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  • 2025年構建AI應用程式和代理的12個最佳Dify替代方案

2025年構建AI應用程式和代理的12個最佳Dify替代方案

更新於 2025年9月19日

9 分鐘


Dify 的替代方案:2025 年構建 AI 應用程式和代理程式指南

如果您覺得 Dify 不夠用,或者想要更適合不同堆疊、治理模型或價格的選項,您並不孤單。AI 應用程式生態系統已經爆發,湧現出許多用於 RAG、代理程式、工作流程、聊天 UI 和企業整合的開源和商業建構工具。在這份具有前瞻性的實用指南中,我們將比較您可以立即使用的最佳 Dify 替代方案——無論您想要視覺流程 IDE、程式碼優先框架,還是可在一天內交付的無程式碼前端。
值得注意的是:在業界的綜述中,LangFlow 和 Flowise 等多個低程式碼 AI 平台經常與 Dify 一起被提及。最近的評論強調了這些工具在處理代理工作流程、可擴展性和託管模型方面與 Dify 的不同之處。此外,還有一個新興的開源即時代理程式堆疊類別,它們明確地將自己定位為替代方案。如果您正在瀏覽軟體目錄,您會看到在「Dify 替代方案」的保護傘下,列出了更廣泛的低程式碼工具和應用程式建構工具的組合,如果您正在跨相鄰類別進行評估,這可能會很有用。
下面,我們將按使用案例、比較方式以及誰應該選擇什麼來分解頂級 Dify 替代方案。

強大的 Dify 替代方案的要素是什麼?

在跳到列表之前,請先釐清「Dify 替代方案」對您的團隊意味著什麼:
  • 託管與控制:您是否需要自我託管、VPC 部署或 OSS 許可證?
  • 代理工作流程:基於圖形的規劃器、工具呼叫、記憶體和長時間執行的任務。
  • RAG:原生連接器、分塊策略、混合搜尋、向量資料庫支援。
  • 視覺化 vs. 程式碼優先:誰在建構——開發人員、資料人員還是產品運營人員?
  • 治理:提示/版本控制、評估、日誌、RBAC、稽核追蹤。
  • 延遲與即時性:音訊/視訊代理程式、串流工具或同步 API。
  • 整合介面:Webhooks、功能工具、資料庫 CRUD、SaaS 連接器。
  • 成本:許可、基礎架構和使用支出的可預測性。

12 個最佳 Dify 替代方案(按情境)

我們將以問題主導、解決方案優先的方式組織本文,以便您可以快速將選擇映射到需求。

1) 需要用於代理程式和 RAG 的視覺流程建構器嗎?

  • LangFlow(開源)
  • 選擇它的理由:一個功能強大的視覺 IDE,用於使用 LLM、工具、RAG 和代理程式建構管道。強大的元件庫、自我託管和不斷發展的生態系統。如果您想要一個基於 OSS、畫布的建構器來取代 Dify,這是理想的選擇。
  • 最適合:想要快速建立原型而不失去程式碼可擴展性的團隊。
  • 與 Dify 比較:類似的畫布體驗;LangFlow 強調模組化和開源治理,並具有強大的社群元件。
  • Flowise(開源)
  • 選擇它的理由:用於 LangChain/LLM 流程、向量資料庫整合和大量社群節點的輕量級 UI。易於自我託管和修改。
  • 最適合:想要一個簡單、快速的畫布介面的新創公司和業餘愛好者。
  • 與 Dify 比較:較少主觀性;啟動速度更快;擅長快速 RAG/代理程式演示。

2) 想要具有企業級 RAG 的程式碼優先控制嗎?

  • LlamaIndex(框架)
  • 選擇它的理由:深度 RAG 原語(索引、檢索器、評估器)、結構化輸出和可觀察性。非常適合複雜的檢索和領域繁重的應用程式。
  • 最適合:需要精細控制和生產可靠性的工程團隊。
  • 與 Dify 比較:不是畫布建構器;它是一個程式碼框架。與您自己的 UI 或低程式碼前端搭配使用效果良好。
  • OpenAI Assistants API(託管)
  • 選擇它的理由:用於工具使用、程式碼解釋器和執行緒的穩定、託管執行階段。最大限度地減少 DevOps,同時實現可靠的助手。
  • 最適合:已經在使用 OpenAI 的團隊,將上市時間優先於自我託管控制。
  • 與 Dify 比較:更注重 API;較少視覺化,更多託管執行階段。

3) 建構即時、多模式代理程式?

  • TEN Framework(開源)
  • 選擇它的理由:明確定位為 Dify、Pipecat 和 LiveKit 的開源替代方案,具有即時、多模式代理程式支援(音訊/視訊)。
  • 最適合:語音機器人、即時副駕駛和串流使用案例。
  • 與 Dify 比較:TEN 針對即時和 A/V;Dify 在通用應用程式建構和工作流程方面更強大。

4) 需要快速部署儀表板/介面嗎?

