触发器（Trigger），终于上线了。
真的是让Dify的无数用户等了很久很久的一个功能啊！
还记得之前在 ModelScope 开发者大会上，Dify 的技术负责人在分享 "What's Next" 时，展示了下面这张 PPT。当时列出的年度四大核心能力，正是定义下一代 AI 应用的四块拼图：
这四个词分别代表了 Dify 对未来的不同许诺：
- MCP (Model Context Protocol)：连接万物，建立通用的标准协议，让 AI 能以统一的方式轻松连接外部数据与工具。
- RAG 2.0：深度理解，从简单的文档片段检索，进化为端到端优化、更懂语义的高精准知识增强。
- HITL (Human-in-the-Loop)：人机协同，让自动化流程支持人工介入审核，在追求效率的同时确保关键决策的安全与可控。
- Trigger (触发器)：主动感知，赋予工作流听觉，从被动等待调用，转变为由外部事件（如时间、消息）驱动的全自动运行。
随着今天 v1.10.0 版本的发布，Trigger 正式归位。
看着这张图上的承诺一个个变成现实，目前的进度条已经走到了 3/4。
在这个承上启下的节点，我们先来看看刚刚落地的 Trigger 到底给 Workflow 带来了什么改变。
1 升级亮点
在 v1.10.0 之前，Dify Workflow 的运行逻辑主要依赖于被动触发：它必须等待用户在界面上点击发送，或者等待开发者的代码发起 API 调用。每次调用都是一次性的，执行完即结束。
但在引入 Trigger 之后，Workflow 拥有了主动感知外部世界的能力。
它不再只是一个静态的工具，而变成了一个 24 小时在线的自动化中枢。
现在的 Workflow 可以像后台服务一样持续运行，时刻监听着特定的信号。一旦信号出现（比如时间到了、或者代码提交了），它就会自动醒来并开始工作。
三大触发模式，覆盖核心场景:
1.1 Schedule Trigger（定时任务）
时间到了，该干活了。
这是最基础但也最实用的功能。你可以设置 Workflow 按小时、按天、按周或按月自动执行，甚至支持更复杂的 Cron 表达式。
适用场景：每天早上 9 点自动生成行业日报、每周五定期巡检数据库状态、每月初自动数据整理。
1.2 Plugin Trigger（第三方生态）
SaaS 平台有动静了。
通过 Dify 的插件市场，你可以直接订阅外部 SaaS 平台的事件。官方目前已经内置了 GitHub、Slack 等常用插件。
适用场景：当 GitHub 仓库有人提交了新的 Pull Request 时，自动触发代码审查流程；或者当 Linear 里有了新工单时，自动归类并通知相关负责人。
1.3 Webhook Trigger（自定义集成）
连接自建系统，响应业务告警。
如果你的业务系统（如自建的监控平台或后端服务）没有现成插件，Webhook 就是那个万能接口。Dify 会为每个 Trigger 生成一个独立的 HTTP URL，外部系统只需向这个地址发送请求，就能拉起 Workflow。
适用场景：智能告警分析。当你的 Zabbix 或 Prometheus 监控到系统异常时，通过 Webhook 将日志片段发给 Dify；Workflow 自动进行 AI 根因分析（Root Cause Analysis），并将初步的排查报告直接返回给运维群，而不是只丢出一个冷冰冰的错误代码。
敲黑板了！
目前的触发器功能仅适用于工作流（Workflows）应用。
Chatflow（聊天流）、Agent（智能体）和 BasicChat（基础聊天）暂不支持此功能。
2 实战案例
新建一个工作流，还记得吗，触发器功能目前只支持工作流的。
变化开始啦，点击创建后让你选择开始节点。
- 用户输入：这个就是以前的场景。
- 触发器：这个是今天的重点。
咱们可以选择定时触发器、webhook触发器，或者第三方生态插件进行触发。
可以看看目前Dify插件市场中有16个触发器了。
今天先选个简单的定时触发。
可以选择触发的频率，也可以直接使用Cron表达式。
比如我现在想每分钟触发一次，方便测试，就用Cron表示式。
现在测试一个简单的流程，让AI每分钟生成一份晨间简报发送到我的邮箱来鼓励我的工作。
LLM节点就用Cron表达式，设置每分钟执行一次。
LLM节点就是让AI生成一份晨间简报。
然后在我的邮箱中就定时收到这样的简报信息。
这只是一个测试，实际使用可以根据自己真正的工作场景来。
3 Docker升级指南
1、备份yaml文件
cd docker
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.$(date +%s).bak2、从主分支获取最新代码
git checkout main
git pull origin main3、停止服务，在docker目录下执行
docker compose down4、备份数据
tar -cvf volumes-$(date +%s).tgz volumes5、升级服务
docker compose up -d4 写到最后
回头看当初ModelScope大会上画的那张大饼，现在 MCP、RAG 2.0、Trigger 真的都一个个端上来了。
在这个PPT盛行的年代，能看着官方把吹过的牛一个个圆回来，进度条实打实地走到 3/4 ，这种说到做到的感觉，确实比功能更新本身更让人觉得踏实、觉着爽。
现在，桌上就差最后一道硬菜，HITL（人机协同）。
等这块拼图补齐，咱们的 Workflow 就不再是一跑到底的黑盒，而是既有 AI 的速度，又有了人的把关。
坐等更新！
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