Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了 后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的工作流，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

🚀 Dify 一词源自 Define + Modify，意指定义并且持续的改进你的 AI 应用，它是为你而做的（Do it for you）。

🌞 官网：https://dify.ai/zh

1.Dify 是什么

• 定位：一个开源的 LLM 应用开发平台（可本地部署），提供可视化编排、持续优化、一键部署等能力。
• 核心目标：让开发者/企业 无需从零造轮子，快速构建、部署和管理基于大模型的 Agent、智能助手、知识库问答等应用。
• 关键理念：
• 可视化工作流编排
• 统一控制台管理全流程（开发 → 测试 → 部署 → 监控 → 迭代）
• 面向生产环境的高可用设计

2.Dify 的核心功能与工作流

2.1 可视化 Agent 编排

• 拖拽式构建工作流：用图形化界面连接以下模块：
• LLM 模型节点（支持 GPT、Claude、开源模型如 GLM / Llama 等）
• 工具节点（联网搜索、代码执行、API 调用、知识库检索）
• 条件分支（if-else 逻辑）
• 数据处理节点（文本清洗、格式化）
• 典型 Agent 工作流示例：用户输入 → 意图识别 → 知识库查询 → 结果生成 → 外部工具调用 → 结果过滤 → 回复用户

2.2 强大的 “知识库” 能力

• 支持上传 PDF、Word、Excel、TXT 等文档，自动切片、向量化存储。
• 智能检索优化：
• 混合检索（关键词 + 向量）
• 重排序（Rerank）提升准确性
• 引用溯源（显示答案来源的原文片段）
• 动态更新：文档修改后可自动同步索引。

2.3 灵活的工具集成

• 内置工具：联网搜索、Python 代码解释器、文本摘要 等。
• 自定义 API 工具：通过 OpenAPI 格式快速接入企业内部系统（如 CRM、ERP、数据库）。
• 安全沙箱：代码执行在隔离环境中运行。

2.4 完整的生命周期管理

2.5 企业级特性

• 团队协作：多角色权限管理（开发者/管理员/运营）。
• 审计日志：记录所有操作痕迹。
• 模型成本控制：设置用量阈值。
• 私有化部署：支持 Docker / Kubernetes，保障数据安全。

3.Dify 的典型应用场景

• 智能客服 Agent
• 自动回答用户问题 → 查询知识库 → 转人工时自动推送用户历史记录。
• 企业知识库助手
• 接入内部文档 / Wiki，员工自然语言提问获取精准答案。
• 数据分析 Agent
• 用户上传 CSV → 用自然语言指令生成分析图表（自动调用代码解释器）。
• 自动化流程 Agent
• 例：接收邮件 → 提取需求 → 调用 API 创建工单 → 返回工单号给用户。
• AI 写作助手
• 根据用户主题自动联网搜索资料 → 生成结构化报告。

4.Dify vs 其他 Agent 框架的差异

5.为什么 Dify 是 “优秀 Agent 产品”

• 开箱即用的生产闭环
• 从开发到运维的全套工具链，省去  工程化工作。
• 企业级可扩展性
• 支持高并发、权限隔离、审计合规，满足金融、医疗等严苛场景。
• 持续迭代能力
• 基于用户反馈数据优化提示词和工作流，实现模型 “自进化”。
• 活跃开源生态
• GitHub 近 2 万星，社区贡献大量插件和模板（如钉钉、飞书集成）。
• 商业化成功验证
• 已服务明源云、神州数码等数百家企业客户。

6.何时选择 Dify

• 需要快速构建企业级 LLM 应用（非 Demo 级）。
• 团队缺乏 AI 工程化经验，希望低代码落地。
• 重视数据隐私，需私有化部署。
• 需深度结合内部知识库或业务系统。

💡 一句话总结：

• Dify 是让企业像搭积木一样构建 AI Agent 的 “操作系统”，尤其适合需要将 Agent 能力嵌入实际业务流的场景。