Langflow与Dify对比：低代码LLM应用开发平台如何选择？

Langflow 与 Dify 都是当前热门的低代码/可视化 LLM（大语言模型）应用开发平台，旨在降低构建基于大模型的 AI 应用门槛。它们各有优势和适用场景。以下是两者在多个维度上的详细对比，帮助你根据项目需求做出选择：

维度	Langflow	Dify
定位	开源、可视化编排 LLM 工作流的工具（类似 LangChain 的 UI）	企业级低代码平台，强调产品化、部署与协作
目标用户	开发者、研究人员、技术爱好者	产品团队、中小企业、开发者（兼顾非技术用户）
开源情况	完全开源（MIT 许可）	开源（Apache 2.0），但有商业版（Dify Cloud）提供托管服务

✅ Langflow 更适合技术探索和快速原型验证；
✅ Dify 更适合构建可交付、可协作、可部署的产品级应用。

维度	Langflow	Dify
编排方式	基于节点（Node-based）拖拽，类似 Flowise 或 n8n	提供“工作流”（Workflow）和“提示词编排”（Prompt Engineering）两种模式
灵活性	极高，可自定义组件、集成任意 LangChain 工具	较高，但组件封装更“产品化”，部分高级功能需通过代码扩展
学习曲线	对 LangChain 有基础者上手快	更友好，非开发者也能理解基本流程

🔧 Langflow 更“极客”，适合深度定制；
🧩 Dify 更“产品化”，适合快速交付业务逻辑。

维度	Langflow	Dify
支持模型	支持所有 LangChain 支持的模型（OpenAI、Anthropic、Ollama、本地模型等）	支持主流模型（OpenAI、Claude、Gemini、Ollama、Azure、本地模型等）
工具集成	依赖 LangChain 生态（如搜索引擎、数据库、API 等）	内置丰富工具（Web Search、Code Interpreter、知识库、函数调用等）
自定义能力	可通过 Python 编写自定义组件	支持自定义工具（通过 HTTP API 或 Python 函数）

🌐 两者都支持主流模型，但 Langflow 依赖 LangChain 的生态广度，Dify 提供更开箱即用的工具链。

维度	Langflow	Dify
RAG 支持	需手动搭建（文档加载 → 分块 → 向量存储 → 检索 → 生成）	内置端到端 RAG 流程，支持上传文档、自动分块、嵌入、检索
向量数据库	需自行配置（Chroma、Pinecone、Weaviate 等）	内置向量存储（支持 Weaviate、Qdrant、Milvus、PGVector 等）
易用性	技术门槛较高	一键上传文档即可构建知识库

📚 Dify 在 RAG 场景下体验更流畅，适合知识问答类应用；
⚙️ Langflow 更适合需要精细控制 RAG 流程的场景。

维度	Langflow	Dify
部署方式	Docker / 本地 / 云服务器（需自行运维）	支持 Docker、Kubernetes，也有托管云服务（Dify Cloud）
多用户协作	无原生支持（单用户为主）	支持团队协作、权限管理、应用共享
API 输出	可通过 FastAPI 暴露接口，但需手动配置	自动生成 RESTful API，便于前端或外部系统调用

🏢 Dify 更适合团队协作和生产环境部署；
🛠️ Langflow 更适合个人或小团队实验性项目。

🌍 Dify 在中文社区和企业支持方面更具优势。

你的需求	推荐平台
快速验证 LLM 工作流、深度定制、熟悉 LangChain	✅ Langflow
构建可交付的 AI 产品（如客服机器人、知识库问答）	✅ Dify
需要团队协作、权限管理、API 管理	✅ Dify
偏好开源、本地部署、完全掌控代码	✅ Langflow（或两者都可，但 Langflow 更轻量）
非技术背景，希望拖拽即用	✅ Dify

如你有具体应用场景（如智能客服、内部知识助手、自动化报告生成等），我可以进一步给出针对性建议。