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DifyPiattaforma open-source per la creazione e la gestione di app basate su LLM con pipeline di RAG e flussi di lavoro di agente integrato

5.0 (5)
Daniel NikulshynRecensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato maggio 2026
Open SourceLLM PlatformRAGAgentsWorkflow BuilderSelf-HostedDeveloper ToolsObservability

Panoramica

Dify è una piattaforma dei servizi di sviluppo open-source progettata per semplificare in che modo le squadre costruiscono, distribuiscono e gestiscono applicazioni alimentate da modelli linguistici ad alta complessità. Combinando un costruttore di flussi di lavoro visivi, strumenti per la progettazione di sollecitazioni e una pipeline di generazione-augmentata di retrieval, gli sviluppatori possono avanzare da prototipo a produzione senza dover incollare insieme più servizi. La piattaforma supporta una vasta gamma di fornitori di modelli, include un framework di agente per l'utilizzo delle tecnologie e ragionamento multi-passo, e offre funzionalità di osservazione per monitorare l'utilizzo, i costi e la qualità. Poiché può essere auto-hostato, Dify attrae le organizzazioni che hanno bisogno di controllo sui dati, l'infrastruttura e la conformità, mentre beneficano di una moderna chain di strumenti LLMOps. I casi di utilizzo tipici includono assistenti di conoscenza interni, bot di supporto al cliente, pipeline di generazione di contenuti e prodotti AI personalizzati che devono combinare dati privati con modelli commerciali o open-source.

Funzionalità chiave

  • Costruttore visivo di flussi di lavoro LLM
  • Pipeline di generazione di recupero-aumentato
  • Framework di agente con integrazioni di tool
  • Pianificazione e gestione dei prompt
  • Supporto a molti provider e modelli di LLM
  • Analisi di utilizzo e osservabilità

Prezzi

Modello
Free
Categoria
Piattaforma di Agenti AI
Valutazione
5.0 / 5 (5)

Casi d’uso

Crea assistenti di conoscenza alimentati da RAG

Utilizza il flusso di lavoro di recupero-aumentato di RAG integrato e le funzionalità di base di conoscenza per creare chatbot che rispondano a domande basate su documenti interni.

Prova e distribuisci app LLM visivamente

Progetta e pianifica i prompt e gli flussi di lavoro LLM multi-azionamento nel costruttore visivo, poi passa dal prototipo alla produzione senza integrare servizi separati.

Gestisci agenti di AI in flussi di lavoro multi-azionamento

Utilizza il framework di agente con integrazioni di tool per costruire assistenti che ragionino attraverso passaggi e richiamino tool esterni per compiti complessi.

Auto-host le app LLM per rispettare la conformità

Distribuisci Dify sul tuo ambiente di infrastruttura in proprio per mantenere il controllo sui dati e rispettare i requisiti di conformità, mentre utilizi comunque un vasto range di provider di LLM.

Pro & contro

Pro

  • Aperto-sorgente con opzioni di auto-hosting
  • Flusso di lavoro e pianificazione dei prompt visivi
  • Tool integrati per RAG e base di conoscenza
  • Supporto a molti provider e archivi di modello
  • Comunità attiva e aggiornamenti regolari
  • Osservabilità completa

Contro

  • L'auto-hosting richiede una configurazione e una gestione tecnica
  • Le funzionalità avanzate hanno un apprendimento da curve
  • Capacità di tipo aziendale bloccate dietro livelli di pagamento

Recensioni

5.0

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CL

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

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

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.

NP

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

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.

Domande e risposte

What are common use cases for Dify, and how steep is the learning curve?

Typical use cases include internal knowledge assistants and customer-facing applications built on RAG and agent workflows. Basic prototyping is approachable via the visual builder, but advanced features like agent tool use, prompt versioning, and observability have a learning curve.

Asked by Diego Fernández · Sep 18, 2025

Which LLM providers and models does Dify support?

Dify offers multi-model provider support, allowing you to connect a wide range of LLM providers and switch between models within the same workflows. This flexibility is useful for comparing outputs, optimizing costs, or meeting provider-specific compliance requirements.

Asked by Carlos Mendoza · Aug 21, 2025

Can I self-host Dify, and what trade-offs come with that?

Yes, Dify is open-source and supports self-hosting, which gives you control over data, infrastructure, and compliance. The trade-off is that self-hosting requires technical setup and ongoing maintenance, so teams without DevOps capacity may prefer a managed deployment.

Asked by Camille Laurent · Jul 19, 2025

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