Dify
开源 LLM 应用开发平台，在可视化画布上编排 Agentic 工作流与 RAG 流水线，支持数百种模型与工具，可云端、VPC 或自托管部署，帮助团队从原型直达生产。
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是
中文
Python
主语言
是
活跃
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贡献者
人工分析
EDITORIAL推荐理由
Dify 把工作流编排、RAG、Agent、模型管理与可观测性整合进一个协作空间，几乎覆盖 LLM 应用落地的全链路。可视化画布大幅降低搭建门槛，同时保留 API 与自托管能力，便于工程化接入。社区活跃、Star 量极高，中文文档完善，适合作为企业 AI 应用的基础底座。
适用场景
- 企业内部知识库问答与文档检索（RAG）
- 快速搭建 AI Agent 与自动化工作流原型
- 多模型统一接入与 Prompt 调试对比
- 将 LLM 能力以 API 形式集成到现有业务系统
- 私有化/自托管部署满足数据合规要求
优点
- 可视化工作流画布，低代码即可编排复杂 AI 流程
- 模型支持广泛，兼容 OpenAI API 协议及主流开源模型
- 内置 RAG 全流程，支持 PDF、PPT 等常见文档解析
- 提供自托管与 Docker Compose 部署，数据可控
- 中文文档与社区完善，生态与可观测性集成丰富
缺点
- 完整自托管对服务器资源有一定要求，生产环境需额外调优
- 功能面广、概念较多，新手上手需要一定学习成本
- 深度定制与二次开发需熟悉 Python 后端与前端技术栈
- 许可证信息需以仓库实际声明为准，商用前应确认授权条款
Dify 是什么
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，把 AI 工作流、RAG 流水线、Agent 能力、模型管理与可观测性 整合在同一个协作工作空间中。你可以用可视化画布搭建流程，也可以调用 API 把能力嵌入自有系统，并选择云端、VPC 或自托管部署，从原型平滑过渡到生产。
核心能力
可视化工作流
在画布上拖拽节点即可编排多步骤 AI 流程，支持条件分支、变量传递与调试运行，适合把复杂业务逻辑拆解为可维护的节点图。
全面的模型支持
对接数十家推理服务商与自托管方案，覆盖 GPT、Mistral、Llama 系列以及任何兼容 OpenAI API 协议的模型，可在同一平台内切换与对比。
Prompt IDE
提供直观的提示词编写与调试界面，支持多模型效果对比，并可为基础聊天应用附加语音等扩展能力。
RAG 流水线
从文档摄入到检索召回提供开箱即用的能力，内置 PDF、PPT 等常见格式的文本抽取，便于快速构建知识库问答。
Agent 与工具
支持构建具备自主规划与工具调用能力的 Agent，结合 MCP 等机制扩展外部能力。
可观测性
可与 Opik、Langfuse、Arize Phoenix 等观测工具集成，追踪调用链路与效果表现。
快速开始
使用 Docker Compose 是启动 Dify 服务最简单的方式。运行前请确保机器满足最低配置（CPU ≥ 2 核、内存 ≥ 4 GiB），并已安装 Docker 与 Docker Compose v2.24.0 及以上版本。
cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
启动完成后，在浏览器访问 http://localhost/install 进入初始化流程。若遇到部署问题，可查阅官方 FAQ 或参考从源码部署的指南。
适用与注意
- 适合需要快速验证 AI 应用想法、又要能落地到生产的团队。
- 生产环境建议结合自身流量与数据规模调整部署架构与资源配置。
- 二次开发涉及 Python 后端与前端技术栈，需具备相应工程能力。
- 商用前请确认仓库许可证与授权条款。
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