AI MCP(大模型上下文)-08-Dify 工具对比
2025年4月15日大约 10 分钟
chat
详细介绍一下 DIFY
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，可以让开发者和非开发者都能够快速搭建基于大语言模型（LLM）的 AI 应用，比如智能问答、文档助手、对话机器人、工作流等。你可以把它理解为「一个 ChatGPT 的低代码定制平台 + 私有化部署能力 + 多模型接入 + 插件系统 + 多轮对话管理 + 数据中台支持」。
🧩 一句话概括 Dify 是什么？
Dify = ChatGPT 的企业级扩展平台 + 低代码搭建工具 + 私有化部署 + 多模型支持 + 数据分析能力
✨ 核心功能模块
1. 应用开发 Application Studio
- 支持多种应用类型：聊天机器人、知识助手、工作流等。
- 可视化拖拽配置 prompt（提示词），也可以编写复杂 prompt。
- 支持上传文档、接入 API 或数据库作为知识源。
- 支持设置多轮对话状态存储，适合构建 Agent 类应用。
2. 工作流 Workflows（Beta）
- 类似“流程图”方式，构建 LLM 多步骤流程。
- 每个节点可以是 LLM 调用、工具执行、判断条件、插件调用等。
- 适合构建类似“自动总结日报”、“自动文案生成”等复杂流程。
3. 多模型接入
- 支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Mistral、Moonshot、MiniMax、百川、讯飞星火、智谱 AI、文心一言等。
- 也支持私有部署模型，如 Ollama、本地模型、Langchain 等。
4. 知识库
- 支持上传 PDF、Word、网页等文档，构建企业知识助手。
- 文档处理自动分段、Embedding、向量存储。
- 可对接向量数据库，如 Weaviate、Qdrant、Milvus、FAISS 等。
5. 插件/工具调用
- 类似 OpenAI 的 Function Calling 或 Tool Calling。
- Dify 的插件系统允许你封装一个 HTTP 接口作为“外部工具”，供 LLM 在聊天过程中调用。
- 支持 Agent + Tool 模式，可以实现自动执行任务。
6. 数据分析
- 内置应用使用情况的统计分析。
- 可以查看对话历史、token 使用量、用户访问情况等。
7. 用户管理 + 权限管理
- 支持多租户、团队协作。
- 应用可设定访问权限（公开、私有、需要 API Key 等）。
- 可通过 API Token 调用应用，实现对外提供服务。
8. 私有部署能力
- 全开源（AGPL 3.0 协议）。
- 支持 Docker Compose 快速部署。
- 也支持 K8s 部署和云原生环境。
🏗️ 构建 AI 应用的方式
✅ 通用对话式应用（Chat App）
- 编写系统 prompt（你是谁？你要怎么回答？）
- 配置模型（GPT-4、Claude、Gemini等）
- 配置数据源（文档、API、插件等）
- 发布后通过 Web 或 API 使用
✅ Agent 应用（状态驱动 + 工具调用）
- 支持定义状态上下文和变量（Memory）
- 工具调用：定义函数，让 LLM 主动选择调用
- 任务完成后自动总结/记录
✅ 工作流应用
- 像「搭积木」一样构建多个 LLM 节点组成的流程
- 类似 Langflow、Flowise，但与 Dify 核心功能打通
🔌 与其他工具对比
| 特性 / 工具 | Dify | LangChain | Flowise | OpenWebUI | ChatGPT |
|---|---|---|---|---|---|
| 可视化开发 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
| 多模型支持 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌（仅 OpenAI） |
| 插件机制 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 多轮对话管理 | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
| 私有部署 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 企业集成能力 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
📦 技术架构简述
- 前端：React + Tailwind + TypeScript
- 后端：FastAPI（Python）
- 向量数据库：支持多个选项（内置 SQLite FAISS，也支持外接）
- 模型服务：通过适配层封装调用不同 LLM 接口
- 存储：支持对象存储 OSS/S3、本地等
🧠 常见使用场景
- 企业知识库助手：上传公司文档，让员工提问。
- 客服机器人：支持多轮对话，接入业务 API。
- 内容创作工具：自定义 prompt 快速生成文案。
- 数据分析助手：连通数据库，提问生成 SQL。
- 自动化办公 Agent：早报生成、日报总结、会议纪要处理。
🚀 快速开始
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify
