Dify可通过Agent应用实现物业报修全自动闭环：自动识别故障、匹配维修人员、生成工单并通知责任人。需选用支持function calling的模型，接入知识库、工单API及时间位置工具，并配置结构化提示词与高级推理功能。
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你需要让物业系统自动响应业主报修请求、识别故障类型、匹配维修人员并生成工单，整个流程不依赖人工中转，Dify能帮你把自然语言报修转化为可执行的闭环任务。
创建Agent应用并启用函数调用能力
登录Dify控制台（cloud.dify.ai或私有部署地址）→ 点击「创建应用」→ 在应用类型中【必须选择“Agent”而非“Chatbot”或“Workflow”】。
填写应用名称为“智慧物业报修助手”，描述写明“自动接收报修、分类故障、派发工单、通知责任人”。
这一步选错类型会导致后续所有工具无法被自主调用——Chatbot模式下工具仅作为手动按钮存在，Agent模式才激活ReAct或Function Calling推理机制。
配置支持工具调度的大模型
进入该应用的「模型设置」页面 → 在「模型供应商」中添加已开通权限的服务（如通义千问Qwen2.5-72B或DeepSeek-V3）→ 保存后返回，为当前Agent指定推理模型。
【必须选用明确标注支持OpenAI-style function calling的模型】，例如qwen2.5-72b-instruct、deepseek-chat、gpt-4-turbo。gpt-3.5-turbo虽能跑通简单流程，但在多工具并行调度时易跳过关键步骤。
若使用本地Ollama部署的Qwen模型，请确认其API响应头中包含function_calling: true字段，否则需切换至ReAct模式（稳定性下降约40%）。
接入三大核心工具
方法一：连接企业知识库（用于识别报修规范与维修标准）
先在「知识库」菜单上传PDF格式的《物业设备维修SOP》《常见故障代码手册》→ 创建完成后，回到当前Agent的「工具」页→ 点击「添加工具」→ 选择「Knowledge Base」→ 勾选刚创建的知识库 → 启用「语义检索」和「高亮匹配段落」→ 保存。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
方法二：集成工单系统API（用于自动生成并推送工单）
准备一份符合OpenAPI 3.0规范的YAML文件，含POST /api/v1/tickets端点，参数包括device_id、fault_type、assignee_id、urgency_level → 在「工具」页点击「添加工具」→ 选择「OpenAPI」→ 上传该YAML文件 → Dify自动解析后，勾选该端点 → 保存。
方法三：启用内置时间与位置服务（用于校验报修时效与定位楼栋）
在「工具」页点击「添加工具」→ 选择「Time」和「Location」→ 不需额外配置，直接启用 → 保存。
编写结构化系统提示词
第一步：定义角色与目标
你是一名智慧物业智能调度员，负责将业主自然语言报修请求转化为标准工单，并确保信息完整、分类准确、派发及时。
第二步：明确输入约束
只处理含明确设备名称（如“电梯”“门禁机”“楼道灯”）、故障现象（如“不亮”“卡顿”“异响”）、发生位置（如“3号楼2单元”）的报修语句；其余内容一律拒绝受理并提示补充信息。
第三步：规定输出动作链
① 从用户输入中提取设备类型、故障关键词、楼栋单元号；② 调用知识库匹配SOP中的标准故障编码；③ 调用工单API生成工单，assignee_id由设备类型自动映射（电梯→张师傅，门禁→李工，照明→王工）；④ 调用时间工具记录受理时间，调用位置工具校验楼栋有效性；⑤ 最终回复必须包含工单号、预计响应时间、维修人员姓名与电话。
第四步：设定失败兜底逻辑
若位置校验失败，立即终止流程并提示“未识别到该楼栋，请确认是否为本小区地址”；若知识库未匹配到故障编码，启用备用提示：“该问题暂未收录，请描述更详细的现象或上传照片”。
启用高级推理与发布测试
在应用设置中打开「高级推理」开关 → 确保「启用函数调用」和「启用重试机制」均处于开启状态 → 点击右上角「发布」按钮。
在右侧「Preview」面板输入测试语句：“3号楼1单元电梯下行时突然停住，有焦糊味”，观察是否自动完成：提取设备（电梯）、定位楼栋（3号楼1单元）、匹配SOP故障码（ELEC-087）、调用工单API生成工单、返回带工单号与张师傅联系方式的结构化响应。
