什么是 Dify？

Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和运营基于 LLM 的应用程序，如 AI 聊天机器人、智能助手、内容生成工具等。它提供了可视化的编排界面、丰富的数据处理组件、灵活的提示词管理、内置的模型集成以及完整的应用生命周期管理功能，极大地降低了 AI 应用开发的门槛。

Dify 的主要作用

• 快速原型开发：通过可视化拖拽方式编排 LLM 工作流，无需从零编写复杂代码。
• 模型统一接入：支持国内外主流 LLM（如 OpenAI、Claude、文心一言、通义千问等），可灵活切换或组合使用。
• 数据管理与增强：内置知识库（RAG）、数据集管理、上下文记忆等功能，方便实现检索增强生成。
• 应用运维与监控：提供日志、标注、用户反馈等工具，帮助持续优化应用效果。
• 私有化部署：开源特性允许企业将平台部署在自有服务器，保障数据安全。

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国内外同类型工具对比

国外同类工具

工具	核心特点	优势	局限性
LangChain	最流行的 LLM 应用开发框架，提供丰富的链式调用和组件库。	生态庞大，灵活度高，支持多种编程语言和集成。	学习曲线陡峭，需编写代码，可视化能力弱。
Flowise	基于 LangChain 的可视化低代码平台，拖拽式构建 AI 流程。	开源、易上手，适合非技术人员快速实验。	功能相对基础，大规模生产环境支持较弱。
Zapier AI	自动化平台 Zapier 的 AI 功能，连接数千个应用实现自动化任务。	集成能力极强，无需开发，适合业务人员。	主要面向简单任务，复杂 LLM 应用定制能力有限。
Retool Workflows	低代码开发平台，支持集成 LLM 构建内部工具。	企业级特性完善，UI 组件丰富，适合构建管理后台。	偏重于传统业务逻辑，LLM 原生能力不如专门平台。

小结：国外工具更偏向于底层框架（如 LangChain）或自动化集成（如 Zapier），Dify 则提供了一个平衡易用性和专业性的平台，尤其适合需要快速落地且有一定定制需求的中小团队。

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国内同类工具

工具	核心特点	优势	局限性
Dify（自身）	开源 LLM 应用开发平台，可视化编排 + 完整运维。	模型接入全面（国内外主流），开源可私有化，社区活跃。	相比大厂平台，品牌知名度稍弱。
扣子（Coze）	字节跳动推出的 AI 机器人开发平台，支持 Bot 创建、插件、知识库、工作流等。	背靠字节生态，集成抖音、飞书等渠道，拥有丰富的内置插件（如搜索、新闻等），对中文友好，提供免费额度。	不开源，模型选择主要基于字节自研及国内主流，私有化部署受限。
百度智能云千帆	大模型开发平台，提供模型训练、部署、应用构建全流程。	背靠文心大模型，算力资源丰富，企业级支持。	主要绑定百度云生态，开源程度低。
阿里云灵积（DashScope）	模型服务平台，提供通义千问系列模型及开发工具。	集成阿里云生态，API 调用便捷，支持多种模型。	偏向 API 服务，应用层可视化编排功能较弱。
讯飞开放平台	提供星火大模型及配套开发工具，侧重语音交互。	语音能力突出，行业解决方案丰富。	模型通用性相对较窄，主要面向讯飞生态。
FastGPT	开源知识库问答系统，基于 LLM 实现智能问答。	专注 RAG 场景，部署简单，中文优化好。	功能聚焦，通用应用开发能力不如 Dify。
LinkAI	企业级 AI 应用平台，提供知识库、工作流、插件等。	产品化程度高，支持多模型接入，提供 SaaS 服务。	开源版本功能受限，部分高级功能需付费。

小结：国内大厂平台（如千帆、灵积）更多以云服务形式提供底层模型和基础设施，而开源项目（如 FastGPT、LinkAI）则在某些垂直场景深耕。扣子（Coze） 作为字节跳动的产品，在易用性、渠道集成和内置插件方面有优势，但Dify 的开源特性和多模型兼容性（包括国外模型）使其在灵活性和数据自主权上更胜一筹。

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Dify 与扣子（Coze）详细对比

对比维度	Dify	扣子（Coze）
开源性质	完全开源，可私有化部署，社区版免费。	闭源，仅提供 SaaS 服务，不支持私有化。
模型支持	支持国内外主流模型（OpenAI、Azure、Anthropic、Google、智谱、文心、通义等），可自定义接入。	主要支持字节自研云雀模型、以及部分国内主流模型（如智谱、MiniMax），不支持国外模型。
可视化编排	工作流可视化编排，节点丰富（LLM、知识库、代码、条件判断等）。	类似的可视化工作流，内置节点丰富，且支持代码节点。
插件生态	提供官方插件（如搜索引擎、维基百科），也支持自定义插件（OpenAPI 规范）。	内置海量插件（新闻、购物、生活服务等），同时支持自定义插件。
知识库（RAG）	内置知识库功能，支持多种文档格式，可进行分段、向量化。	同样支持知识库，可上传文档，自动分段。
渠道集成	支持发布为 Web App、API、微信、企业微信等（需自行配置）。	原生集成飞书、抖音、今日头条等字节系渠道，方便一键发布。
多智能体协作	可通过工作流节点调用其他应用，或通过 API 集成外部 Agent 框架，实现多智能体协同。	提供“多 Agent 模式”，可在 Bot 中创建多个角色，通过工作流协调。
成本与定价	开源免费，自托管无额外费用，仅需支付模型 API 费用。	提供免费额度（含模型调用），超出后按量付费，模型调用费用与平台费用合并。
适用场景	需要私有化、数据安全要求高、需接入国外模型、希望自主控制全流程的团队。	依赖字节生态、希望快速在抖音/飞书上线、无需私有化、偏好 SaaS 便捷性的用户。