  • Retool(商業)
  • 選擇它的理由:使用 AI 功能快速建構內部工具、儀表板和 CRUD 應用程式。穩定的 RBAC、稽核日誌、SSO。
  • 最適合:需要將 AI 嵌入到現有工作流程中的營運和資料應用程式。
  • 與 Dify 比較:Retool 是應用程式優先,具有企業治理;Dify 是代理程式/應用程式建構器。
  • Bubble(無程式碼)
  • 選擇它的理由:具有 LLM 和向量資料庫外掛程式的拖放式 Web 應用程式。
  • 最適合:交付面向使用者的 MVP 的產品團隊和新創公司。
  • 與 Dify 比較:Bubble 是一個完整的 Web 應用程式建構器;與程式碼/LLM 後端搭配使用。
  • Zapier 介面/儀表板(商業)
  • 選擇它的理由:快速表單、聊天 UI 和連接到 Zapier 龐大整合目錄的 UI 流程。
  • 最適合:將 AI 代理程式連接到營運工具和自動化的非開發團隊。
  • 與 Dify 比較:介面 + Zaps 可以快速處理人為參與的營運。
注意:軟體目錄通常將廣泛的應用程式建構器列為 Dify 的替代方案。雖然不是一對一的,但它們對於優先考慮時間價值和整合的團隊很有用。

5) 喜歡具有強大整合的基於節點的自動化嗎?

  • n8n(開源)
  • 選擇它的理由:具有數百個連接器、Webhooks、佇列和現在的 AI 節點的視覺化自動化。
  • 最適合:迴圈中具有 AI 的資料/營運自動化。
  • 與 Dify 比較:n8n 首先是一個自動化引擎;與 LLM 框架搭配使用。
  • Pipedream(商業)
  • 選擇它的理由:具有無伺服器功能、npm 和 AI 模型呼叫的開發人員優先的工作流程自動化。
  • 最適合:可編寫腳本的整合和快速 API 混搭。

6) 尋找 OSS 聊天 UI 和本機優先設定?

  • OpenWebUI(開源)
  • 選擇它的理由:適用於本機和託管模型的精美、自我託管的聊天介面;外掛程式和 RAG 附加元件。
  • 最適合:本機 LLM 愛好者、私人部署、輕量級副駕駛。
  • 與 Dify 比較:更以 UI 為中心;與後端框架搭配使用以實現工作流程。

7) 需要多代理程式編排或研究副駕駛?

  • AutoGen / AutoGen Studio(開源)
  • 選擇它的理由:多代理程式協作模式、工具使用和實驗追蹤。
  • 最適合:研究、原型設計或複雜的任務分解。
  • 與 Dify 比較:在多代理程式研究方面更強大;需要更多的工程工作。

8) 使用 AI 步驟編排批次作業和資料管道?

  • Apache Airflow(開源)
  • 選擇它的理由:成熟的排程器/編排器;非常適合資料 + AI 批次管道。
  • 最適合:MLOps/資料工程團隊。
  • 與 Dify 比較:Airflow 首先是管道;您可以將 AI 任務新增為運算子。

快速選擇器:您應該選擇哪個 Dify 替代方案?

  • 如果您想要一個強大的開源畫布,用於具有強大節點生態系統的 RAG/代理程式,請選擇 LangFlow。
  • 選擇 Flowise 以獲得最快路徑到自我託管的視覺 LangChain/RAG 原型。
  • 選擇 TEN Framework 以獲得邊緣的即時、多模式語音/視訊代理程式。
  • 如果檢索品質、評估和可觀察性決定成功,請選擇 LlamaIndex。
  • 選擇 OpenAI Assistants 以獲得託管執行階段和最少的 DevOps。
  • 選擇 Retool 或 Bubble 以快速交付具有 AI 內部的面向使用者的應用程式。
  • 當整合和自動化是核心時,請選擇 n8n 或 Pipedream。
  • 如果您需要精美、本機友好的聊天 UX,請選擇 OpenWebUI。
  • 選擇 AutoGen Studio 以進行多代理程式實驗和研究工作流程。
  • 選擇 Airflow 以排程生產中穩健的資料 + AI 管道。

Dify 替代方案與 Dify:需要注意的關鍵差異

  • 視覺化建構器並不相同:有些優先考慮畫布 UX (Flowise),另一些優先考慮模組化和元件 (LangFlow)。Dify 位於中間,在單一產品中提供工作流程、代理程式和 RAG。
  • 即時性是不同的:如果您需要語音/視訊或超低延遲,Dify 不是重點工具——請查看 TEN 等框架。
  • 治理很重要:企業團隊應權衡稽核日誌、RBAC、環境隔離和提示/版本管理。
  • 可擴展性與速度:託管執行階段(助手)交付速度更快;OSS 堆疊提供控制和可自訂性。
  • 成本可預測性:自我託管將支出從使用轉移到基礎架構;託管選項可以在小規模時提供較低的總擁有成本。

範例架構(可操作的模式)

