Dify：一站式AI智能体开发平台全面解析

  Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台，核心目标是解决 LLM 应用开发的复杂性问题。该平台于 2023 年初发布，已迅速成为 GitHub 上热门项目之一（截至 2025 年，支持超过 180,000 名开发者）。它支持 Python 和其他语言的集成，适用于构建聊天机器人、AI 代理、工作流和知识管理系统。
  Dify 采用模块化、开源架构，构建于 Docker 和 Kubernetes 等容器化技术之上，支持云端和自托管部署，用户可以通过拖拽界面构建应用。其核心是一个可视化低代码平台，集成 LLM、RAG 和代理框架。

一、Dify：重新定义AI应用开发

  在AI应用开发领域，Dify作为一款开源的低代码Agent开发框架，正迅速成为开发者和企业的首选工具。它不仅简化了AI应用的开发流程，还提供了完整的应用生命周期管理功能，让开发者能够专注于业务逻辑而非技术细节。

  Dify的核心优势在于其模块化设计和可视化界面，通过"知识库"、"工具"和"工作室"三大核心功能模块，构建了从基础聊天机器人到复杂工作流的完整解决方案。

二、Dify与主流竞品对比

1. 全面竞品对比

  低代码开发工具借助可视化的界面和模块化的配置，开发者几乎无需编写代码即可完成智能体的搭建与部署，这就是所谓的低代码开发工具。目前较为主流的低代码 Agent 开发工具包括 Dify、Coze、n8n 和 LangFlow等。

功能/平台	Dify	Coze	LangChain	Flowise	n8n	Zapier
核心定位	一站式低代码AI应用开发平台	社交内容分发为主的AI Bot平台	代码框架	可视化LangChain工作流	通用工作流自动化	无代码自动化工具
部署方式	云服务+开源自托管	仅云服务	代码库	开源自托管	云服务+自托管	仅云服务
开源模式	开源核心+商业高级功能	闭源	完全开源	完全开源	部分开源	闭源
聊天助手	⭐⭐⭐⭐⭐ (完善)	⭐⭐⭐⭐⭐ (核心)	⭐⭐⭐⭐☆ (需代码)	⭐⭐⭐⭐☆ (可视化)	⭐⭐☆☆☆ (有限)	⭐⭐☆☆☆ (基础)
文本生成	⭐⭐⭐⭐⭐ (专业)	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐⭐⭐ (灵活)	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐☆☆☆	⭐⭐☆☆☆
Agent能力	⭐⭐⭐⭐⭐ (完善工具链)	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐⭐⭐ (最灵活)	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐☆☆	⭐⭐☆☆☆
工作流	⭐⭐⭐⭐⭐ (可视化)	⭐⭐⭐☆☆	⭐⭐⭐⭐☆ (代码实现)	⭐⭐⭐⭐⭐ (核心功能)	⭐⭐⭐⭐⭐ (核心功能)	⭐⭐⭐⭐⭐ (核心功能)
Chatflow	⭐⭐⭐⭐⭐ (独特优势)	⭐⭐⭐⭐☆ (Bot流程)	⭐⭐⭐☆☆ (需自建)	⭐⭐⭐☆☆	⭐⭐☆☆☆	❌
知识库	⭐⭐⭐⭐⭐ (RAG优化)	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐⭐☆ (需配置)	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐☆☆☆	⭐⭐☆☆☆
多模态支持	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐☆☆	⭐⭐☆☆☆	⭐⭐☆☆☆
学习曲线	中等	低	非常陡峭	中等	中等	低
企业级功能	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐☆☆	⭐⭐⭐☆☆ (需自建)	⭐⭐⭐☆☆	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐⭐⭐
价格模型	免费云版+企业付费	免费+高级功能付费	免费	免费+企业支持	免费+云服务付费	订阅制
最佳适用	企业AI应用开发	社交媒体Bot	开发者自定义AI应用	可视化AI流程	业务流程自动化	SaaS工具集成

