DifyPlataforma de código aberto para construir e orquestrar aplicativos LLM com RAG e fluxos de trabalho de agente integrados.

5.0 (5)

Avaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado maio de 2026

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

Visão geral

Dify é uma plataforma de desenvolvimento de código aberto projetada para simplificar como as equipes constroem, implantam e gerenciam aplicações alimentadas por grandes modelos de linguagem. Ela combina um construtor visual de fluxos de trabalho, ferramentas de engenharia de prompts e um pipeline de geração aumentada por recuperação (RAG), permitindo que desenvolvedores passem do protótipo à produção sem precisar integrar múltiplos serviços. A plataforma suporta uma ampla variedade de provedores de modelos, inclui um framework de agentes para uso de ferramentas e raciocínio em múltiplas etapas, e oferece recursos de observabilidade para monitorar uso, custos e qualidade. Como pode ser auto-hospedada, Dify atrai organizações que precisam de controle sobre dados, infraestrutura e conformidade, ao mesmo tempo em que se beneficiam de uma cadeia de ferramentas LLMOps moderna. Casos de uso típicos incluem assistentes internos de conhecimento, bots de suporte ao cliente, pipelines de geração de conteúdo e produtos de IA personalizados que precisam combinar dados privados com modelos comerciais ou de código aberto.

Funcionalidades principais

Construtor de fluxo de trabalho LLM visual
Pipeline de geração aumentada por recuperação
Framework de agente com integrações de ferramentas
Gerenciamento de prompt e versionamento
Suporte a vários provedores de modelo
Análise de uso e observabilidade

Preços

Modelo: Free
Categoria: Plataforma de Agentes de Inteligência Artificial
Avaliação: 5.0 / 5 (5)

Casos de uso

Construir assistentes de conhecimento com RAG

Use o pipeline de geração aumentada por recuperação e as ferramentas de base de conhecimento integradas para criar chatbots que respondem a perguntas com base em documentos internos.

Prototipar e implantar aplicativos LLM visualmente

Desenhe prompts e fluxos de trabalho LLM multi-etapa no construtor visual e, em seguida, passe do protótipo para a produção sem precisar integrar vários serviços separados.

Orquestrar agentes de IA multi-etapa

Aproveite o framework de agente com integrações de ferramentas para construir assistentes que raciocinam em várias etapas e chamam ferramentas externas para tarefas complexas.

Auto-hospedar aplicativos LLM para conformidade

Implante o Dify na sua própria infraestrutura para manter o controle sobre os dados e atender às necessidades de conformidade enquanto ainda usa uma ampla gama de provedores LLM.

Prós e contras

Prós

Código aberto com opções de auto-hospedagem
Orquestração de fluxo de trabalho e prompt visual
Ferramentas de RAG e base de conhecimento integradas
Suporta muitos provedores e modelos LLM
Comunidade ativa e atualizações frequentes

Contras

Auto-hospedagem requer configuração e manutenção técnicas
Recursos avançados têm uma curva de aprendizado
Algumas capacidades empresariais são limitadas a tiers pagos

Avaliações

5.0

Média de 5 avaliações.

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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.

Perguntas e respostas

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