总结：Dify 和扣子（Coze）在功能层面非常相似，都提供了可视化的应用构建体验。核心差异在于 Dify 的开源与模型中立性，而 扣子（Coze）则依托字节生态，在渠道分发和内置插件上更具优势。选择时需权衡数据控制权、模型偏好和部署方式。

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与其他工具集成完成多智能体开发

多智能体系统概述

多智能体系统（Multi-Agent System）是指多个 AI 智能体（Agent）协同工作，每个智能体拥有特定角色、工具和知识，通过相互协作完成复杂任务。例如：一个研究助手智能体负责搜集资料，一个写作智能体负责撰写报告，一个校对智能体负责检查错误。Dify 本身并未内置多智能体编排引擎，但可以通过其灵活的集成能力与其他多智能体框架或工具协同，实现复杂的多智能体应用。

Dify 的集成能力基础

Dify 提供了以下开放能力，为多智能体集成奠定基础：

• API 接口：每个通过 Dify 构建的应用（如聊天机器人）都暴露为 RESTful API，可供外部系统调用。
• Webhook：支持通过 Webhook 触发工作流或接收事件。
• 自定义插件：允许开发者编写自定义插件（基于 OpenAPI 规范），扩展 Dify 的功能。
• 工作流节点：工作流中的“代码节点”支持 Python 脚本，可调用外部 API 或 SDK，实现与外部系统的交互。

与主流多智能体框架集成方式

1. 与 LangChain / LangGraph 集成

LangChain 的 LangGraph 是专门用于构建有状态多智能体应用的框架。Dify 可与 LangGraph 集成，形成“前端编排 + 后端协调”的模式：

• Dify 负责：提供可视化的提示词管理、知识库、用户交互界面，以及部分简单任务的执行。
• LangGraph 负责：核心的多智能体协调逻辑，包括智能体的状态管理、任务路由、记忆共享等。
• 集成实现：在 Dify 的工作流中，通过“代码节点”或“HTTP 请求节点”调用部署在服务器上的 LangGraph 服务。例如，用户输入先经过 Dify 的预处理，然后转发给 LangGraph，LangGraph 调度多个智能体执行，最终将结果返回给 Dify 输出。

2. 与 AutoGen 集成

微软的 AutoGen 是一个多智能体对话框架，支持多个智能体通过对话协作。Dify 可作为 AutoGen 的一个“前端”或“入口”：

• Dify 作为交互界面：利用 Dify 构建的聊天界面，接收用户消息，并通过 API 将消息发送给 AutoGen 的 orchestrator。
• AutoGen 作为后端：AutoGen 负责协调多个智能体（如用户代理、助手代理、工具代理），执行任务并返回结果。
• 工具共享：Dify 中的知识库、插件可以封装成 AutoGen 可调用的工具（通过定义函数），让 AutoGen 智能体在需要时调用 Dify 的能力。

3. 与 CrewAI 集成

CrewAI 是一个专注于角色扮演的多智能体框架，允许定义“代理”（Agent）和“任务”（Task），并由“流程”（Process）管理执行顺序。Dify 可与 CrewAI 结合：

• CrewAI 作为协调器：在 CrewAI 中定义多个具有不同角色和工具的智能体，编排任务流程。
• Dify 作为执行单元：将 Dify 构建的特定功能应用（如一个擅长检索的机器人）封装为 CrewAI 的一个“工具”，供 CrewAI 智能体调用。同时，Dify 也可以作为 CrewAI 任务的用户界面，接收用户指令并触发 CrewAI 工作流。

通过 Dify 自身实现多智能体协作（无需外部框架）

虽然 Dify 没有原生的多智能体编排，但可以利用其“工作流”和“应用”机制模拟简单多智能体协作：

• 分而治之：创建多个独立的 Dify 应用，每个应用扮演一个特定角色（如“资料搜索助手”、“报告撰写助手”）。
• 协调者应用：再创建一个协调者应用，其工作流根据用户输入，通过“HTTP 请求节点”依次调用上述子应用，并将结果汇总。
• 记忆共享：通过全局变量或外部数据库，在工作流节点间传递上下文，实现智能体间的记忆共享。
• 条件分支：利用条件判断节点，根据前一个智能体的输出决定下一步调用哪个智能体。

集成多智能体的优势与挑战

• 优势：Dify 提供了低代码的界面和丰富的工具，可快速构建单个智能体；结合专业多智能体框架，能够发挥各自所长，快速搭建复杂的协作系统。
• 挑战：需处理跨系统的通信延迟、状态同步、错误恢复等问题，对开发者的系统设计能力有一定要求。

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总结

• Dify 的核心竞争力：开源免费 + 可视化编排 + 多模型兼容 + 完整生命周期管理，特别适合中小企业和个人开发者。
• 与扣子对比：Dify 胜在开源与模型中立，扣子胜在字节生态与内置插件。
• 多智能体开发：Dify 可通过 API、插件、代码节点等方式与 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等专业多智能体框架集成，实现从简单到复杂的多智能体协作系统。同时，也可利用自身工作流模拟基础多智能体场景。

根据具体需求（如是否依赖特定云厂商、是否需要私有化、应用复杂度、多智能体协作深度等），可以权衡选择最适合的工具或组合。