AgentPantheon
Dify Ai logo

Dify AiAtvērta koda platforma generatīvās mākslīgās intelekta lietotņu un agenta izveidei, izvietošanai un pārvaldībai.

4.6 (5)
Daniel NikulshynPārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Pārskats

Dify AI ir atvērto koda LLMOps platforma, kas palīdz programmu izstrādātājiem un komands projektēt, palaisti un uzturēt generatīvo AI aplikāciju. Tas sadala vizuālu darbflū ideju veidotāju, iespēju, lai lietotāji varētu kusties no prototipa līdz produkcijai bez pielāgošanas pašu iekārtu. Platforma atbalsta plašu mēroga valodas modelu un piedāvātāju klāsterus, ļaujot komandām mainīt vai apvienot modelus, kad nepieciešamība mainās. Integrētie pielāgota ir datubāzu pārvaldībai, aganta orkestrēšanai un API atklātrā, kas padara platformu piemērotu cilvēku robotoi, internētiem pilota komponenēm, dokumentu Q&A sistēmām, un vēl kompleksajām agenta bāzētiem darbību ātrumim. Tādējādi, lai varētu izmantot Dify bezreģistrētu veidā, tas var būt neatkarīgi hostēts, lai nodrošinātu pilnu kontroli pār datus un infrastruktūru, vai arī tas var tiek lietots ar izstrādes uzņēmuma piedāvājumu, lai ātri uzbūtītu to.

Galvenās funkcijas

  • Vizuālais lietotņu un agenta būvēšanas rīks
  • RAG caurule ar datu kopu pārvaldību
  • Dažādu modeļu LLM atbalsts
  • Promptu inženierija un versiju pārvaldība
  • Observability un žurnālu rīki
  • API galapunkti izvietotām lietotnēm

Cenas

Modelis
Freemium
Vērtējums
4.6 / 5 (5)

Lietošanas gadījumi

Veidot dokumentu jautājumu un atbilžu sistēmas

Izmantojiet iekļauto RAG cauruli un datu kopu pārvaldību, lai izveidotu tērzēšanas robotus, kas atbild uz jautājumiem no iekšējiem dokumentiem, rokasgrāmatām vai zināšanu bāzēm.

Izvietot iekšējos kopilotos

Izveidojiet AI kopilotos ar vizuālo būvēju un izsauciet tos kā API, lai komandas varētu integrēt tos pretējās rīkus un darba plūsmu.

Prototipēt un izvietot agenta darba plūsmas

Orkestrējiet vairāku soli agentu, izmantojot vizuālo darba plūsmas būvēju, testējiet promptus ar versiju pārvaldību un pārejiet no prototipa uz ražošanu vienā platformā.

Salīdziniet un mainiet LLM piegādātājus

Izmantojiet daudzmodeļu atbalstu, lai testētu dažādus LLM piegādātājus vienā lietotnē, optimizējot izmaksas, aizkavēšanu vai kvalitāti bez jauna izveidošanas.

Plusi un mīnusi

Plusi

  • Atvērta koda ar pašpārvaldīšanas iespēju
  • Vizuālais darba plūsmas un promptu būvējs
  • Atbalsta daudzus LLM piegādātājus
  • Iekļauti RAG un datu kopu rīki
  • Ātri izsauc lietotnes kā API

Mīnusi

  • Pašpārvaldīšanai nepieciešama tehniskā uzstādīšana
  • Paplašinātie rīki prasa mācīšanās līkne
  • Veiktspēja atkarīga no izvēlētā LLM

Atsauksmes

4.6

Vidējais no 5 vērtējumiem.

5
3
4
2
3
0
2
0
1
0

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

D

Daniel Schmidt

Apr 18, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. RAG pipeline with dataset management is exactly what I needed, and exposes apps as APIs quickly. I do wish performance depends on chosen LLM, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

C

Carlos Mendoza

Feb 20, 2026

Does the job

Pretty happy overall. API endpoints for deployed apps just works and open-source with self-hosting option. Advanced features have a learning curve can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

A

Ahmed Saleh

Feb 1, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and supports many LLM providers. Visual app and agent builder fits neatly into how we already work, and rAG pipeline with dataset management removed a step we used to do by hand. Self-hosting requires technical setup, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

S

Sanjay Gupta

Dec 29, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prompt engineering and versioning, and supports many LLM providers caught me off guard. Performance depends on chosen LLM is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

K

Kwame Mensah

Oct 4, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-model LLM support — handled better than most — and built-in RAG and dataset tools. Worth the time if this is your use case.

Jautājumi

Vēl nav jautājumu — uzdod pirmais.

Uzdod jautājumu

Large Language Models (LLMs) alternatīvas