在智能應(yīng)用開發(fā)平臺 Dify 的 1.13.0 版本中，迎來了里程碑式的更新。本次版本不僅在工作流執(zhí)行層面進行了系統(tǒng)性重構(gòu)，更推出了令人矚目的“Human-in-the-Loop（HITL）人機協(xié)作節(jié)點”，讓人類智能與人工智能的融合進入新階段。本文將為你詳細解析 Dify 1.13.0 的所有更新點、架構(gòu)變化、配置注意事項和升級指南，讓你全面掌握這一版本的全部技術(shù)亮點。

一、核心特性：Human-in-the-Loop (HITL)

Dify 1.13.0 最大的創(chuàng)新在于引入了Human Input 節(jié)點，這是一個革命性更新，讓人類輸入成為工作流原生組成部分。此前的工作流往往只能在“自動化”或“手動執(zhí)行”兩種模式之間切換，對于需要人工判斷的高風(fēng)險場景，這種二元結(jié)構(gòu)顯得捉襟見肘。而 HITL 的引入，彌合了這種“信任鴻溝”，讓自動化流程具備人工糾偏能力。

1. 背景說明

以往工作流要么完全由 AI 自動執(zhí)行，要么依賴人工操作，這導(dǎo)致在涉及關(guān)鍵業(yè)務(wù)判斷的場景中，難以平衡 AI 的效率與人工的可靠性?，F(xiàn)在，Dify 支持將人工審核步驟直接嵌入工作流執(zhí)行圖中，實現(xiàn)真正的智能協(xié)作。

2. 核心功能

（1）原生工作流暫停機制

在流程關(guān)鍵節(jié)點插入“Human Input”節(jié)點，工作流即會暫停，等待人工輸入。這對于涉及敏感決策或需人工校驗的數(shù)據(jù)場景尤為必要。

（2）人工審核與編輯

暫停后系統(tǒng)會生成可視化界面，人工可審閱 AI 輸出內(nèi)容，修改關(guān)鍵變量（如草稿、數(shù)據(jù)結(jié)果等），再繼續(xù)執(zhí)行流程，從而保證精準度。

（3）操作路由控制

可配置自定義按鈕，如“批準”、“拒絕”、“升級處理”等，用于決定后續(xù)工作流路徑。不同操作對應(yīng)不同的邏輯分支，實現(xiàn)高度靈活的決策流。

（4）多渠道輸入方式

人工輸入表單可通過 Web 應(yīng)用或郵件推送形式完成。在云環(huán)境下，郵件方式可能受訂閱計劃或功能設(shè)置影響。

二、架構(gòu)更新：支持暫停和恢復(fù)的工作流機制

為支持 HITL 所需的狀態(tài)化暫停與恢復(fù)機制，Dify 對執(zhí)行引擎進行了全面重構(gòu)。

1. 執(zhí)行架構(gòu)變化

• ?Workflow-Based Streaming Executions和Advanced Chat Executions現(xiàn)均由Celery workers執(zhí)行。

• ? 非流式的工作流運行仍在 API 進程中處理。

• ? 所有暫停／恢復(fù)路徑（包括 HITL）均通過 Celery 恢復(fù)執(zhí)行，事件流式返回經(jīng)由 Redis Pub/Sub 實現(xiàn)。

Dify 引入了新的Celery 隊列：workflow_based_app_execution。標準部署模式可直接使用，但對于高并發(fā)、高吞吐環(huán)境，官方建議進行如下優(yōu)化：

• ?Scale Workers（擴展 Worker 數(shù)量）：根據(jù)工作負載增加對該隊列的 Worker。

• ?Dedicated Redis（專用 Redis 實例）：大規(guī)模部署推薦配置PUBSUB_REDIS_URL指向?qū)Ｓ?Redis；使用 Redis Cluster 模式結(jié)合分片 PubSub，可實現(xiàn)水平擴展與穩(wěn)定高性能。

必須確保部署配置（Docker Compose、Helm Chart 等）包含監(jiān)聽workflow_based_app_execution隊列的 Worker。否則，流式執(zhí)行和恢復(fù)任務(wù)（包括 HITL）將無法處理。

