Dify：10万人都在用的AI低代码平台，到底有多强？

2025年10月23日 · 3206 字 · 7 分钟 · Dify AI工具 低代码平台 开源软件 LLMOps 工作流自动化 AI应用开发

一、Dify是什么？

Dify是什么

如果你关注AI工具，最近一定听说过Dify这个名字。它在GitHub上已经有超过10万个星标，是目前最火的开源AI应用开发平台之一。

简单来说，Dify就是一个让你"不用写代码也能搭建AI应用"的低代码平台。还记得几年前大家第一次接触n8n、Zapier这类自动化工具时的震惊吗？原来不用写代码，也能让各种应用自己"干活"。而Dify做的事情更颠覆——它让你几乎零门槛地搭建出属于自己的AI应用。

一灯最近在深度体验Dify后发现，这个工具确实把"AI应用开发"这件事的门槛降到了前所未有的低度。无论你是想做一个智能客服机器人、AI内容助手，还是数据分析问答系统，甚至一个带登录的SaaS原型，都可以通过拖拽和配置的方式快速实现。

二、为什么要用Dify？

一切皆工作流

你可能会问：市面上AI工具那么多，为什么要选Dify？

如果用一个类比来形容：Dify就像是"AI版的飞书多维表格 + n8n + ChatGPT应用编辑器"的结合体。

它的核心价值在于：

1. 可视化工作流编辑器 你只需像"画流程图"一样，告诉Dify每一步该做什么：接收输入 → 调用模型 → 处理逻辑 → 输出结果。几分钟，一个完整的AI服务就"下线"了。

2. 多模型支持 Dify支持OpenAI、Claude、通义千问、月之暗面等几乎所有主流大模型，还能接入本地开源模型（如通过Ollama）。你可以在同一个工作流中调用不同的模型，让它们协同工作。

3. 企业级RAG能力 Dify内置了强大的知识库管理功能，支持上传PDF、Word、CSV等多种格式文件，还能同步Notion等平台数据。系统会自动完成数据清洗、分块、向量化，支持Qdrant、Amazon OpenSearch等主流向量数据库。

4. 开源且可私有部署 这是Dify最大的优势之一。企业可以保留数据隐私，开发者可以定制自己的插件和模型接入，创作者可以自由拓展AI应用生态。

三、核心功能体验

一灯在实际使用中，最常用的几个功能是：

1. 智能体（Agent）框架

Dify市场

Dify支持构建自主智能体，使用ReAct和Function Calling等技术。智能体可以调用内置或自定义工具（通过OpenAPI），实现与外部系统的安全交互和多步推理。

2. Prompt IDE 这是一个专门用于提示词工程的可视化编辑器。你可以在这里测试不同的提示词、对比不同模型的输出效果，还能查看详细的日志和调试信息。

3. 应用类型多样 Dify支持三种应用类型：

  • 聊天助手：类似ChatGPT的对话式应用
  • 文本生成：输入参数，输出结果的单次任务
  • 工作流应用：复杂的多步骤AI流程

4. API接口一键发布 搭建好的应用可以直接发布为API接口，或者生成一个可嵌入的Web界面。这对开发者来说太友好了——不需要自己写后端、部署服务器，Dify都帮你搞定了。

5. LLMOps与可观测性 Dify提供了完整的运营监控面板，可以追踪使用量、成本、用户满意度。所有交互都有日志记录，支持标注数据用于模型微调。

四、使用体验：优点与不足

插件丰富

优点：

  • 上手简单：可视化界面非常直观，即使不懂编程也能快速上手
  • 功能强大：从简单的聊天机器人到复杂的多智能体系统都能实现
  • 社区活跃：GitHub上有290+贡献者，功能迭代很快
  • 部署灵活：支持云端SaaS和私有化部署，Docker一键启动
  • 成本优化：通过云基础设施和优化的向量搜索，可降低30%的计算成本

不足：

  • 学习曲线：虽然比写代码简单，但要用好还是需要理解AI的基本概念
  • 插件质量参差不齐：社区插件需要自己筛选
  • 中文文档：虽然有中文支持，但部分高级功能的文档还不够完善

