要
论文提出 ChatDify，一个多智能体框架，可从自然语言描述自动完成 Dify 工作流的端到端合成。它采用 Actor-Critic 架构，包含 Planner、Executor 和 Reviewer 三个智能体，分别负责任务分解、参数合成与 DSL 编译、混合验证与闭环修正。作者在 100 个源自生产场景的任务上评测，Qwen-3.7、GLM-5.1 和 DeepSeek-v4 三种后端成功率分别为 0.96、0.91 和 0.75。
要点速读
- ChatDify 采用 Planner、Executor、Reviewer 三个智能体的 Actor-Critic 架构，自动从自然语言生成 Dify 工作流。
- Executor 负责上下文感知的参数合成与 schema 增强的 DSL 编译，Reviewer 通过混合验证和闭环修正保障可靠性。
- 作者报告在 100 个生产启发任务上，Qwen-3.7、GLM-5.1、DeepSeek-v4 后端成功率分别为 0.96、0.91、0.75。
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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。