DifyOpen-Source-Plattform zum Erstellen und Orchestrieren von LLM-Anwendungen mit integrierter RAG- und Agent-Workflows

5.0 (5)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Mai 2026

Open Source LLM Platform RAG Agents Workflow Builder Self-Hosted Developer Tools Observability

Übersicht

Dify ist eine Open-Source-Entwicklungsplattform, die darauf ausgelegt ist, die Art und Weise zu vereinfachen, wie Teams Anwendungen bauen, bereitstellen und verwalten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben werden. Sie kombiniert einen visuellen Workflow-Builder, Prompt‑Engineering‑Tools und eine Retrieval‑augmented Generation (RAG)-Pipeline, sodass Entwickler vom Prototypen bis zur Produktion wechseln können, ohne mehrere Dienste zusammenzusetzen. Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Modell‑Anbietern, enthält ein Agent‑Framework für den Einsatz von Werkzeugen und mehrstufige Argumentation und bietet Observability‑Funktionen, um Nutzung, Kosten und Qualität zu überwachen. Da sie selbst gehostet werden kann, spricht Dify Organisationen an, die Kontrolle über Daten, Infrastruktur und Compliance benötigen, während sie dennoch von einer modernen LLMOps‑Toolchain profitieren. Typische Anwendungsfälle umfassen interne Wissensassistenten, Kunden‑Support‑Bots, Content‑Generierungspipelines und maßgeschneiderte AI‑Produkte, die private Daten mit kommerziellen oder Open‑Source‑Modellen kombinieren müssen.

Hauptfunktionen

Visueller LLM-Workflow-Builder
Retrieval-erweiterte Generierungspipeline
Agent-Framework mit Tool-Integrationen
Prompt-Management und Versionierung
Multi-Modell-Provider-Unterstützung
Nutzungsanalyse und Beobachtbarkeit

Preise

Modell: Free
Kategorie: Plattform für KI-Agenten
Bewertung: 5.0 / 5 (5)

Anwendungsfälle

RAG-basierte Wissensassistenten erstellen

Verwenden Sie die integrierte retrieval-erweiterte Generierungspipeline und Wissensbasistools, um Chatbots zu erstellen, die Fragen auf der Grundlage interner Dokumente beantworten.

LLM-Anwendungen visuell prototypisieren und deployen

Entwerfen Sie Prompts und mehrstufige LLM-Workflows im visuellen Builder, dann wechseln Sie vom Prototyp zur Produktion, ohne mehrere separate Dienste zu integrieren.

Mehrstufige KI-Agenten orchestrieren

Nutzen Sie das Agent-Framework mit Tool-Integrationen, um Assistenten zu erstellen, die über mehrere Schritte hinweg argumentieren und externe Tools für komplexe Aufgaben aufrufen.

LLM-Anwendungen für Compliance selbst hosten

Deployen Sie Dify auf Ihrer eigenen Infrastruktur, um die Kontrolle über Daten zu behalten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen, während Sie immer noch eine breite Palette von LLM-Providern nutzen.

Pro & Contra

Pro

Open-Source mit Self-Hosting-Optionen
Visuelle Workflow- und Prompt-Orchestrierung
Integrierte RAG- und Wissensbasistools
Unterstützt viele LLM-Provider und -Modelle
Aktive Gemeinschaft und häufige Updates

Contra

Self-Hosting erfordert technische Einrichtung und Wartung
Erweiterte Funktionen haben eine Lernkurve
Einige Unternehmensfunktionen sind hinter kostenpflichtigen Stufen gesperrt

Bewertungen

5.0

Durchschnitt aus 5 Bewertungen.

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Camille Laurent

May 3, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on agent framework with tool integrations, and visual workflow and prompt orchestration caught me off guard. Self-hosting requires technical setup and maintenance is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Esther Adeyemi

Mar 14, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and open-source with self-hosting options. Usage analytics and observability fits neatly into how we already work, and usage analytics and observability removed a step we used to do by hand. Self-hosting requires technical setup and maintenance, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Pierre Dubois

Dec 9, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Multi-model provider support just works and active community and frequent updates. Self-hosting requires technical setup and maintenance can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Nadia Petrova

Jul 24, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prompt management and versioning, and built-in RAG and knowledge base tools caught me off guard. Advanced features have a learning curve is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Liam O’Connor

Jun 13, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on usage analytics and observability, and supports many LLM providers and models caught me off guard. Advanced features have a learning curve is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Fragen & Antworten

Was sind typische Anwendungsfälle für Dify und wie steil ist die Lernkurve?

Typische Anwendungsfälle umfassen interne Wissensassistenten und kundenorientierte Anwendungen, die auf RAG‑ und Agent‑Workflows basieren. Das Grund‑Prototyping ist über den visuellen Builder leicht zugänglich, aber fortgeschrittene Funktionen wie der Einsatz von Agent‑Tools, Prompt‑Versionierung und Observability erfordern eine gewisse Einarbeitung.

Asked by Diego Fernández · Sep 18, 2025

Welche LLM-Anbieter und Modelle unterstützt Dify?

Dify bietet Unterstützung für mehrere Modell‑Anbieter und ermöglicht es, eine breite Palette von LLM‑Anbietern anzubinden und innerhalb derselben Workflows zwischen Modellen zu wechseln. Diese Flexibilität ist nützlich, um Ausgaben zu vergleichen, Kosten zu optimieren oder anbieter‑spezifische Compliance‑Anforderungen zu erfüllen.

Asked by Carlos Mendoza · Aug 21, 2025

Kann ich Dify selbst hosten, und welche Kompromisse sind damit verbunden?

Ja, Dify ist Open Source und unterstützt Selbst‑Hosting, was Ihnen Kontrolle über Daten, Infrastruktur und Compliance gibt. Der Nachteil ist, dass Selbst‑Hosting technische Einrichtung und fortlaufende Wartung erfordert; Teams ohne ausreichende DevOps‑Kapazität bevorzugen möglicherweise eine verwaltete Bereitstellung.

Asked by Camille Laurent · Jul 19, 2025