docker compose up -d访问 http://localhost:5000 就能看到管理后台了。
📚 官方资料
- GitHub 项目地址: https://github.com/langgenius/dify
- 官网: https://dify.ai
- 中文文档: https://docs.dify.ai/v/zh-hans/
如果你有具体场景（比如你要构建什么类型的 AI 助手），我可以再进一步给出定制化建议。需要吗？
类似的平台对比
像 Dify 这样，支持低代码/无代码构建 AI 应用的平台，近年来涌现了不少。以下是一些 热门的同类平台，并附带详细对比（功能 / 定位 / 是否开源 / 模型支持 / 适合场景）：
🧩 类似平台对比总览
| 平台 | 是否开源 | 核心特点 | 模型支持 | UI 可视化 | 多轮对话 | 插件支持 | 适合人群 | 部署方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dify | ✅ | 企业级 LLM 应用平台，支持工作流、多数据源、插件、状态管理 | ✅ 多家 | ✅ 强 | ✅ 强 | ✅ Function/插件 | 开发者 & 企业 | Docker / K8s |
| Flowise | ✅ | 可视化 LLM 工作流搭建，类 Langflow | ✅ 多家 | ✅ 强 | ❌（弱） | ✅ | 初学者 & 开发者 | Docker |
| Langflow | ✅ | 可视化的 LangChain Builder | ✅（基于 LangChain） | ✅ 中等 | ❌ | ✅（LangChain 工具） | LangChain 用户 | 本地 / 云部署 |
| Open WebUI | ✅ | 本地大模型 Web UI，支持多模型 / Chat / 文件问答 | ✅ 本地 + API 模型 | ✅ 中等 | ✅ 中等 | ❌（基本无） | 本地大模型玩家 | 本地部署 |
| LLMStack | ✅ | 支持创建应用 + API + 多数据源 + 插件 | ✅ | ✅ 强 | ✅ 中等 | ✅ Plugin + Webhook | AI 开发者 & API 工程师 | Docker |
| Dust.tt | ❌（闭源） | 高级企业级 LLM 应用构建平台，支持数据集、Agents | ✅ Claude, GPT等 | ✅ 高级 | ✅ 强 | ✅ Tool 调用 | 企业用户 | 云服务 |
| Promptflow（Azure） | ❌（闭源） | 微软出的 LLM 工作流构建工具 | ✅ Azure OpenAI | ✅ 中等 | ✅ | ✅ | 企业 Azure 客户 | Azure 平台 |
| Superagent | ✅ | 强调 Agent + 多工具，支持 LangGraph | ✅ 多家 | ✅ 中等 | ✅ 强 | ✅ Tool Calling | Agent 工程师 | Docker |
| AgentLabs | ❌ | 低代码构建 Agent，强调自动化工具使用 | ✅ GPT 系 | ✅ 简洁 | ✅ 中等 | ✅ | 商业用户 | 云平台 |
| Chainlit | ✅ | 更偏前端，适合用来构建 LLM 应用原型 UI | ✅ 通过代码接入 | ❌（代码） | ✅ | ✅ 依赖集成 | 前端开发者 | 本地 / 云 |
| Haystack | ✅ | 专注 RAG 检索增强问答系统 | ✅ 多家 | ❌（偏后端） | ✅（支持） | ✅ | 数据问答类开发者 | 云 / K8s |
🧠 功能详细对比解读
1. ✅ Dify
优点：
- 功能最全，兼顾 prompt、插件、RAG、Agent、工作流。
- 支持企业知识库、任务流、插件调用等高级场景。
- 管理后台非常完善，数据统计、用户系统、权限系统齐全。
不足：
- 相比 Flowise/Langflow，上手略微复杂一些。
2. ✅ Flowise
优点：
- 类似 Node-RED 的拖拽式工作流编辑器。
- 面向 LangChain 用户，上手极快。
不足：
- 不支持多轮对话状态、用户系统、数据分析等企业特性。
- 不适合复杂应用的封装与 API 服务化。
3. ✅ Langflow
优点：
- 纯粹为 LangChain 做可视化构建器。
- 类似 Flowise，但更偏开发者。
不足：
- 功能更偏 LangChain，缺少应用层（无用户系统、权限控制）。
4. ✅ LLMStack
优点：
- UI 清爽，支持多模态输入（图、音等）。
- 支持插件、Webhook、数据库接入。
不足：
- 插件生态和定制化不如 Dify 强。
5. ✅ Superagent
优点：
- 非常强调“多工具 Agent”，支持 LangGraph。
- 提供自动多轮对话状态管理。
不足：
- 不适合文档问答或简单聊天助手。
6. ✅ Haystack
优点：
- 专注在 RAG（文档问答）领域，工业级框架。
- 支持复杂检索流程，自定义很灵活。
不足：
- 不支持 UI、对话管理、插件调用等高级应用构建。
7. ✅ Open WebUI
优点：
- 更偏本地大模型用户，极易部署，轻量。
- 支持 chat / 文件问答 / 本地模型切换。
不足：
- 不支持多用户、多插件、自定义流程。
8. ❌ Dust.tt
优点：
- 企业级体验很好，支持 RAG + Agent 多种范式。
- 强大的 Team 协作功能。
不足：
