DifyのAIエージェントの構築方法とは？仕組みや手順を解説

AIを活用した業務自動化やチャットボットの開発に注目が集まる中、「自律的に考えて行動できるAIエージェント」を簡単に構築できるツールとして注目されているのが Dify（ディファイ） です。

Difyを使えば、コードを書かずにチャットボットやAIエージェントを設計し、外部APIと連携させて情報収集・分析・応答を自動化することができます。

しかし、DifyでAIエージェントを作ってみたい方の中には、次のような疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、DifyのAIエージェントに興味がある方に向けて、以下の内容をわかりやすく解説します。

この記事を読むことで、Difyを使ったAIエージェントの仕組みや構築手順が理解でき、すぐに自分のプロジェクトや業務に応用できるようになります。

ぜひ参考にしてください。

Dify エージェントとは何か

Difyエージェントとは、Difyプラットフォーム上で自律的に行動できるAI機能のことを指します。

ユーザーが設定した目的やルールに基づいて、最適なツールやデータを選び、タスクを自動で実行します。

チャットボットのように会話を返すだけでなく、外部APIを呼び出したり、情報を検索・整理したりといった複数の処理を組み合わせて行います。ノーコードで設計できるため、専門知識がなくても複雑な業務自動化を構築できます。

Difyエージェントは「思考→実行→判断→応答」の流れを自動で繰り返し、より柔軟なAI活用を実現します。

この仕組みにより、開発者だけでなく一般ユーザーも高度なAIアプリを扱えるようになります。

チャットボットとの違い

チャットボットはユーザーの質問に対して会話形式で回答するツールであり、応答内容は基本的にあらかじめ設定された範囲に限定されます。

一方で、Difyエージェントは単なる会話応答に留まらず、複数のツールを組み合わせて目標達成に向けて行動します。例えば、APIを呼び出して情報を取得し、計算や要約を行い、結果を再構成して返すことが可能です。

チャットボットが「受け身の会話ツール」なのに対し、Difyエージェントは「自律的に課題を解決するAI」といえます。

そのため、情報検索や意思決定支援、業務自動化など、より高度なシナリオに対応できます。

自律型 AI エージェントの定義と特徴

自律型AIエージェントとは、あらかじめ定義されたゴールに向かって自ら思考し、行動を選択できるAIを指します。

単に指示に従うだけでなく、状況を判断しながら適切な手順を決め、必要に応じて外部ツールを活用して課題を解決します。

Difyではこの仕組みを実現するために、ツール呼び出し、状態保持、条件分岐、ループ処理といった制御構造を備えています。また、会話メモリを保持し、過去のコンテキストを踏まえた自然な応答を返すことができます。

これにより、人が細かく操作しなくてもAIが自らタスクを完了できるようになります。

自律型エージェントは、人間の思考プロセスに近い「計画→実行→評価→改善」のサイクルを再現し、継続的な最適化を行います。

Dify における「エージェント機能」の位置付け

Difyにおけるエージェント機能は、ChatflowやWorkflowの中核に位置する要素です。

ユーザーはエージェントをノードとして配置し、他の処理ブロックと接続することで、複雑な自動化フローを設計できます。たとえば、入力内容をもとに最適なツールを選択し、実行結果を整形して再出力するなど、複数のステップを自動で処理します。

Difyのエージェントは単独で動作するのではなく、知識ベースや変数管理、外部API連携といった機能と連携して動きます。

これにより、単なるAI応答を超えた、業務フロー全体の自動化や意思決定支援が可能になります。エージェントはまさにDifyの中枢的存在であり、「考えて動くAIアプリ」を構築する基盤となっています。

Dify の基本機能と技術要素

Difyは、ノーコードでAIアプリを設計・運用できる開発プラットフォームです。

その中心には、処理の流れを可視化する「チャットフロー（Chatflow）」と「ワークフロー設計」があります。さらに、動的な応答を支える「変数（Variables）」や「状態保持」、条件に応じて処理を分岐させる「ループ（Loop）／制御構造」、外部ツールやAPIとの連携機能も備えています。

本章では、これらDifyの基本機能と技術要素について詳しく解説します。

チャットフロー（Chatflow）とワークフロー設計

Difyでは、AIアプリを構築する際に「チャットフロー（Chatflow）」と「ワークフロー（Workflow）」という2つの設計スタイルを使い分けます。

チャットフローは、ユーザーとの対話を中心に設計する仕組みで、複数の質問や回答をつなぎながら自然な会話を構築できます。対話中の文脈を保持したり、質問に応じて回答の内容を切り替えたりするのに適しています。