2. 額外 Celery 隊列

新增api_token隊列。當ENABLE_API_TOKEN_LAST_USED_UPDATE_TASK=true時，需要部署 Worker 監(jiān)聽該隊列，用于定期批量更新 API Token 的last_used_at時間戳。

四、配置環(huán)境變量更新

為了支持新的架構(gòu)設(shè)計，Dify 1.13.0 增加了多項環(huán)境變量，尤其在大型部署場景下需要重點關(guān)注 Redis PubSub 相關(guān)配置。

★ 關(guān)鍵配置變量

• ?PUBSUB_REDIS_URL：指定用于 API 與 Celery 之間 PubSub 通信的 Redis URL。未設(shè)置時默認使用標準REDIS_*配置。

• ?PUBSUB_REDIS_CHANNEL_TYPE：設(shè)置事件流通道類型?？蛇x項：pubsub（默認）或sharded。高并發(fā)環(huán)境強烈推薦使用sharded。

• ?PUBSUB_REDIS_USE_CLUSTERS：設(shè)置為true以啟用 Redis 集群模式，與分片通道結(jié)合時實現(xiàn)水平擴展。

• ?WEB_FORM_SUBMIT_RATE_LIMIT_MAX_ATTEMPTS：限制每個 IP 的網(wǎng)頁表單提交次數(shù)（默認 30 次）。

• ?WEB_FORM_SUBMIT_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS：提交限流時間窗口（默認 60 秒）。

• ?HUMAN_INPUT_GLOBAL_TIMEOUT_SECONDS：工作流暫停等待人工輸入的最長時間（默認 604800 秒，即 7 天）。

• ?ENABLE_HUMAN_INPUT_TIMEOUT_TASK：啟用人工輸入超時檢查后臺任務(wù)（默認 true）。

• ?HUMAN_INPUT_TIMEOUT_TASK_INTERVAL：設(shè)置超時檢查任務(wù)的執(zhí)行間隔（默認 1 分鐘）。

• ?ENABLE_API_TOKEN_LAST_USED_UPDATE_TASK：啟用周期性批量更新 API Token 使用時間任務(wù)（默認 true）。

• ?API_TOKEN_LAST_USED_UPDATE_INTERVAL：批量更新任務(wù)的執(zhí)行間隔（默認 30 分鐘）。

• ?SANDBOX_EXPIRED_RECORDS_CLEAN_BATCH_MAX_INTERVAL：設(shè)置清理保留數(shù)據(jù)任務(wù)的隨機延遲間隔（默認 200 毫秒），用于降低數(shù)據(jù)庫壓力峰值。

• ? 增加遷移時的去重檢測與租戶默認模型的唯一約束，防止重復(fù)數(shù)據(jù)。

• ? 修復(fù)了工具刪除過程中的類型不匹配問題。

• ? 修復(fù) FastOpenAPI 集成導(dǎo)致的身份解析錯誤問題。

• ? 修復(fù)文件類響應(yīng)消息類型識別錯誤。

• ? 優(yōu)化工作區(qū)權(quán)限行為，非管理員用戶不再顯示邀請操作。

• ? 利用插件清單預(yù)緩存及 AppListApi 查詢優(yōu)化降低后端負載與控制臺延遲。

• ? 提高大數(shù)據(jù)任務(wù)的穩(wěn)定性：分割數(shù)據(jù)庫會話、批量清理執(zhí)行、索引優(yōu)化與節(jié)流機制顯著減少系統(tǒng)波動。