  • 具有聊天 + 知識庫的新創公司 MVP
  • 前端:Bubble 或 Next.js
  • 大腦:用於 RAG 的 LlamaIndex,用於生成的 OpenAI
  • 營運:用於 SaaS 連接器的 Pipedream
  • 為什麼不選擇 Dify?您希望對檢索器和嵌入具有程式碼級別的控制。
  • 用於營運自動化的內部代理程式
  • 前端:Zapier 介面
  • 編排器:n8n 或 Pipedream
  • 模型:OpenAI 助手或自我託管模型
  • 為什麼不選擇 Dify?團隊已經使用自動化工具;需要數十個連接器。
  • 用於支援的即時語音副駕駛
  • 框架:用於 A/V 串流和工具呼叫的 TEN
  • RAG:LlamaIndex + 向量資料庫
  • UI:React + WebRTC
  • 為什麼不選擇 Dify?即時串流、插播和 A/V 優先級。
  • 研究級多代理程式探索
  • 框架:AutoGen Studio
  • 儲存/記憶體:Redis + Postgres
  • 為什麼不選擇 Dify?您正在嘗試代理程式協作模式。

評估檢查清單(在您承諾之前使用此清單)

  • 要求
  • 自我託管或託管?
  • 即時 vs. 批次 vs. 聊天?
  • 資料駐留/合規性?
  • 架構適合性
  • 我們需要畫布還是程式碼框架?
  • 必須支援哪些向量資料庫和連接器?
  • 可觀察性和品質
  • 提示/版本控制、追蹤、評估、防護措施。
  • 安全性
  • SSO、RBAC、稽核日誌、VPC 支援。
  • 成本與可擴展性
  • 並發、排隊、快取;可預測的支出。

順便說一句:試試 Sider.AI 以進行研究和內容製作

如果您的部分工作流程是研究、起草或迭代 AI 產品文件和知識庫,Sider.AI 可以透過統一的提示、來源和協作工作區來加速研究和寫作。對於需要與 AI 應用程式一起交付內容、變更日誌或入門材料的團隊來說,值得注意。在以下位置探索 Sider:

如何在沒有麻煩的情況下從 Dify 遷移

  • 盤點您實際使用的內容:RAG、資料集、工具、工作流程、代理程式。
  • 首先匯出提示、工具和資料架構;將它們重新建立為模組。
  • 在目標工具的原生原語(節點、運算子或程式碼)中重建流程。
  • 保持可觀察性:連接日誌記錄、追蹤(例如,OpenTelemetry)、評估集。
  • 並行運行:將影子流量或一小部分使用者以 Canary 方式轉移到新的堆疊。
  • 烘烤在回滾中:功能標誌和環境切換。

最終結論:在 2025 年選擇正確的 Dify 替代方案

沒有單一「最佳」的 Dify 替代方案——只有最適合您限制的方案:
  • OSS 畫布和修改:LangFlow 或 Flowise。
  • 即時 A/V 代理程式:TEN Framework。
  • 企業級 RAG 和可觀察性:LlamaIndex。
  • 具有託管執行階段的最快路徑:OpenAI 助手。
  • 應用程式優先,具有豐富的整合:Retool、Bubble、Zapier 介面。
  • 自動化繁重的後端:n8n、Pipedream。
  • 本機優先的聊天 UX:OpenWebUI。
  • 多代理程式研究:AutoGen Studio。
  • 資料/AI 管道:Airflow。
本週選擇兩個來建立原型——一個 OSS,一個託管——讓您的延遲、治理和整合需求決定獲勝者。

常見問題

Q1:用於開源視覺 AI 應用程式建構的最佳 Dify 替代方案是什麼? LangFlow 和 Flowise 是領先的開源視覺建構器,通常與 Dify 相比。它們提供基於畫布的流程、RAG 和具有強大社群生態系統的代理程式節點。
Q2:哪些 Dify 替代方案支援即時多模式代理程式? TEN Framework 專注於即時音訊/視訊代理程式,並定位為 Dify 和 Pipecat 的開源替代方案。它是語音副駕駛和串流互動的理想選擇。
Q3:是否有更適合企業 RAG 和可觀察性的 Dify 替代方案? 是的。LlamaIndex 提供深度 RAG 原語、評估器和可觀察性,這些特性非常適合複雜的企業檢索使用案例。它是程式碼優先而不是基於畫布的。
Q4:在沒有 Dify 的情況下,交付具有 AI 功能的內部工具的最快方法是什麼? 使用 Retool 或 Zapier 介面進行 UI 和整合,並將它們與 OpenAI 助手或 LlamaIndex 等框架配對以進行 AI 邏輯。這可以最大限度地減少 DevOps 並加快交付速度。
Q5:我可以自我託管 Dify 替代方案以實現隱私和控制嗎? 是的。LangFlow、Flowise、n8n、OpenWebUI、AutoGen 和 Airflow 是開源的,可以自我託管。根據您是否需要視覺流程、自動化、聊天 UI 或管道來選擇。

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