Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案

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虫无涯 发表于 2025/09/17 18:46:31 2025/09/17
【摘要】 1 说在前边在数据驱动决策的当下,数据可视化早已不是 “锦上添花” 的需求,而是业务落地、问题诊断的核心工具;但不少开发者在落地可视化项目时,常会陷入两难:要么为了快速搭建流程,妥协于通用工具的功能局限,难以匹配个性化业务逻辑;要么为了实现复杂交互,在数据处理、接口对接、图表渲染的繁琐流程中反复 “踩坑”,耗费大量精力在非核心业务开发上。 2 有何方法有没有一种方式,既能借助智能工具简化流...

1 说在前边

  • 在数据驱动决策的当下,数据可视化早已不是 “锦上添花” 的需求,而是业务落地、问题诊断的核心工具;
  • 但不少开发者在落地可视化项目时,常会陷入两难:要么为了快速搭建流程,妥协于通用工具的功能局限,难以匹配个性化业务逻辑;
  • 要么为了实现复杂交互,在数据处理、接口对接、图表渲染的繁琐流程中反复 “踩坑”,耗费大量精力在非核心业务开发上。

2 有何方法

  • 有没有一种方式,既能借助智能工具简化流程搭建,又能保留专业可视化库的灵活与强大?
  • 答案藏在 Dify Agent 与 AntV 的组合里;
  • Dify Agent 凭借其低代码、高可配置的特性,能快速构建起数据流转、逻辑处理的智能流程,让开发者无需从零编写复杂的后端逻辑;
  • 而 AntV 作为阿里系成熟的可视化解决方案,覆盖了从基础图表到复杂地理信息可视化的全场景,兼具美观与性能。

3 本文写作目的

  • 这篇内容将从 0 到 1 打通整个链路:从 Dify Agent 的搭建与逻辑配置,到 AntV 图表的选型、数据对接与交互优化,最终形成一套可落地、可复用的数据可视化解决方案;
  • 无论你是需要快速交付项目的开发者,还是想优化可视化流程的技术负责人,都能从这套实战方案中找到适配的思路。

哈哈哈,上边介绍还是有点话多了,直接看下边吧。

4 Dify新建Agent

  • 打开Dify,进入工作室,选择【创建空白应用】:
    在这里插入图片描述
  • 选择【新手适用】:
    在这里插入图片描述
  • 选择Agent应用,输入名称,创建即可:
    在这里插入图片描述
  • 创建完成后,进入到agent主界面:
    在这里插入图片描述

5 添加AntV工具

  • 在最下边的“工具”一栏,点击【添加】:
    在这里插入图片描述
  • 输入AntV进行安装,并添加AntV所有的工具:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

6 设置提示词

  • 我设计的简单提示词如下,仅为示例:
你是一名资深的数据可视化专家:
输出:请根据用户的输入或者用户的提问内容,输出对应的可视化图表图表
要求:请根据用户输入的关键内容,调用24个工具中对应的工具进行可视化图表输出

在这里插入图片描述

7 数据可视化示例

7.1 基础数据

A城市最近7天的温度如下:
星期一:26
星期二:20
星期三:16
星期四:22
星期五:17
星期六:20
星期七:26

7.2 生成条形图

  • 请根据以上数据,输出条形图:
    在这里插入图片描述

7.3 生成柱状图

  • 很好,工具改为generate_column_chart,生成柱状图:
    在这里插入图片描述

7.4 生成面积图

  • 很不错,工具改为generate_area_chart,生成面积图:
    在这里插入图片描述

7.5 生成线箱图

  • 很不错,工具改为generate_boxplot_chart,生成线箱图:
    在这里插入图片描述

7.6 生成折线图

  • 很不错,工具改为generate_line_chart,生成折线图:
    在这里插入图片描述
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