使用 Dify 搭建合同审查法律文书机器人 Agent 全流程

在 Windows 系统中，基于 Dify 这个低代码 LLM 应用开发平台，从零搭建一个能解析合同、识别法律风险、给出修改建议的智能 Agent，全程覆盖环境部署、知识库构建、Agent 配置、功能测试的全流程。

第一阶段：Windows 环境准备（基础依赖安装）

步骤 1：安装 Python（Dify 运行基础）

1. 下载 Python：访问 Python 官网，下载Python 3.10+ 版本（推荐 3.10.11，兼容性最好）。
2. 安装注意：
   • 勾选「Add Python 3.10 to PATH」（关键，避免手动配置环境变量）。
   • 选择「Customize installation」，确保「pip」组件被勾选。
3. 验证安装：打开管理员模式的 CMD，执行：
   • python --version # 输出 Python 3.10.x 即成功
   • pip --version # 输出 pip 版本即成功

步骤 2：安装 Docker（Dify 容器化部署）

Dify 推荐用 Docker 部署（Windows 下最稳定），需安装 Docker Desktop：

1. 下载 Docker Desktop：访问 Docker 官网，下载 Windows 版本。
2. 安装要求：
   • Windows 10/11 专业版 / 企业版需开启 Hyper-V（控制面板→程序→启用或关闭 Windows 功能→勾选 Hyper-V 和容器）。
   • 家庭版需安装 WSL2：执行 wsl --install（CMD 管理员模式），重启电脑后自动安装 Ubuntu。
3. 启动 Docker：安装完成后启动 Docker Desktop，等待右下角图标变为「Running」（首次启动可能需要几分钟）。
4. 验证 Docker：CMD 执行：
   • docker --version # 输出 Docker 版本
   • docker-compose --version # 输出 compose 版本

步骤 3：克隆并启动 Dify

1. 安装 Git（可选，也可手动下载）：winget install Git.Git # Windows 10/11 自带 winget，无则手动下载 Git
2. 克隆 Dify 仓库：# 新建文件夹（如 D:\dify），进入该文件夹后执行
   1. git clone https://github.com/langgenius/dify.git
   2. cd dify
3. 启动 Dify 容器：# 启动所有服务（首次启动会下载镜像，约 5-10 分钟）
   1. docker-compose up -d
4. 验证 Dify 启动：
   1. 打开浏览器，访问 http://localhost:8000，出现 Dify 登录界面即成功。
   2. 默认初始账号：[email protected]，密码：password123（首次登录需修改密码）。

正常启动的输出示例（无报错）：

[+] Running 10/10 ✔ Network dify_network Created ✔ Container dify-weaviate Started ✔ Container dify-redis Started ✔ Container dify-db Started ✔ Container dify-worker Started ✔ Container dify-api Started ✔ Container dify-web Started ✔ Container dify-nginx Started 

第二阶段：Dify 基础配置（连接大模型）

步骤 1：登录 Dify 并配置大模型

合同审查需要高精度大模型，推荐配置OpenAI GPT-4o（或国内模型如通义千问、文心一言），以下以 OpenAI 为例：

1. 登录 Dify 后，点击左侧「设置」→「模型提供商」。
2. 选择「OpenAI」，填写配置：
   • API Key：你的 OpenAI API Key（需自行申请）。
   • 模型名称：选择「gpt-4o」（核心）、「gpt-4o-mini」（辅助）。

其他默认，点击「保存」。

若使用国内模型（如通义千问）：选择对应提供商，填写 API Key 和接入地址，步骤类似。

步骤 2：配置文件解析插件（处理合同 PDF/Word）

合同多为 PDF/Word 格式，需启用 Dify 的文件解析功能：

1. 点击左侧「设置」→「功能配置」→「文件解析」。
2. 开启「允许上传文件」，勾选支持的格式：PDF、DOCX、TXT。
3. 解析引擎选择「内置解析器」（无需额外配置，满足基础需求），点击「保存」。

第三阶段：构建法律知识库（RAG 核心）

合同审查 Agent 需要基于法律条文 / 审查规则检索，需先构建知识库：

步骤 1：准备知识库文件

提前准备以下文件（示例）：

• 《民法典 - 合同编.pdf》（核心法律条文）
• 《企业合同审查指引.docx》（内部审查规则）
• 《常见合同风险清单.txt》（自定义风险点）

步骤 2：创建知识库

1. 点击左侧「知识库」→「新建知识库」，填写：
   • 名称：「合同审查法律知识库」。
   • 描述：「包含民法典、合同审查规则、风险清单的法律知识库」。
   • 存储方式：默认「向量库」，点击「创建」。

步骤 3：上传知识库文件并处理

1. 进入新建的知识库，点击「添加文档」→「上传文件」，选择准备好的 PDF/Word/TXT 文件。
2. 文档处理配置：
   1. 分块策略：「按段落分块」，分块大小：500 字符，重叠长度：50 字符（法律文本适配）。
   2. 嵌入模型：选择「text-embedding-3-small」（OpenAI）或国内模型如「通义千问 - embedding」。
   3. 点击「确认」，等待文档解析和向量入库（约 1-2 分钟，视文件大小而定）。

第四阶段：搭建合同审查 Agent（核心步骤）

步骤 1：创建 Agent 应用

1. 点击左侧「应用」→「新建应用」→选择「智能体（Agent）」→「创建」。
2. 基础配置：
   • 应用名称：「合同审查智能 Agent」。
   • 描述：「自动审查合同法律风险，给出修改建议」。

步骤 2：配置 Agent 核心能力

子步骤 1：设置 Agent 角色与提示词（Prompt）

1. 进入 Agent 编辑页面，点击「提示词」→「系统提示词」，粘贴以下核心提示词（可直接复制）：

你是一名拥有 10 年商事法律经验的资深法务专家，专注于合同审查领域，严格遵守中国现行法律法规（如《民法典》）。
你的核心任务是：
1. 解析用户上传的合同文件，提取核心条款（主体、标的、金额、付款方式、违约责任、保密条款、争议解决等）。
2. 基于知识库中的法律条文和审查规则，识别合同中的法律风险点。
3. 对每个风险点给出明确的风险等级（高/中/低）、风险描述、法律依据、修改建议。
4. 最终输出结构化的审查报告，语言简洁、专业，符合企业法务审查规范。
约束条件：
- 仅基于知识库中的内容回答，不确定的内容标注「无法回答」。

保存配置后，即可开始测试。