Agents · 智能体构建平台
Dify
面向生产环境的智能体工作流与知识库构建平台
Dify 当前主打生产级 Agentic Workflow，覆盖可视化工作流、知识管道、模型与工具集成，并同时提供云托管、企业私有部署和社区版自托管路径。
状态
verified
开源
价格
开源 + 付费云服务
开源 + 商业
入口
Web / Docker / API
云端 SaaS / Docker / 自托管 / SDK 集成
API
有 API/SDK
可接第三方模型
形态
生产级 Agentic Workflow 平台
Web / Docker / Cloud
选型结论
适合需要快速搭建对话机器人、智能体、工作流与知识库应用的团队，可视化编排降低门槛，云托管省去运维，私有化部署满足数据要求，开源版与云服务功能边界需自行区分。
定位
适合
成本口径
核心能力
可视化工作流
拖拽节点编排流程，把模型、工具与逻辑串成可运行链路。
知识管道
接入文档并做切分与检索，为智能体提供可引用的知识来源。
多模型接入
兼容主流模型与开放接口，按任务切换供应商与调用方式。
评测与部署
提供效果评测与云端、私有化两条部署路径，便于团队落地。
典型使用场景
客服问答搭建
用知识库加对话流程，快速做出能回答业务问题的客服机器人。
内部流程自动化
把审批、检索与模型判断编成工作流，替代重复的人工操作。
多模型应用试验
在同一套编排里接入不同供应商模型，比较输出再决定上线方案。
上手步骤
- 1
选定部署方式
按数据要求选择云端托管或本地自托管，再进入控制台创建应用。
- 2
接入模型
填写供应商凭据或指向开放接口，确认可用模型清单后开始编排。
- 3
搭建知识库
上传业务文档并设置切分与检索参数，让回答能引用原文内容。
- 4
发布与集成
把应用发布为网页或接口，再嵌入现有系统与业务工具中调用。
价格与使用方式
价格口径
开源状态
API 状态
使用入口
运行方式
支持平台
常见连接对象
所属生态
优点与局限
值得选的地方
- 可视化编排让工作流搭建门槛明显降低
- 知识库与工作流在同一平台内协同
- 同时提供云托管与私有化部署路径
先想清楚的地方
- 云服务与开源版功能边界需分开维护
- 自托管需要团队自行承担运维工作
适合谁用
更适合
- 需要快速验证智能体应用的团队
- 要求数据留在自有环境的组织
- 要统一管理多模型调用的开发者
不太适合
- 不需要编排、只做单次调用的场景
- 没有运维资源支撑自托管的个人
同类对比
4 个同类常见问题
4 条Dify支持哪些部署方式
Dify可走云端托管，也能用Docker自托管，还提供接口供现有系统集成，团队可按数据要求与运维能力选择。
Dify适合做客服机器人吗
适合，用知识库接入业务文档，再在可视化工作流里编排问答与转人工逻辑，即可搭建能回答具体问题的客服机器人。
Dify的开源版和云服务怎么选
两者功能边界需要分开维护，云托管省去运维，自托管便于数据留在自有环境，按团队运维能力与合规要求取舍。
Dify能接入哪些模型供应商
可接入海外主流供应商与国内模型，也支持开放兼容接口，编排时按任务切换调用方式。