一方のワークフローは、ユーザーとの対話を伴わず、入力から出力までを一度に処理する設計です。自動レポート生成や一括データ処理など、定型業務の自動化に向いています。

どちらもノード（処理単位）をドラッグ＆ドロップで配置し、線でつなぐだけで簡単に構築できます。この2つを組み合わせることで、対話型アプリから業務自動化まで柔軟に対応できるのがDifyの強みです。

変数（Variables）と状態保持

Difyの変数機能は、アプリ全体でデータを受け渡すための中核的な仕組みです。

変数は、ノード間で値を保持しながら処理を進めるために使われ、AIの応答に一貫性を持たせる役割を担います。

たとえば、ユーザーが入力した情報やAIが生成した中間結果を一時的に保存し、後続のノードで再利用できます。会話型アプリの場合、「会話変数（Conversation Variables）」を利用することで、過去の発話内容を保持して文脈に沿った応答を返すことが可能です。

さらに、変数アサイナー機能を使うと、条件に応じて変数の値を変更したり、特定の場面でリセットしたりできます。これにより、複数のステップをまたぐような複雑な処理でも、データの整合性を保ちながら正確に制御できます。

Difyでは、変数の使い方を工夫することで、より自然で効率的なAIアプリを実現できます。

ループ（Loop）／条件分岐・制御構造

Difyには、複雑な処理を実現するための制御構造として「ループ」や「条件分岐」の機能が備わっています。

条件分岐ノードを使うと、特定の条件を満たした場合にのみ特定の処理を実行するなど、柔軟な流れを構築できます。一方、ループノードは指定した条件が成立するまで繰り返し処理を行い、リストの要素を順番に処理する際などに役立ちます。

これにより、入力データの整理や自動再試行、複数APIの連続呼び出しといった高度なシナリオを簡単に表現できます。

また、無限ループや誤作動を防ぐために、終了条件や最大実行回数を明確に設定することが重要です。

Difyの制御構造を活用することで、AIが状況に応じて動的に判断し、効率的にタスクを処理できるようになります。この柔軟なロジック設計が、Difyの自律型エージェントを支える大きな特徴です。

外部ツール・API 連携

Difyは、外部のツールやサービスと連携することで、AIアプリの機能を大幅に拡張できます。

「ツール（Tools）」機能を利用すると、検索エンジン、翻訳、画像生成、データベース操作などの外部機能をワークフローに統合できます。

また、APIノードを使えば、独自のWeb APIや自社システムと直接通信し、外部データを取得・処理することも可能です。Webhookを使ってリアルタイムで他のサービスにデータを送信したり、外部イベントをトリガーにDifyを実行することもできます。

これにより、Difyは単なるAIツールではなく、ビジネス全体の中核となる自動化プラットフォームとして機能します。さらに、各連携には認証設定やレート制御も用意されており、セキュリティと安定性を確保しながら運用できます。

Dify AIエージェントの構築手順

Difyでは、ノーコードで自律型AIエージェントを構築できます。

基本的な流れは、アプリの作成から初期設定、システムプロンプトや命令プロンプトの設計、フロー構築とノード配置、そしてテスト・デバッグを経て公開・運用へと進みます。

本章では、「初期設定」「プロンプト設計」「フロー構築」「テストと公開」の4つのステップに分けて、DifyでAIエージェントを構築する手順を解説します。

アプリの作成と初期設定

DifyでAIエージェントを構築する最初のステップは、アプリの新規作成と初期設定です。

ダッシュボードで「Create from Blank」を選択し、Chatbot、Workflow、Agentなど目的に応じたタイプを指定します。

アプリ名や説明を入力したあと、利用するLLM（大規模言語モデル）を選択し、APIキーやナレッジベースの設定を行います。外部ツールやデータ連携が必要な場合は、この段階で連携設定を済ませておくと効率的です。

アプリの全体構成を把握するために、入出力の形式や対話の流れを整理しておくことも重要です。初期設定を丁寧に行うことで、後のフロー設計やデバッグ時のトラブルを防ぎ、安定した開発環境を整えることができます。

この段階が、Difyを使ったAIエージェント構築の基盤となります。

システムプロンプト／命令プロンプトの設計

プロンプト設計は、AIエージェントの「思考パターン」を定義する最も重要な工程です。

システムプロンプトでは、エージェントの役割や目的、応答スタイル、禁止事項などを設定します。命令プロンプトでは、特定のタスクに対して具体的な指示を記述し、変数を挿入して動的な動作を実現します。