2. 竞品核心差异分析

Dify的独特优势：

• 全面性：唯一同时完美支持五种应用类型（聊天助手、Agent、文本生成、工作流、Chatflow）的平台
• 平衡性：在低代码与功能深度之间取得最佳平衡
• 知识库RAG优化：提供最先进的检索增强生成能力，包括混合检索（语义+关键词）与重排序
• 开源策略：核心功能开源，企业可自由定制，无厂商锁定风险
• 日志与标注系统：提供完整的应用运营与持续优化工具

Coze的优势与局限：

• 优势：字节生态整合，社交分发能力强，适合内容创作者
• 局限：闭源，企业级功能有限，不适合复杂业务系统集成

LangChain的定位：

• 优势：最灵活、功能最全面的代码框架，适合专业开发者
• 局限：陡峭的学习曲线，需要较强的编程能力，无内置UI

n8n/Flowise的侧重：

• 优势：在特定领域（工作流自动化/可视化AI流程）有深度优化
• 局限：AI能力作为辅助功能，不如Dify专业

3. 总结

  Dify 是由开源社区主导开发的一款低代码 大模型应用与 Agent 开发框架，旨在帮助用户以更少的代码和更直观的方式构建、部署和管理基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的智能应用。对于没有深厚编程经验的用户而言，Dify 提供了图形化的操作界面以及灵活的工作流设计工具，使其能够快速完成从模型调用、知识库管理到工具接入的全流程开发。
  在整体定位上，Dify 既可以看作是一个 大模型应用开发平台，也可以看作是一个 低代码的 Agent 编排框架。它的核心价值体现在以下几个方面：

• 低门槛：通过可视化界面与简单配置，用户可以快速构建对话式应用或智能体，而无需编写大量复杂代码。
• 可扩展：支持主流的大语言模型（如 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等），同时允许用户自定义工具与外部 API，满足不同业务场景的扩展需求。
• 知识库增强：内置文档上传与知识检索功能，支持通过检索增强生成（RAG）提升模型回答的准确性与专业性。
• 企业级应用场景：Dify 不仅适合个人开发者实验，还面向企业级部署，提供多用户管理、权限控制以及可观测性工具，帮助团队更好地在生产环境中落地大模型应用。

总体而言，Dify 项目的目标是降低大模型技术的使用门槛，让更多开发者和组织能够专注于业务逻辑和应用场景本身，而不是被底层的模型调用与工程实现所困扰。这使得 Dify 成为当前低代码 Agent 开发领域中颇具代表性和实用性的开源框架之一。

三、Dify核心功能模块详解

1. 知识库：智能体的"记忆"与"知识"

Dify的知识库功能是构建专业AI应用的基础。它允许用户上传和管理结构化知识，如PDF文档、Word文档、Excel表格等，并自动进行解析和向量化存储。

核心特点：

• 混合检索机制：结合语义检索与关键词检索，通过重排序模型(Rerank Model)优化结果
• 高级参数配置：可设置Top K(召回条目数)、Score阈值(最低相似度分数)等参数
• 文档切片策略：智能分段，保留上下文信息
• 引用与归因：自动追踪回答来源，提供文档名和页码/段落标识

使用场景：

• 企业知识库问答系统
• 课程资料智能助教
• 产品手册智能客服

示例：上传《人工智能导论》课程PDF后，用户提问"神经网络的结构是怎样的？"，Dify会从知识库中检索相关内容，确保回答基于课程资料，而非凭空编造。

2. 工具：智能体的"手脚"与"能力"

Dify的"工具"功能为智能体提供了扩展能力，使其能够调用外部API、执行计算或访问特定服务。

核心特点：

• 预置常用工具（如天气查询、翻译API等）
• 自定义API工具配置，支持OpenAPI规范
• 工具调用参数设置与验证
• 工具执行结果处理与格式化
• 安全控制：API密钥管理与访问控制

使用场景：

• 天气查询智能助手
• 多语言翻译聊天机器人
• 电商平台价格比对助手

3. 工作室：智能体的"大脑"与"引擎"

Dify的"工作室"是其最强大的功能模块，包含以下子功能：

（1）聊天助手（Chatbot）—— 入门级对话应用
核心特点：无需复杂配置，通过提示词 + 知识库组合，快速搭建对话式助手
关键功能：支持多轮对话记忆、开场白自定义、预置问题引导、多模态交互（文本 + 图片）
适用场景：客服问答机器人、课程助教、个人知识助手、FAQ 解答工具

