DifyのReActを用いてナレッジ／記事要約エージェントを作ってみた

1. DifyにおけるReActとは

Difyには「エージェントノード」という自律的にツールを呼び出すコンポーネントがあります。
ReActとは、エージェントノードにおけるツール使用の戦略のうちの一つで、思考（Reason）と行動（Act）を交互に繰り返す戦略です。
LLMが現状分析をし、ツール選択／実行と結果の評価のサイクルを問題解決まで繰り返します。
情報検索や、複雑なタスクの分割・実行など様々な場面で活用できます。
詳しくは以下の公式ページを参照してみてください。
docs.dify.ai

2. 今回作成するアプリについて

ナレッジに登録した情報をメインに、Web検索をして補足を行い、それを要約するナレッジ／記事要約をするエージェントを作成します。
ナレッジに登録された情報をもとに推論（Reasoning）を行い、不足する情報はWeb検索（Acting）で補完、その結果を要約してナレッジ化する、
という「ReAct（Reason + Act）」のプロセスを実現するエージェントを構築します。

3. 実際に動かしてみる

以下の入力をしてみます。

ユーザー：
まとめ記事を作成してください。

これに対して、以下のような質問が返ってきました。
どのようなまとめ記事を作成したいか、具体的な情報を聞いてきていますね。

LLMからの回答：
まとめ記事の作成内容について、もう少し詳しくお伺いさせてください。

• まとめたいトピックやテーマは何ですか？
• 対象となる読者層（例：社内向け、一般向け、専門家向けなど）を教えてください。
• 取り上げたい具体的なキーワードや注目点、記事の長さの希望などがあればご指定ください。

これらを教えていただけると、より適切なまとめ記事の作成が可能です。

これに対しては、以下のようにそれぞれ返答しました。

ユーザー：
1. Difyとbolt.new
2. 最新技術に触れたことがあるが、チュートリアルが必要な人
3. 複数モデル、画面レイアウトについてまとめてほしい。4記事を要約すること。各記事にリンクをはり、200文字程度の要約をすること。

以下のまとめ記事が作成できました。
今回はあまり長い文章にしたくなかったので、各記事200文字程度に指定しましたが、要望次第ではもっと長くしたり、逆に文章を削ったりすることもできました。

【ナレッジ情報まとめ】

■ Dify関連記事より

Difyは複数の大規模言語モデル（LLM）を活用できるオープンソースのアプリ開発プラットフォーム。
ノーコードで複数モデルの切り替えや複雑なワークフロー（チャットフロー）が作成可能。
最近のアップデート（v0.8.0）で「パラレル処理（並列処理）」機能が追加され、より複雑かつ効率的なAIアプリの構築ができるようになった。
複数のモデル（GPT-4o、Claude3.5-sonnet、Gemini1.5Proなど）や分岐処理、変数集約器などを組み合わせたボット作成例が紹介されている。
参考記事：

https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2024/08/21/110000
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2024/09/13/123702
■ bolt.new関連記事より

bolt.newはシーケンス図や画面イメージから自動的にUIやアプリの生成ができるAI支援型開発プラットフォーム。
画像アップロードによる画面レイアウト自動生成や、シーケンス図画像からのアプリ自動構築など、高度な自動化を実現。
複雑な機能も自然言語や画像指示で少ない手間で実現でき、素早く動くプロトタイプを作成できる。
実際の記事では具体的な画面生成手順やシーケンス図をもとにした生成例が詳しく解説されている。
参考記事：

https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2025/01/07/120000
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2025/01/08/120000
【Web検索（最新外部情報）の補足】

Difyは2025年7月に1.4.0が公開、モダンなUI/UXデザインへの刷新や「黒モード」「マルチモーダル出力（テキスト／画像等）」「編集・可変ワークフロー」「多モデル・多機能ノードの拡張」等、さらなる高機能化が図られている。
Bolt.new（Bolt.diy）は、ブラウザ内でマルチLLM（複数AIモデル）を使い分けてコーディングやWeb開発ができる“オールインワン”のプラットフォームとして2024年以降も高速で進化中。自然言語操作による低コード開発、ワークフローの一元化・短縮が注目される。
【まとめ】

Difyは「モジュール化されたAIワークフロー実装」や「複数LLM連携」を強みとし、チャットなど業務自動化/カスタムAIボット構築を得意とする。
bolt.newは「画像や図による直観的なUI・アプリ生成」「ブラウザ内で完結する低・ノーコードAI開発」「フロントエンドまで一気通貫」が魅力。
両者とも最新LLM・生成AI技術を駆使し、開発の民主化・生産性向上・迅速なアプリ実現に寄与していることが2024年の共通的トレンド。
出典：

https://cloud.tencent.com/developer/article/2521071
https://blog.csdn.net/beautifulmemory/article/details/148875828
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2024/08/21/110000
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2025/01/07/120000
ご要望の「Difyとbolt.new」の最新記事要約は以上です。

ナレッジの内容を検索し、それぞれポイントを要約してくれました。
また、Perplexityを用いたWeb検索をして、最新の情報を含めた補足をしてくれました。

4. まとめ

今回は、ReActを用いて、ブログ記事をWeb検索で補足をしつつ要約させてみました。
今回はツールとして、ナレッジ検索とPerplexityを用いてReActを使ってみましたが、DALL-Eを用いて画像生成してみたり、自分で作成したワークフローを用いてみたりすることもできます。
色々なツールが使えて、アイディア次第で何でもできるのではないか、と思えてきますね。
思いついたことがあれば、ReActで実現できないか、考えてみるのも面白そうです。

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