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经过前九课的学习和搭建，我们的邮件助理已经具备了连接知识库、使用搜索工具、并产出格式化的回复能力。但它现在还是躺在 Dify 的工作室里，只有你能够看到和使用它。 我们如何能够将它分享给其他人使用？如何知道它在实际运行中的表现如何？有没有报错？ 这就需要我们完成最后两个关键步骤：发布（Publish）和监测（Monitor）。

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发布你的应用

  1. 将鼠标移至画布的右上角，点击发布按钮。此时，下方的其他按钮为灰色，点击发布更新。
    当你完成修改后，需要保存并发布所有的修改，请点击发布更新。如果不更新发布，线上版本将保持原来的旧版本。
    发布
  2. 点击发布更新后，你会发现下方的按钮已经可以点击。
    1. 分享你的应用 点击下方的运行，Dify 会为你生成一个网页（WebApp)，这就是你创建的邮件助理应用界面啦。 你可以在这里直接使用邮件助理，也可以将链接分享给其他人。他们不需要登录 Dify，就能直接使用你开发的邮件助理了。
      网页应用
    2. 批量运行 如果你有 100 封邮件需要 AI 处理，一封封复制粘贴效率会非常低，有了批量运行，你只需要把这 100 封邮件整理成一个 CSV 表格文件，上传给 Dify，它就会自动把这 100 封邮件一次性处理完，最后给你一个包含所有结果的表格。 由于在 Workflow 里，我们设定了不同的变量，所以你需要上传指定格式的 CSV 表格文件。你也可以点击下载模板，再往这个模板里填充对应内容。
      下载模板
    3. 其他连接方式
      • 访问 API：如果你懂编程，可以获取 API 密钥，把这个工作流集成到你自己的网站或 App 里。
      • 在”探索”中打开：和你常用的工作流一并放置在探索页面左侧的工作区，你能下次更快地使用它。
      • 发布为工具：将你当前的工作流打包成一个插件（你可以理解成工具），让它能被其他的 Agent 调用。

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监测你的应用

作为邮件助理的创建者，我们需要时刻关注它运行的状态，我们能够通过日志和监测来了解应用的健康状况、潜在的性能瓶颈等。

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上帝视角 — 监测（Monitor）

监测是你的指挥中心，你能在这里通过不同面板看到应用的表现。
名称释义
全部消息数AI 每天的互动总次数，每回答用户一个问题算一条消息。你能了解应用的实用热度。
活跃用户数与AI 有效互动，即有一问一答以上的唯一用户数。提示词编排和调试的会话不计入。
费用消耗反映每日该应用请求语言模型的 Tokens 花费，用于成本控制。当曲线出现突然的提升或减少，你需要进行检查。
平均用户调用次数反映每天用户的使用次数。该指标反映了用户粘性。

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放大镜 - 日志（Logs)

日志记录了你的应用每次运行的详细记录，包括时间、输入内容、耗时等。 日志的作用
  • 排查故障 (Debug)：当用户说邮件助理用不了了，你可以通过日志还原案发现场，找到是哪个节点出了问题。
  • 优化性能：查看每个节点的耗时，找出拖慢整个流程的”瓶颈”。
  • 理解用户：看看用户实际输入了什么内容，以此来不断优化你的 Prompt 或知识库。
  • 监控成本：查看每次运行消耗了多少 Token，控制预算。
名称释义
开始时间任务触发的时间
状态Success（成功）；Failure（失败）
运行时间整个流程花了多少时间
TOKENS这次运行消耗的 AI 算力（Token 数）
用户或账户用户 ID
触发方式是通过 WebApp 界面运行的，还是通过 API 调用的
你可以点击每条日志查看详情。例如，你可以发现用户高频提问的问题，并以此及时更新和修改你的知识库。 发布不是终点，而是新的起点，这就是 LLMOps（大语言模型运维）的核心理念。
  1. 观察 (Observe)：通过日志，看用户真的在问什么？AI 的回答用户满意吗？
  2. 分析 (Analyze)：发现有些问题 AI 回答得不好，或者某些工具调用经常失败。
  3. 优化 (Optimize)：回到画布，修改 Prompt，补充知识库，或者调整工作流逻辑。
  4. 发布 (Publish)：再次发布新版本。
通过上面的循环，你的 AI 邮件助理会变得越来越智能，越来越懂你的业务。

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结束语

现在，你不仅掌握了 Dify 这个工具，更掌握了构建 AI 应用的思维方式： 
把任务进行拆解 → 选择合适的节点、模型和工具去解决 → 将它们连接在一起 → 通过监测数据持续迭代
现在，你可以去 Dify 的探索页面里点开一个模板，进行拆解和分析。或者，从工作中的痛点出发，从空白的工作室开始，从零搭建一个属于你自己的工作流或者 AI 应用。 愿你使用 Dify，在 AI 时代下，工作更轻松，创造更自由。