（2）Agent（智能体）—— 具备工具调用能力的 “执行者”
核心特点：在聊天助手基础上，新增工具调用权限，模型可自主决策是否调用外部工具完成任务
关键功能：工具选择自动化、任务拆解、多步骤执行、结果整合反馈
适用场景：智能办公助手（日程安排、邮件发送）、信息检索与整理、自动化任务处理（如数据查询 + 报表生成）

（3）文本生成助手（Text Generator）—— 结构化内容创作工具
核心特点：专注内容生成场景，支持自定义输入 / 输出格式，结果可控性强
关键功能：提示词模板配置、变量替换、输出格式标准化（如 Markdown、表格、代码块）
适用场景：广告文案撰写、文章生成、代码片段编写、翻译工具、简历优化

（4）工作流（Workflow）—— 多步骤任务自动化编排
核心特点：可视化画布拖拽编排，支持多节点组合，实现复杂业务逻辑自动化
关键功能：节点类型丰富（模型调用、API 请求、逻辑判断、循环、变量赋值等）、流程分支控制、结果串联
适用场景：业务流程自动化（如审批流）、跨系统数据处理、报告生成（数据检索→分析→可视化输出）、批量任务执行

（5）Chatflow—— 对话与流程融合的 “进阶智能体”
核心特点：结合聊天助手的自然交互与工作流的复杂编排，支持通过对话触发自动化流程
关键功能：对话意图识别、流程分支触发、多轮对话与流程联动、结果实时反馈
适用场景：智能客服中心（咨询→问题分类→工单创建→反馈）、企业内部知识管理、跨系统综合智能体（如电商售后：咨询→订单查询→退款申请）

（6）Dify五种核心应用类型对比

功能维度	聊天助手 (Chatbot)	Agent (智能体)	文本生成 (Text Generator)	工作流 (Workflow)	Chatflow
核心定位	基础对话型应用	具备工具调用能力的智能体	专业内容生成工具	多步骤任务编排引擎	对话+流程的融合体验
核心特点	• 上手简单 • 依赖提示词和知识库 • 单轮/多轮对话支持	• 能调用外部工具 • 具备自主决策能力 • 可执行具体任务	• 专注内容生成 • 结果高度可控 • 输入/输出格式可定制	• 多步骤任务串联 • 逻辑清晰可编排 • 可视化流程设计	• 融合自然对话与工作流 • 对话可触发复杂流程 • 交互性与自动化兼具
复杂度	⭐☆☆☆☆ (入门级)	⭐⭐⭐☆☆ (中等)	⭐⭐☆☆☆ (初级-中级)	⭐⭐⭐⭐☆ (高级)	⭐⭐⭐⭐⭐ (最复杂)
开发方式	配置提示词与知识库	配置工具+提示词	配置输入/输出模板+提示词	可视化工作流画布编排	对话设计+工作流触发器配置
典型应用场景	• FAQ问答机器人 • 课程助教 • 企业内部知识助手	• 智能办公助理 • 信息检索与执行 • 数据查询与分析	• 文章写作 • 代码生成 • 文案优化与创作	• 业务流程自动化 • 企业审批流程 • 跨部门数据处理	• 智能客服中心 • 企业内部知识管理 • 跨系统综合智能体
数据流向	用户输入→LLM处理→直接输出	用户输入→LLM决策→调用工具→处理结果→输出	用户输入→按模板生成→结构化输出	多节点数据传递: 输入→节点1→节点2→…→最终输出	对话输入→触发条件判断→执行工作流→返回结果→继续对话
是否需要编程	几乎不需要	基础配置不需要，高级场景可能需要API知识	不需要	不需要，但需理解流程逻辑	不需要，但需理解对话与流程的衔接
知识库集成	主要依赖知识库	可结合知识库与工具	通常不依赖知识库	可在流程中加入知识库检索节点	支持知识库与工作流的结合
扩展性	低到中等	中等	低	高	最高
最佳实践示例	"请问退换货政策是什么？"→基于知识库回答退换货规则	"帮我查询北京天气"→调用天气API→返回天气信息	"生成一篇关于AI的博客文章"→按指定格式输出完整文章	“客户投诉处理”: 接收投诉→分类→分派→跟踪→反馈→归档	"我想请假"→触发请假流程→收集信息→提交审批→通知结果→继续对话