- 闭源收费，无法私有部署。
✅ 推荐建议（按场景）
| 使用场景 | 推荐平台 |
|---|---|
| 企业级应用开发、需要权限控制、统计分析 | ⭐ Dify |
| 构建 LLM 工作流 / 快速原型 | Flowise / Langflow |
| 本地模型使用 / 无需联网 | Open WebUI |
| 构建 Agent + 工具集成 | Superagent / Dify |
| 只做文档问答（RAG） | Haystack / Dify |
| 想玩插件 / 函数调用 / Agent 应用 | Dify / LLMStack |
| 有强大 Azure 资源 | Promptflow |
| 想直接在 Web 云端玩 | Dust.tt / AgentLabs |
如果你有具体的使用目标（如构建内部客服、Agent 自动办公、还是文档助手），我可以进一步帮你选择最合适的平台或组合。需要吗？
8n8 呢？
是的，n8n 是另一个非常强大的开源自动化工作流平台，但它和你提到的 Dify 其实不是同一类平台，但可以很好地配合使用。
🧩 n8n 是什么？
n8n（"Node-Node"）是一个开源的自动化工作流工具，和 Zapier、Make.com 类似，主要用于：
- 将不同服务/API连接起来
- 自动化任务流程（如接收邮件 → 分析内容 → 发通知）
- 构建无代码 / 低代码的工作流系统
官网：https://n8n.io
GitHub：https://github.com/n8n-io/n8n
✅ n8n 的核心特点
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 🎯 工作流自动化 | 拖拽式工作流搭建，支持上百种服务对接（Gmail, Slack, Notion, GitHub 等） |
| ⚙️ 可编程节点 | 每个节点可以运行 JavaScript 自定义逻辑 |
| 🧠 AI 支持 | 已内置 OpenAI / ChatGPT 节点，可将 GPT 整合进工作流 |
| 🔌 支持 Webhook | 能接收外部事件作为触发器 |
| 🔐 私有部署 | 支持本地或服务器部署，数据可控 |
| 🧱 可拓展 | 你可以自己写 Node.js 插件扩展功能 |
🤝 n8n 和 Dify 的关系（协同使用）
虽然 n8n 本身不专注于构建 LLM 应用，但它可以成为 Dify 的完美外围自动化执行器：
| 用法场景 | 说明 |
|---|---|
| Dify 触发 → n8n 自动执行任务 | 比如 Dify 中的 Agent 识别出“我要请假”，调用 n8n 创建一个请假单 |
| n8n 执行完 → 反馈给 Dify | n8n 执行后通过 API 把结果发回给 Dify 的对话中 |
| n8n 调用 Dify 的 API | 例如：从邮箱读取客户问题 → 用 Dify 回答 → 发邮件回去 |
示例流程 👇
[触发器：新邮件] → [分析邮件内容] → [调用 Dify Chat Completion API] → [发送回复邮件]🆚 n8n vs Dify：类型对比
| 项目 | Dify | n8n |
|---|---|---|
| 类型 | LLM 应用开发平台 | 通用工作流自动化引擎 |
| 目标 | 构建智能助手 / 多轮对话 / Agent | 跨系统自动化、任务编排 |
| 是否支持 AI | ✅ GPT 接入核心能力 | ✅ 通过插件支持（OpenAI等） |
| 可视化 | ✅ Prompt & 工作流 | ✅ 工作流为主 |
| 插件生态 | GPT 工具 / 数据源 | API / SaaS 平台整合能力强 |
| 适合做什么 | 搭建聊天/AI 应用 | 自动化触发任务、流程控制 |
🔧 常见搭配思路
| 使用目标 | 搭配建议 |
|---|---|
| 构建 AI 助手 + 执行自动化操作 | 主平台：Dify执行器：n8n |
| 使用 n8n 工作流接收指令 → 调用 AI 总结 | 主平台：n8n调用：Dify API |
| 接收 webhook / 数据处理后触发 Dify | 主平台：n8n + Dify API |
| 多系统集成：钉钉、飞书、Notion、CRM | 使用 n8n 做系统桥梁，调用 Dify 作为 AI 引擎 |
📦 n8n 的部署方式
Docker 安装简单：
docker run -it --rm \ -p 5678:5678 \ -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \ n8nio/n8n浏览器打开：
http://localhost:5678即可开始搭建流程
✅ 总结
| 问题 | 回答 |
|---|---|
| n8n 能替代 Dify 吗？ | ❌ 不能。n8n 是自动化工具，不专注对话逻辑/Agent 状态管理。 |
| Dify 能做 n8n 的工作流替代吗？ | ❌ 不能，Dify 不支持复杂的跨系统流程控制。 |
| 两者结合起来怎么样？ | ✅ 非常强大，Dify 负责智能对话，n8n 负责系统执行。 |
如果你想构建一个完整的 AI 系统（比如智能客服、文档问答 + 自动执行任务），推荐组合：Dify + n8n + 你的业务系统。
有需要我可以帮你写个具体的 n8n + Dify 的协同例子（比如自动总结日报 / 回复邮件 / 生成任务单），需要我帮你设计一下吗？
参考资料
贡献者
binbin.hou