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Langflow vs Dify 全面对比分析

Yonglun -

功能支持（应用场景与特色功能）

Langflow： Langflow 定位为可视化的 AI 应用流程构建框架，侧重 多智能体 (Multi-Agent) 协同和 检索增强生成 (RAG) 场景 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)。其拖拽式界面可以将提示词、语言模型、数据源等组件连接起来，快速构建复杂的 AI 工作流 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)。典型应用包括智能对话机器人、文档分析问答（通过向量数据库实现知识检索），内容生成以及多智能体流程编排等 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)。Langflow 提供内置Agent代理支持：开发者可以创建具备工具调用能力的代理，让LLM自主选择调用外部工具（如访问URL、计算器等）来完成任务 (Agents overview | Langflow Documentation) (Agents | Langflow Documentation)。它还内置Prompt 流程调试界面 (Playground)，支持逐步执行和输出监控，方便调试复杂链路 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。每个构建好的 Agent/流程都可以一键部署为API接口服务，供外部应用调用集成 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。此外，Langflow “开箱即用”支持常见检索-问答功能：通过向量数据库组件，可以将文档内容向量化存储并检索，将检索结果填入 Prompt 上下文，实现针对企业文件或知识库的问答 (Vector stores | Langflow Documentation) (Vector stores | Langflow Documentation)。总的来说，Langflow 更偏向开发者，提供细粒度的AI工作流搭建能力，允许插入自定义Python代码来扩展组件功能 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)，适合需要快速原型和高度定制的场景。

Dify： Dify 定位为企业级的 LLM 应用开发与运维平台，提供端到端的后台即服务 (BaaS)和LLMOps能力 (Welcome to Dify | Dify)。相比Langflow偏重原型，Dify提供更全面的一站式功能，涵盖提示词编排IDE、RAG知识检索引擎、AI代理框架、低代码工作流等模块 (Welcome to Dify | Dify)。Dify 内置类似 ChatGPT 的对话机器人支持，可以轻松创建面向终端用户的聊天应用或问答助手，并通过界面配置 Prompt 和知识库 (Welcome to Dify | Dify) (Dify-AI (Dify.AI))。对于RAG场景，Dify提供可视化知识库管理：支持直接导入PDF、TXT等文件自动切分索引，并通过全文关键词或向量嵌入建立检索索引 (Features and Specifications | Dify) (Features and Specifications | Dify)。用户可在Dify界面预览知识片段、测试检索效果，并选择多种检索模式（关键词、向量相似度、Hybrid混合搜索等） (Features and Specifications | Dify)。此外，Dify内置了反馈回路机制，记录用户提问和回答效果，通过打分或再学习自动优化模型表现 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。在流程自动化方面，Dify具有强大的低代码Workflow编辑器，可将LLM对话与传统业务流程相结合。其节点包括 条件判断 (IF/ELSE)、HTTP请求、代码执行、模板处理、循环 等，实现业务流程自动化和与企业内部系统集成 (Open Source License | Dify) (Features and Specifications | Dify)。例如，利用Workflow可以构建一个企业内部工单助手：先由LLM分类用户请求类型 (Features and Specifications | Dify)、调用知识库回答常见问题，若未解决则通过HTTP节点调用后台API创建工单。Dify 还实现了函数调用式的 Agent代理框架，允许所见即所得地配置工具接入，并支持调用 OpenAI Plugin 标准的工具或直接导入第三方的 OpenAPI 规范作为工具 (Features and Specifications | Dify)。其内置工具库超过40种（截至2024年中） (Features and Specifications | Dify)，如网络搜索、数据库查询、代码解释器等，开箱即用。此外，Dify支持多模态处理，能够将文本生成流程与图像和结构化数据处理节点结合 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)（例如先让LLM生成SQL查询，再通过数据库查询节点获取结构化结果）。综上，Dify面向生产级应用，提供全面的功能支持，尤其适合企业场景下构建面向终端用户的聊天机器人、知识问答系统以及集成业务流程的智能助手。

技术架构（技术栈、模块设计与扩展性）

Langflow： Langflow 的底层架构基于 Python + LangChain 框架，并通过前端 React/TypeScript（使用React Flow库）构建可视化界面 (Langflow · GitHub) (Langflow · GitHub)。后端采用 Python 实现（兼容Python 3.10-3.13），提供REST API服务 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.) (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。Langflow 可以看作 LangChain的UI层封装：内部使用 LangChain 提供的标准组件，如 LLM接口、向量库接口、Agent工具接口等，实现各类节点功能。这种架构使其模型和向量存储解耦，对底层AI模型和数据库具有无关性 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)。Langflow的模块设计上，每种功能封装为组件 (Component)，例如模型组件、提示词组件、工具组件、逻辑组件等，彼此通过输入输出端口连通 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)。开发者也可以根据需要定制新的组件：Langflow 提供创建自定义Python组件的接口，可以将自定义函数/模型封装为节点，插入到可视化流程中 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。在扩展性方面，Langflow 已集成大量 LangChain 生态组件（例如支持十余种向量数据库，详见下文），并通过 MIT开源许可鼓励社区贡献插件。其内置API服务器会将构建的每个Agent暴露为HTTP接口，这意味着可以方便地将Langflow集成到任意外部系统中 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。同时，Langflow 注重观察性，与 LangSmith、LangFuse 等LLM日志分析工具集成，便于监控和优化流水线性能 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。整体而言，Langflow架构简洁轻量，各模块松耦合，易于在现有Python项目或服务中嵌入。同时由于其UI直接对应LangChain模型，开发者熟悉LangChain则几乎零学习成本。

