Dify
AI 定位
Dify 是主流的开源 LLMOps 平台，用可视化方式把大模型、知识库（RAG）、工具与工作流串起来，让非工程师也能搭建 AI 应用和 Agent。它自带完整后端（用户管理、日志、计费）与前端，适合快速把 AI 能力产品化，是「小团队做 AI 应用」最高效的起点之一。
AI 能力评分
智能体能力
4
8.4/10
自动化能力
4
8.5/10
易用性
5
9.0/10
本地部署
5
9.5/10
模型兼容
5
9.3/10
扩展能力
4
8.5/10
中文支持
5
9.6/10
评分综合智能体能力、自动化能力、易用性、本地部署、模型兼容、扩展能力与中文支持，满分 10 分。以上为智算工坊编辑实测 + 社区口碑综合评分。
它到底能干什么
Dify 可以为你完成以下工作：
可视化编排
拖拽搭建工作流与 Agent
知识库 RAG
上传文档建立专属问答
工具接入
ApiTool/HTTP 请求/自定义插件
聊天应用
一键发布对话式 AI 应用
工作流
可视化节点编排复杂流程
多模型接入
OpenAI/通义/DeepSeek 等统一管理
核心能力
- 可视化工作流编排：节点式构建 AI 应用，无需编写代码
- RAG 知识库：上传文档自动切片向量化，开箱即用的问答能力
- Agent 节点：调用大模型 + 工具完成多步任务
- 应用市场与模板：几十个常用场景模板一键部署
- 完整基础设施：用户、日志、监控、计费与多租户
- 模块化扩展：支持 API 托管与外部工具接入
适合谁
Dify 谁更容易用好它？
AI 小白
★★★★★
可视化操作，零代码即可上手
AI 玩家
★★★★★
快速验证点子，模板丰富
程序员
★★★★☆
低代码够用，也可 API 深度集成
内容创作者
★★★★☆
私域知识库问答很实用
AI 创业者
★★★★★
产品化最快路径之一
企业用户
★★★★☆
部署后可作为内部 LLMOps 基座
工作原理
- 以 Django 后端 + React 前端提供可视化编排界面
- 工作流由节点构成：开始/大模型/知识检索/工具/条件判断/结束
- 知识库通过 Embedding 模型切片向量化，检索后注入上下文
- Agent 节点在运行时循环调用模型并执行工具直到任务完成
- 部署方式多样：Docker Compose、K8s 或 Dify Cloud 托管
支持工具
Dify 可连接或调用的工具主要包括：
HTTP 请求知识库检索Web 搜索代码节点插件工具自定义 API
安装部署
针对不同环境的安装方式，完整部署教程见本站智能体教程栏目。
Docker (推荐)
git clone https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify/docker && docker compose up -d
本地开发
按官方文档启动后端(api) + 前端(web)服务
云服务器
2 核 4G 起，Docker 方式一键部署并配置 HTTPS
推荐算力
根据模型规模与工作流复杂度，Dify 推荐的运行环境如下（点击跳转算力中心）：
使用教程
- 1用 Docker Compose 一键拉起 Dify 平台（api + web + 数据库）
- 2进入后台添加模型供应商（如 DeepSeek/通义千问）的 API Key
- 3创建应用：选择工作流或对话应用，从模板开始编排节点
- 4上传文档建知识库，测试 RAG 问答的检索效果
- 5发布为公开链接或嵌入网站，配置好日志与权限即可上线
优缺点
优点
- ✅ 可视化、零代码，团队内任何人都能搭建 AI 应用
- ✅ RAG 知识库开箱即用，中文支持优秀
- ✅ 自带用户/日志/计费等产品化基础设施
- ✅ 模型供应商聚合，切换模型成本极低
- ✅ 开源免费自部署，社区活跃、模板丰富
缺点
- ❌ 高自由度流程仍需掌握「节点思维」
- ❌ 复杂多 Agent 场景不如代码级框架灵活
- ❌ 大型知识库检索性能依赖自建向量库优化
- ❌ 深度定制需看文档，进阶功能在商业版
替代方案
如果 Dify 不完全满足你的需求，可参考以下替代方案：
常见问题 FAQ
Dify 要写代码吗？
基础使用完全不用写代码，靠可视化编排即可；深度定制可写少量 Python 或 JS 脚本节点。
Dify 和 OpenClaw 有什么区别？
Dify 是面向「构建 AI 应用/服务」的平台；OpenClaw 是面向「个人自动化助手」的本地 Agent。方向互补。
可以用中文模型吗？
可以，内置大量中文模型供应商，如通义千问、DeepSeek、智谱等。
数据安全如何？
自部署后数据完全在自己服务器上；商业团队可选择私有化或商业版。