一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环

主要观点总结

本文介绍了如何通过DMS平台扩展Dify的代码执行能力和调度能力，以解决其原生能力上的限制。首先，DMS Notebook提供了完整的Python环境，支持自定义pip包安装、环境变量配置和异步服务开发，作为Dify Sandbox的补充。其次，DMS Airflow作为统一调度引擎，实现了对Dify工作流、Notebook脚本或Agent任务的定时触发、依赖管理与可靠执行。最后，通过DMS平台集成，实现从开发、调试、部署到调度、监控的全链路闭环管理，显著提升了Dify在企业场景下的工程化落地能力。文章还提供了一个销售数据分析API服务的构建案例，并展示了如何使用DMS Notebook和DMS Airflow来增强Dify的能力。

关键观点总结

关键观点1: DMS Notebook 扩展 Dify 的代码执行能力

DMS Notebook提供了完整的Python环境，支持自定义pip包安装、环境变量配置和异步服务开发，作为Dify Sandbox的补充。

关键观点2: DMS Airflow 增强 Dify 的调度能力

DMS Airflow作为统一调度引擎，实现了对Dify工作流、Notebook脚本或Agent任务的定时触发、依赖管理与可靠执行。

关键观点3: DMS 平台集成

实现从开发、调试、部署到调度、监控的全链路闭环管理，显著提升了Dify在企业场景下的工程化落地能力。

关键观点4: 销售数据分析API服务的构建案例

文章提供了一个销售数据分析API服务的构建案例，并展示了如何使用DMS Notebook和DMS Airflow来增强Dify的能力。