たとえば、「顧客の質問に対して丁寧に答える」や「指定されたデータを要約する」といった行動方針を定義します。

Difyのプロンプトエディタでは、条件分岐や変数の挿入を視覚的に設定でき、複雑な制御も簡単に行えます。また、実際の出力を確認しながら微調整を繰り返すことで、安定した応答品質を実現できます。

このプロセスを丁寧に行うことで、AIエージェントの一貫性と信頼性が大きく向上します。

フロー設計とノード配置

Difyのアプリ設計では、処理の流れを構築する「フロー設計」が中核となります。

ノードはそれぞれ独立した処理単位で、LLMノード、条件分岐ノード、ツール呼び出しノード、変数操作ノードなどがあります。キャンバス上でノードをドラッグ＆ドロップし、線で接続することで、入力から出力までの処理を可視化できます。

最初はシンプルな構成から始め、要件に応じてループや分岐などを追加しながら発展させます。変数の受け渡しやAPI呼び出しなどもノードで統合的に扱えるため、複雑な処理でも一貫性を保てます。

Difyでは、開発中にリアルタイムでフローを実行・検証できるため、ロジックの修正も容易です。この設計段階を丁寧に行うことで、後の運用フェーズでも拡張しやすい堅牢なアプリを構築できます。

テスト・デバッグとプレビュー

フロー設計が完了したら、動作確認とデバッグを行います。

Difyには「Single-step run」機能があり、ノード単位で実行結果を確認できます。これにより、入力データの受け渡しや条件分岐の挙動を細かくチェックできます。

また、「Preview」機能を使えば、実際のユーザー入力を想定したシナリオテストが可能です。

ログ画面では、各ノードの処理結果やエラーメッセージを時系列で確認でき、問題箇所を迅速に特定できます。テストでは、異常系（不正入力や空データ）にも対応できるかを検証し、エージェントの安定性を高めます。

この段階を丁寧に行うことで、運用時のトラブルを防ぎ、ユーザーに信頼される品質を確保できます。

公開／API 利用・運用開始

全体のテストが完了したら、アプリを公開して運用を開始します。

Difyでは「Publish」ボタンから簡単に公開でき、チャット型アプリはWeb上での利用や埋め込みが可能です。

ワークフロー型のアプリはAPIエンドポイントとして提供でき、他のシステムやツールから呼び出せます。

外部連携にはAPIキー認証が必要で、アクセス制御やレート制限を適切に設定することで安全に運用できます。また、ログや利用統計を確認しながら、プロンプトやフローを継続的に改善することが推奨されています。

DifyのBaaS機能を活用すれば、バックエンドを持たずにエージェントを運用でき、開発から実運用までを効率化できます。公開後も更新とメンテナンスを重ねることで、より実践的で信頼性の高いAIエージェントへと進化します。

応用テクニックと拡張方法

Difyは、標準機能だけでなく、拡張機能を組み合わせることでより高度なAIアプリを構築できます。

特に、外部知識を活用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）との連携や、独自の機能を追加するカスタムツール・プラグインの導入、複数のLLM（大規模言語モデル）を切り替えて最適な出力を得る設定が重要です。

本章では、「RAGとの統合」「ツール・プラグイン拡張」「複数モデルの活用」の三つの観点から、Difyをさらに強化する応用テクニックを解説します。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）との連携

Difyでは、RAG（検索拡張生成）を活用して、ナレッジベース内の情報をAIの回答に反映できます。

まず、PDFやテキスト、CSVなどのドキュメントをアップロードし、ベクトル化して知識データとして登録します。その後、検索設定やメタデータ条件を調整することで、必要な情報だけを的確に取得できます。

外部のデータベースやナレッジシステムと連携する場合は、External Knowledge Base機能を利用して効率化します。また、回答根拠を表示する「ソース参照」機能を有効にすると、透明性の高い応答を実現できます。

DifyのRAG機能を使えば、独自データを活かした高精度なAI応答を簡単に構築できます。

カスタムツール・プラグイン導入方法

Difyでは、独自のツールやプラグインを追加することで、アプリの機能を柔軟に拡張できます。

プラグインは検索、翻訳、画像生成、Web API連携など、外部サービスと接続する仕組みとして動作します。開発者は提供されているテンプレートを使って新しいツールを定義し、必要な認証情報やAPIエンドポイントを設定します。