四、简单Demo：构建一个智能助教应用

让我们通过一个简单示例，快速体验Dify的核心功能：

前置工作

1. 配置模型：
   • 在账户 --》设置中选择模型供应商，选择相应的供应商，可以选择Openai，也可以是硅基流动这种代理商；需要配置相应的推理响应模型、词向量模型和Rerank模型等。
     -
     
2. 创建知识库
   
   上传文档
   
   
   dify设置了两种分段方式，

• 通用模式：系统按照用户自定义的规则将内容拆分为独立的分段。当用户输入问题后，系统自动分析问题中的关键词，并计算关键词与知识库中各内容分段的相关度。根据相关度排序，选取最相关的内容分段并发送给 LLM，辅助其处理与更有效地回答。
• 父子模式：与通用模式相比，父子模式采用双层分段结构来平衡检索的精确度和上下文信息,让精准匹配与全面的上下文信息二者兼得。其中，父区块（Parent-chunk）保持较大的文本单位（如段落），提供丰富的上下文信息；子区块（Child-chunk）则是较小的文本单位（如句子），用于精确检索。系统首先通过子区块进行精确检索以确保相关性，然后获取对应的父区块来补充上下文信息，从而在生成响应时既保证准确性又能提供完整的背景信息。你可以通过设置分隔符和最大长度来自定义父子区块的分段方式。
  • 例如在 AI 智能客服场景下，用户输入的问题将定位至解决方案文档内某个具体的句子，随后将该句子所在的段落或章节，联同发送至 LLM，补全该问题的完整背景信息，给出更加精准的回答。
    

3. 设置检索方式

• 索引方式
  • 在经济模式下，每个区块内使用 10 个关键词进行检索，降低了准确度但无需产生费用。对于检索到的区块，仅提供倒排索引方式选择最相关的区块
  • 在高质量模式下，使用 Embedding 嵌入模型将已分段的文本块转换为数字向量，帮助更加有效地压缩与存储大量文本信息；使得用户问题与文本之间的匹配能够更加精准。将内容块向量化并录入至数据库后，需要通过有效的检索方式调取与用户问题相匹配的内容块。高质量模式提供向量检索、全文检索和混合检索三种检索设置。
• embedding模型：根据模型设置进行选择
• 检索方式：在高质量索引方式下，Dify 提供向量检索、全文检索与混合检索设置：
  • 向量检索：向量化用户输入的问题并生成查询文本的数学向量，比较查询向量与知识库内对应的文本向量间的距离，寻找相邻的分段内容。向量检索设置：
    Rerank 模型： 默认关闭。开启后将使用第三方 Rerank 模型再一次重排序由向量检索召回的内容分段，以优化排序结果。帮助 LLM 获取更加精确的内容，辅助其提升输出的质量。开启该选项前，需前往“设置” → “模型供应商”，提前配置 Rerank 模型的 API 秘钥。
    开启该功能后，将消耗 Rerank 模型的 Tokens，详情请参考对应模型的价格说明。
    TopK： 用于筛选与用户问题相似度最高的文本片段。系统同时会根据选用模型上下文窗口大小动态调整片段数量。默认值为 3，数值越高，预期被召回的文本分段数量越多。
    Score 阈值： 用于设置文本片段筛选的相似度阈值，只召回超过设置分数的文本片段，默认值为 0.5。数值越高说明对于文本与问题要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少。TopK 和 Score 设置仅在 Rerank 步骤生效，因此需要添加并开启 Rerank 模型才能应用两者中的设置参数。
  • 全文检索： 关键词检索，即索引文档中的所有词汇。用户输入问题后，通过明文关键词匹配知识库内对应的文本片段，返回符合关键词的文本片段；类似搜索引擎中的明文检索。
  • 混合检索： 同时执行全文检索和向量检索，或 Rerank 模型，从查询结果中选择匹配用户问题的最佳结果。允许用户赋予语义优先和关键词优先自定义的权重。关键词检索指的是在知识库内进行全文检索（Full Text Search），语义检索指的是在知识库内进行向量检索（Vector Search）。
    