一灯的使用体验是：如果你想快速验证一个AI应用的想法，Dify绝对是首选。它让你可以把精力放在业务逻辑和用户体验上，而不是纠结于技术实现细节。

五、实际应用场景

拖拽节点

让我举个生动的例子。假设你是内容运营，每天要做选题 → 写稿 → 配图 → 生成标题。

在Dify里你只需：

  1. 拖入一个「文本生成」节点（调用GPT-4或月之暗面）
  2. 接上「图片生成」节点（如Stable Diffusion）
  3. 再加上「标题优化」节点

点一下"Run"，Dify就能在几秒内帮你产出完整的推文素材。以前要半天的事，现在五分钟搞定。

六、Dify vs 竞品对比

市面上AI低代码平台不少，但各有侧重。一灯把几个主流平台做了个对比，帮你快速了解它们的区别：

产品 核心定位 开源性 私有部署 适合人群 一句话总结
扣子(Coze) 字节出品的AI Bot开发平台 ❌闭源 ❌仅云端 想快速做聊天机器人的小白 上手最简单，但只能做Bot，数据在字节云上
n8n 传统工作流自动化工具 ✅开源 ✅支持 需要连接各种API的运营人员 自动化很强，但AI能力是后来加的，不够原生
Flowise LLM工作流可视化编排 ✅开源 ✅支持 懂点技术的开发者 专注LLM编排，但企业级功能和生态不如Dify
ChatGPT自定义GPTs OpenAI官方的Bot定制 ❌闭源 ❌仅云端 个人用户、轻度需求 最简单但最封闭，无法接企业数据和系统
✅Dify 企业级AI应用开发平台 ✅开源 ✅支持 产品经理、开发者、企业团队 开源+企业级+全功能，既能快速原型也能深度定制

重点说说扣子(Coze)和Dify的区别：

很多人会把扣子和Dify混淆，其实它们定位完全不同：

  • 扣子：字节跳动出品，专注做"聊天机器人"和“简单的AI应用”，界面超级简单，5分钟就能做出一个能聊天的Bot。但他不能私有部署，数据都在字节的云上。适合想快速做个客服机器人、问答助手、简单网页应用的小白用户。
  • Dify：定位是"AI应用开发平台"，不仅能做聊天机器人，还能做工作流自动化、数据分析、内容生成等各种AI应用。最关键的是开源+可私有部署，企业可以完全掌控数据和代码。适合有一定需求深度的产品经理、开发者和企业团队。

一灯的建议：

  • 如果你只是想做个简单的聊天机器人玩玩，用扣子最快
  • 如果你想做复杂的AI应用，或者企业要求数据私有化，选Dify
  • 如果你已经在用n8n做自动化，可以继续用n8n，把AI作为其中一环
  • 如果你只是个人轻度使用，ChatGPT自定义GPTs就够了

一灯认为，Dify最大的优势是"开放"——你可以用它快速搭建原型，也可以深度定制满足企业需求，还能完全私有化部署保护数据安全。这种灵活性是其他平台很难做到的。

七、如何部署和使用？

快速开始（Docker方式）：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

访问 http://localhost:8000，就能看到Dify的登录界面了。

更多使用方式参考官方文档：

  • 官网：https://dify.ai
  • GitHub：https://github.com/langgenius/dify
  • 文档：https://docs.dify.ai

八、适合谁用？

Dify特别适合以下人群：

  • 产品经理：快速验证AI产品想法，不需要等开发排期
  • 创业者：低成本搭建AI应用MVP，快速试错迭代
  • 开发者：减少重复造轮子，专注业务逻辑
  • 企业团队：需要私有化部署AI能力的组织
  • AI爱好者：想学习和实践AI应用开发的人

九、总结

Dify正在把"人人都是AI开发者"这句话变成现实。

未来的工作方式，或许不再是"程序员写代码"，而是"每个人都在搭自己的AI应用"。Dify让AI工具的创造，像搭乐高一样简单、有趣、强大。

如果你想尝试AI应用开发，又不想陷入复杂的技术细节，Dify绝对值得一试。它不仅是一个工具，更像是把"AI创意实验室"搬进了浏览器里——不需要懂模型参数、不需要部署服务器，只要会用电脑，就能玩出一个小产品。

一灯已经用Dify搭建了几个小工具，体验确实不错。如果你也对AI应用开发感兴趣，不妨花半小时试试看，也许你也会像我一样，发现一个新世界。