Relevance AI vs Dify：托管多 Agent 平台和开源 LLM 应用怎么选？

快速结论

需要托管式多 Agent Workforce、业务角色交接、工具审批和运营视图，选择 Relevance AI。需要构建可发布的 Chatbot、Agent、RAG、Chatflow 或 Workflow，并希望使用开源 Community Edition 自托管，选择 Dify。两者都能连接模型、知识和工具，但 Relevance AI 更像业务 Agent 团队平台，Dify 更像 LLM 应用开发与运行平台。

这不是“无代码对开源”的简单对立。Relevance AI 也支持 API、代码步骤和自带模型 Key；Dify 也提供托管 Cloud 和企业服务。真正差异在于首要对象：Relevance AI 首先组织 Agent 角色与协作，Dify 首先组织应用、工作流、模型和知识库。

核心差异表

维度	Relevance AI	Dify
产品中心	Agent、Tools、Knowledge、Workforces	Chatbot、Agent、Chatflow、Workflow、Knowledge
部署	官方托管，多区域组织	Cloud、Community 自托管、Enterprise/VPC
多 Agent	原生 Workforce 画布和 Agent 交接	可在工作流中编排 Agent/LLM 节点，重心是应用流程
对外发布	Chat、API、集成和业务流程	Web App、API、嵌入与应用模板
模型	Vendor Credits 或付费计划 BYOK	多模型供应商与自有 API Key
计费	Actions 加 Vendor Credits	Cloud 套餐、message credits、存储与配额；自托管自付资源
开源	托管产品	Community 源码可用，受 Dify Open Source License 约束

Agent 与应用架构

Relevance AI 把 Agent 当作有角色、知识、工具和边界的工作者，再用 Workforce 连接多个 Agent。适合把一个业务流程拆成接单、研究、判断、草拟和审批，并在每次交接上决定自动、强制审批或由 Agent 判断。其 Task View 更适合运营人员追踪一项任务如何在团队中流转。

Dify 从 LLM 应用出发。团队可以创建 Chatbot、Text Generator、Agent、Chatflow 和 Workflow，配置模型、变量、知识检索、工具、代码与输出，再发布为 Web App 或 API。它适合产品团队把 AI 功能嵌入现有软件，也适合内部搭建可重复调用的 RAG 服务。

如果业务语言是“招聘一组 Agent 并定义交接”，Relevance AI 更直观。如果工程语言是“构建一个可部署应用和 API”，Dify 更自然。

知识库与模型管理

Relevance AI Knowledge 支持文件、网站、Google Drive、SharePoint、Notion 等来源，通过语义检索给 Agent 提供上下文。使用时要控制不同角色能检索的知识范围，并记录知识版本，避免销售 Agent 看到客服隐私或使用过期价格。

Dify 的知识库与应用绑定更成熟，Cloud 套餐按文档数量、存储和知识请求速率限制。它支持多模型供应商、API Key、索引方式与检索配置，更适合需要调节分段、召回与模型路由的团队。自托管能增加基础设施控制，但向外部模型发送的数据仍受模型供应商条款约束。

部署、许可证与退出路径

Relevance AI 是托管平台，组织创建时选择美国、英国或澳大利亚区域，之后不能直接更改。团队减少了基础设施工作，但应确认 DPA、子处理商、数据区域、配置导出和取消后的数据保留。

Dify Community 可以用 Docker 自托管，并公开核心源码，但官方将其描述为 Apache 2.0 衍生的 Dify Open Source License。它不是可以忽略额外条件的标准 Apache 2.0。内部使用、商业分发、多租户 SaaS、Logo 与企业功能的边界要按当前 LICENSE 审查，不能因为仓库公开就默认任何商业模式都允许。