• ? 新增終端用戶查找服務(wù)接口，支持租戶和應(yīng)用范圍內(nèi)的訪問控制。

• ? 提升工作流運行歷史在狀態(tài)切換時的刷新邏輯體驗。

• ? 優(yōu)化 MCP 工具集成，可提取與上報使用元數(shù)據(jù)（包括 Token 與成本統(tǒng)計字段）。

• ? 移除 ECharts 中的動態(tài)new Function解析機制，對不支持的代碼返回顯式錯誤，零注入風(fēng)險。

• ? 新增荷蘭語（nl-NL）本地化支持，進一步完善國際化覆蓋。

如果你使用自定義的CELERY_QUEUES，務(wù)必確保其中包含：

• ?workflow_based_app_execution

• ? 當啟用 API Token 更新任務(wù)時，還需包含api_token

1. 1.備份自定義 Compose 文件

cd docker
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.$(date +%s).bak

1. 2.獲取最新代碼

git checkout main
git pull origin main

1. 3.停止服務(wù)

docker compose down

1. 4.備份數(shù)據(jù)

tar -cvf volumes-$(date +%s).tgz volumes

1. 5.升級服務(wù)

docker compose up -d

如遇數(shù)據(jù)庫連接錯誤，例如：

failed to connect to `host=db_postgres user=postgres database=dify_plugin`: hostname resolving error

請改用以下命令啟動：

docker compose --profile postgresql up -d

1. 1.停止運行中的 API、Worker 與 Web 前端服務(wù)。

2. 2.切換至指定版本分支：

git checkout 1.13.0

1. 3.更新 Python 依賴：

cd api
uv sync

1. 4.執(zhí)行數(shù)據(jù)庫遷移：

uv run flask db upgrade

1. 5.重新啟動全部服務(wù)。

Dify 1.13.0 中完成了大量代碼重構(gòu)與性能調(diào)優(yōu)，涵蓋前后端、測試體系與任務(wù)消費機制。主要變化包括：

• ? 工作流執(zhí)行隊列新增支持workflow_based_app_execution，確保所有流式任務(wù)與暫?；謴?fù)邏輯可被正確消費。

• ? 修復(fù) Redis 客戶端導(dǎo)致的高 CPU 使用問題，系統(tǒng)穩(wěn)定性提升顯著。

• ? 批量刪除與數(shù)據(jù)庫會話優(yōu)化減少資源阻塞。

• ? 優(yōu)化工作流節(jié)點輸出描述與狀態(tài)圖標展示，提高可視化一致性。

• ? 新增綜合測試用例覆蓋 Human Input 節(jié)點功能，確保 HITL 模塊穩(wěn)定。

• ? 增強工作流運行歷史管理與 UI 更新體驗。

• ? 加強 API Token 隊列處理邏輯與 Redis 通信穩(wěn)定性。

• ? 重構(gòu)核心數(shù)據(jù)庫任務(wù)，使知識檢索節(jié)點與數(shù)據(jù)庫操作徹底解耦。

• ? 引入類型安全環(huán)境變量與升級到 zod v4，增強配置可靠性。

• ? 優(yōu)化網(wǎng)頁主題視覺與暗亮模式變量。

• ? 修復(fù)多語言、組件樣式、數(shù)據(jù)索引、權(quán)限邏輯等細節(jié)問題。

代碼地址：github.com/langgenius/dify

Dify 1.13.0 是一次從架構(gòu)到底層執(zhí)行機制的重大演進。

這一版本的Human-in-the-Loop (HITL)功能，讓工作流不再是純粹的自動化流水線，而成為人工智能與人類智慧協(xié)同的閉環(huán)系統(tǒng)。AI 的高效與人類的決策能力得以融合，真正實現(xiàn)信任與效率的平衡。與此同時，架構(gòu)層面的重新設(shè)計、Redis Pub/Sub 與 Celery 隊列優(yōu)化，讓 Dify 能夠從單機輕量級部署平滑過渡到企業(yè)級高并發(fā)場景。

性能更高、架構(gòu)更穩(wěn)、協(xié)作更強、國際化更完備——Dify 1.13.0 已成為 AI 工作流平臺發(fā)展的又一重要里程碑。

結(jié)語：
Dify 1.13.0 的發(fā)布，標志著智能應(yīng)用從“機器自動化”邁入“人機協(xié)同”的新階段。這不僅是技術(shù)上的躍升，更是智能生產(chǎn)力工具進化的方向。隨著 HITL 節(jié)點的成熟和架構(gòu)擴展機制的完善，未來的 Dify 將更好地連接人類思維與 AI 智能，讓每一條工作流都具備學(xué)習(xí)、判斷與自適應(yīng)能力。

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