    

步骤1：创建应用

1. 登录Dify云服务（https://cloud.dify.ai/）
2. 点击"新建应用"，选择"聊天助手"类型
   
   
3. 应用名称设为"论文解读助手"

步骤2：配置提示词

在"系统提示词"区域设置：

你是一位专业的学术研究助手，专注于帮助用户理解和分析学术论文。你的任务是基于用户上传的论文《{{paper_title}}》提供准确、专业的解读。

回答要求：
1）必须严格基于论文内容作答，不得虚构论文中不存在的信息
2）对于论文中的专业术语，首次出现时需提供简明解释
3）回答需结构清晰，先概括核心观点，再展开详细分析
4）对于复杂概念，使用类比或实例帮助理解
5）如问题涉及论文外的知识，明确区分"论文中提到"和"额外背景知识"
6）在回答末尾提供【引用】，标明所引用的章节、图表或页码
7）如果问题不明确，先请求澄清具体关注点

步骤3：设置变量

在"变量"区域添加paper_title变量，设置为必填项。

步骤4：连接知识库

1. 点击"知识库"选项，选择创建的知识库
   

步骤5：测试应用

1. 在测试界面输入问题：“解释下位置编码？”
2. 预期输出：

在《Attention is all you need》中，**位置编码（Positional Encoding）** 是Transformer模型的关键组成部分，用于为输入序列中的每个词提供位置信息。由于Transformer的自注意力机制本身不包含序列顺序信息，位置编码通过注入位置相关的向量，使模型能够理解词在序列中的相对或绝对位置。

### 核心原理
- **目的**：弥补自注意力机制对输入序列顺序的“无视”，确保模型能处理序列数据（如语言）中的位置依赖关系。
- **方法**：将位置编码向量与词嵌入向量相加，作为编码器的输入。论文使用**正弦和余弦函数**生成位置编码，公式如下：
  \[
  PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)
  \]
  \[
  PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)
  \]
  其中：
  - \(pos\)：词在序列中的位置（从0开始）。
  - \(i\)：维度索引（从0到\(d_{\text{model}}/2-1\)）。
  - \(d_{\text{model}}\)：词嵌入的维度（论文中为512）。

### 关键特性
1. **确定性函数**：无需学习参数，通过数学公式直接计算，节省模型容量。
2. **相对位置感知**：正弦函数的周期性使模型能轻松学习相对位置偏移（例如，位置\(pos+k\)的编码可由位置\(pos\)的编码线性表示）。
3. **泛化性**：支持处理比训练时更长的序列，因为函数可扩展到任意位置。

### 类比理解
想象给一列单词每个贴上一个“位置标签”，就像在书中给每行编号。这些标签通过正弦波形式的“波动”编码位置，使模型能区分“猫追老鼠”和“老鼠追猫”的顺序差异。

### 额外背景知识
- 论文对比了学习式位置编码（如通过训练得到），但发现正弦编码在翻译任务中效果相当且更具泛化性。
- 后续研究（如BERT）常使用可学习的位置编码，但本论文坚持使用正弦/余弦函数。

【引用】论文第3.5节“Positional Encoding”，及第5页公式。

步骤6：发布

• 点击发布：
  

• 工作区开启新页面进行交互
  
  

• API

• 查看应用日志，检查用户交互
  

• 可对该对话进行标注，标记更优回答
  

• 监测
  

五、为什么选择Dify？

1. 全面覆盖：唯一同时完美支持聊天助手、Agent、文本生成、工作流、Chatflow五种应用类型的低代码平台
2. 开源优先：核心功能开源，无厂商锁定，企业可自由定制
3. 渐进式学习：从简单聊天助手到复杂Chatflow，学习曲线平缓
4. 企业级能力：提供完整的日志、标注、运营分析功能
5. RAG优化：最先进的知识库检索与增强生成技术
6. 灵活部署：支持云服务和自托管，满足不同安全需求