Difyの「Developer Center」には、開発手順、認証設定、コード例などがまとめられており、初学者でも導入が容易です。作成したプラグインはパッケージ化して他プロジェクトでも再利用できます。

安全な運用のために、権限設定やエラーハンドリングを明確に管理することが重要です。

モデル切替（複数 LLM 利用）

Difyでは、複数の大規模言語モデル（LLM）を登録し、目的に応じて使い分けることができます。

たとえば、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、Google Geminiなどを同一環境で切り替えられます。各モデルは処理速度や得意分野が異なるため、用途ごとに最適なものを選ぶのが効果的です。

設定画面の「Model Providers」からAPIキーを登録すると、ノード単位やアプリ全体でモデルを指定できます。また、API経由でも切り替えが可能なため、アプリ開発後のチューニングにも柔軟に対応できます。

複数モデルを比較しながら最適な構成を見つけることで、より高品質で安定したAIエージェントを実現できます。

導入時・運用時の注意点

DifyでAIエージェントを導入・運用する際には、設計段階から安定性と精度を意識することが重要です。

特に、プロンプトの書き方やループ制御の設定、モデルの応答品質の監視は、トラブルを防ぐための鍵となります。

本章では、「プロンプト設計の注意点」「無限処理を防ぐ対策」「応答の正確性・信頼性の管理」という三つの観点から、安全で効果的なAIエージェント運用のポイントを解説します。

プロンプト設計の落とし穴

DifyでAIエージェントを構築する際、最も多い課題の一つがプロンプト設計の不備です。

システムプロンプトや命令プロンプトの内容が曖昧だと、AIが意図しない回答を生成しやすく、結果として品質が不安定になります。特に、指示が長すぎたり、出力形式や目的が明確に定義されていないと、モデルが「どのように考え、どのように答えるか」を誤解することがあります。

この問題を防ぐためには、AIの役割や口調、タスクの範囲を明示し、出力形式を具体的に指定することが重要です。また、変数を使って入力データを動的に扱うことで、同一構造のプロンプトを効率よく再利用できます。

プロンプトは一度に大きく変更せず、小さく調整して結果を比較しながら精度を高めるのが効果的です。履歴を管理し、成功したパターンを記録していくことで、安定したプロンプト運用が可能になります。

ループや無限処理リスクへの対処

Difyでループ処理を設計する際は、終了条件と最大反復回数を明確に定義することが不可欠です。

これを怠ると、無限ループが発生してサーバー負荷やAPIコストの増加につながるおそれがあります。

ループ内で条件を分岐させたい場合は、IFノードやExitノードを組み合わせて制御フローを設計します。外部APIを連続して呼び出す場合は、処理の間にスリープを挟んだり、エラーハンドリングを組み込んで暴走を防ぐ工夫も必要です。

また、デバッグ時には実行ログを逐一確認し、変数の更新や停止条件が正しく動作しているかを検証します。これらを丁寧に設定しておくことで、安定した自動化処理を長期的に運用できます。

モデル応答の正確性・信頼性管理

AIエージェントの運用で最も重要なのは、応答の正確性と信頼性を維持することです。

Difyでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いてナレッジベースを統合し、AIが常に最新で正確な情報を参照できるようにします。

回答内容に出典や根拠を明示することで、ユーザーに対して透明性のある応答を提供できます。また、定期的に応答ログを分析し、誤答や曖昧な回答を検出してプロンプトや条件分岐を調整します。

さらに、複数のLLM（大規模言語モデル）を比較テストし、タスク内容や処理速度に応じて最適なモデルを選定することも効果的です。

このように、データ検証・モデル選択・継続的な改善を組み合わせることで、高精度かつ再現性の高いAIエージェント運用が実現します。

まとめ

本記事では、Difyを活用したAIエージェントの仕組みから構築手順、応用テクニック、運用時の注意点までを体系的に解説しました。

Difyはノーコードで高度なAIアプリを設計できるプラットフォームであり、チャットボットや業務自動化、情報分析など幅広い分野に応用できます。RAGとの連携や複数モデルの切り替え、外部API統合により、より高精度で柔軟なAIエージェントを構築できます。

一方で、プロンプト設計や制御構造の管理、応答精度の検証といった基本設計を疎かにしないことが成功の鍵となります。

ぜひ本記事を参考に、Difyを使って自律的に考えて動くAIエージェントを自分のプロジェクトに取り入れてみてください。