Compare · 横评对比
Langflow vs Dify：Agent 工作流和完整 AI 应用平台怎么选
Langflow 重视组件与 API 调试，Dify 重视知识库和 AI 应用交付；两者都可自部署，选择要看维护者、权限和完整成本。
| 维度 | langflow | Dify |
|---|---|---|
| 核心交付 | 可调试的 Agent/RAG Flow 与 API | 知识库、工作流和完整 AI 应用 |
| 主要使用者 | 开发者与 AI 工程团队 | 开发者加业务运营团队 |
| 可视化编排 | 组件节点，重视输入输出调试 | 应用内 Workflow 节点 |
| 知识管理 | 组件接入检索与向量库，治理自建 | 内置知识库与应用联动 |
| 代码扩展 | Python 自定义组件 | 通过插件、工具和 API 扩展 |
| API 集成 | Flow /run API | 应用与 Workflow API |
| 自部署成本 | MIT 软件免费，基础设施另计 | 社区与商业能力边界需核对 |
| 上线验收 | Flow 版本、工具权限与鉴权 | 知识更新、应用权限与发布 |
简短结论
Langflow 更适合开发者把模型、检索、Agent 和工具拆成可调试组件，再通过 API 嵌入自己的产品；Dify 更适合团队把知识库、工作流、应用配置与交付界面放在一个平台。两者都能做 Agent 和 RAG，也都可自行部署。决定因素不是“能否画流程”，而是你要交付可复用的底层 Flow，还是由业务团队持续运营的 AI 应用。
两边都能完成什么
两者都提供可视化编排、模型接入、知识检索、API 集成和自部署路径。Langflow 的 Simple Agent 模板连接模型与工具，并通过 /run API 调用 Flow；Dify 提供应用类型、Workflow、知识库和应用发布。不要把 Dify 写成没有开发接口，也不要把 Langflow 写成只能在本机做演示。真正差异会在用户权限、内容更新、工具审批和发布流程里出现。
Langflow 更适合什么
如果团队常试不同模型、向量库和自定义 Python 组件，需要看清每个节点输入输出，Langflow 的组件画布很直接。研发人员可以先在 Playground 找错误，再让现有后端调用 Flow API。它适合做产品内部的一段 AI 能力，而不是要求所有业务人员登录同一应用门户。另一方面，模型账单、Flow 版本、外部服务凭据、监控与用户级权限仍需要你设计。
一个典型试点是“内部资料检索后生成待审答复”：输入问题，检索已授权文档，让 Agent 使用只读工具，输出带来源的草稿。请把无答案、旧版本和越权请求列入测试，而不是只测能回答的示例题。
Dify 更适合什么
Dify 把应用创建、知识库、工作流和使用渠道放在一个更完整的工作台，便于团队运营特定场景，例如客服知识问答或内部政策助手。它的 API 也可嵌入现有产品。若业务同事要频繁更新知识、调提示词、观察应用结果，Dify 的应用交付路径可能比自行拼装更省事。所需的团队权限、数据治理和高级运营能力要按当前社区版、云版与商业版清单逐项核对。
自部署、隐私与权限
两边都不能仅凭“自部署”保证数据不出组织：模型 API、向量库、外部工具和日志仍可能转发内容。Langflow 官方明确要求公网部署启用登录、API key、非默认密钥和反向代理；Dify 也需要按官方指南配置持久化、凭据和网络边界。对能发送消息、写数据库或修改文件的工具，先限制到测试资源，保留人工批准和审计记录。Langflow 的 Human-in-the-Loop 在不同运行路径有约束，设计嵌套 Flow 前要对照当前文档。
价格怎样算
Langflow MIT 软件本身无许可月费，官网提供免费云账户入口；生产部署仍支付机器、模型、存储与维护。Dify 的云端计划、自部署许可与企业能力分层，不能只用“开源还是付费”概括。准备同样 30 个问题、10 次知识更新和 10 次异常工具调用，记录每个通过验收的答案或流程成本、维护工时以及失败重试费用，再比较总拥有成本。
选择建议
开发团队希望把 Agent/RAG 作为可组合的产品能力，先试 Langflow；业务团队希望有人能持续管理、发布和观察 AI 应用，先试 Dify。若任务核心是大量 SaaS 的事件触发与业务动作，可把 n8n 也纳入试点。
官方资料
结论
把 Agent、模型与检索作为产品中的可复用 Flow，先试 Langflow；要由团队持续配置知识库、发布并运营 AI 应用，先试 Dify。用同任务验收准确率、权限和总成本。
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Dify 是开源 LLM 应用与 AI Agent 工作流平台，适合团队搭建 RAG、知识库问答、自动化流程和可上线 AI 应用。本文评测它的优势、限制和价格。
常见问题
- Langflow 和 Dify 都能搭建 RAG 吗？
- 能。Langflow 偏组件组合与调试，Dify 偏把知识库和应用交付整合到工作台；都要验收检索、引用与权限。
- Dify 只有无代码界面吗？
- 不是。Dify 也提供 API 和扩展方式，比较时应看最终由谁维护应用与数据。
- Langflow 能直接给业务人员发布客服应用吗？
- 可通过 API 接入自有产品，但多渠道应用运营、权限与内容管理需要自行设计或搭配其他系统。
- 自部署是否代表资料不会传给第三方？
- 不代表。外部模型、向量库、工具和日志仍可能处理资料，必须逐条核对数据路径。
- 哪一个更便宜？
- 没有统一答案。按相同任务统计模型、服务器、存储、失败重试和维护工时，并按通过验收的结果计费。
- 什么时候需要人工审批？
- 工具会发消息、改文件或写业务系统时，应限制权限并设置真实的审批和审计流程；还要核对当前版本支持的运行路径。