Dify： Dify 采用更复杂的分层架构，实现完整的后端服务和前端应用。后端以 Python (Flask) 为核心框架，使用 PostgreSQL 作为数据库 (Features and Specifications | Dify)；前端基于 Next.js (React) 实现 (Features and Specifications | Dify)。这一技术栈使Dify具备Web应用级别的稳定性和可扩展性。在模块划分上，Dify包含模型管理、提示词编排、知识库、工作流、代理、日志监控等子系统，各模块解耦并通过API协作：例如模型管理模块统一管理各种模型提供商的API Key和配置，知识库模块负责文档向量化索引存储，工作流编排引擎负责按节点顺序执行流程并处理分支循环，代理模块处理工具插件和函数调用逻辑，监控模块记录对话和调用日志供分析。值得一提的是，Dify 自研了运行时引擎来取代早期对LangChain的依赖，从v0.4版本开始显式移除了LangChain，以提高性能和自主可控性 (Features and Specifications | Dify)。其运行时结合了规则引擎（如Workflow DSL解析）和LLM调用调度，以保证高并发下的稳定运行。有鉴于企业应用需求，Dify 后端还实现了多用户工作空间和权限管理：支持团队协作，一个实例下可开设多个项目/工作区，分别管理应用、知识库等 (Welcome to Dify | Dify) (Welcome to Dify | Dify)。在插件机制方面，Dify 非常注重灵活扩展：一方面支持新增模型提供商/推理引擎，通过插件方式接入新的LLM或本地推理服务 (Features and Specifications | Dify)；另一方面在工具层面支持OpenAI Plugin和自定义工具的接入 (Features and Specifications | Dify)。事实上，Dify 提供了插件守护进程等子项目来管理工具的生命周期，实现如代码沙盒隔离执行等功能，以确保多租户环境下的安全 (langgenius/dify-plugin-daemon - GitHub)。Dify 的架构还体现出企业级的可监控与可维护性：提供完善的日志、审计和统计界面，企业版中更有 SOC2 合规的审计日志和 GPU 调优的模型服务等增强 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。总的来说，Dify 架构复杂但模块完备，适合在生产环境作为LLM中台部署，其高度模块化和插件架构也使其能够随着新模型和新工具快速扩展 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms) (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。

支持模型（主流大模型支持范围与接入机制）

Langflow： Langflow 宣称对 “所有主要的大语言模型”均提供支持，实际上它通过封装LangChain接口，几乎可以对接绝大多数主流商用API模型和开源模型 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。开箱即用的组件包括：OpenAI（支持 GPT-3.5、GPT-4 等ChatGPT模型） (Models | Langflow Documentation)、Anthropic（Claude 系列，可选最大100k上下文长度的模型） (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)、Azure OpenAI (Models | Langflow Documentation)、Amazon Bedrock（可访问AWS上的Titan等模型以及托管的Claude、Jurassic等） (Models | Langflow Documentation)、Cohere (Models | Langflow Documentation)、Google Generative AI（如PaLM 2 / Gemini模型） (Models | Langflow Documentation)、IBM Watsonx (Models | Langflow Documentation)、以及HuggingFace Hub API (Models | Langflow Documentation)等。此外还支持一些新兴模型/服务：例如 Mistral AI 模型（通过官方API接入8B-22B参数的Mistral系列） (Models | Langflow Documentation)、Groq 云服务 (Models | Langflow Documentation)、以及 DeepSeek 等提供商 (Models | Langflow Documentation)。对于开源大模型，Langflow 提供了多种方案：可以使用 HuggingFace Inference API 远程调用开源模型 (Models | Langflow Documentation)；也可以利用本地推理后端，如通过 Ollama 集成在本地运行 LLaMA2 等模型 (Models | Langflow Documentation) (Models | Langflow Documentation)，或通过 LMStudio 等本地LLM工具调用已下载的模型 (Models | Langflow Documentation)。Langflow 对于开源模型的支持相对间接，其自身并不附带模型推理功能，而是借助上述第三方工具或服务完成（例如用户可以将本地部署的GPT4All、Vicuna模型包装成Ollama接口供Langflow调用）。总体而言，Langflow 支持的主流大模型涵盖了 OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列、Meta LLaMA系列（通过本地工具）、Cohere、以及最新的 Mistral 等，基本跟进业界新模型发布。在模型接入机制上，Langflow主要通过配置 API Key 或端点的方式使用现有集成；对于不在列表中的自定义模型，开发者也可通过自定义Python组件集成任意模型推理服务（例如调用自建的REST API）。

Dify： Dify 强调 “模型中立性”，支持丰富的商用和开源LLM (Dify-AI (Dify.AI))。在商用模型方面，Dify支持 OpenAI 系列（GPT-3.5、GPT-4 等）和 Anthropic Claude 系列是最基本的 (Dify-AI (Dify.AI))。此外Azure OpenAI 服务、Google Vertex AI (Gemini)、百度文心一言、讯飞星火 等主流厂商模型，Dify 也在不断集成（据官方介绍，新主流模型发布48小时内可完成支持） (Features and Specifications | Dify)。自v0.3以来，Dify 已经支持了多款知名的开源大模型：例如 Meta Llama2 系列、清华 ChatGLM、百度 Baichuan、阿里 Qwen (通义) 等 (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog)。用户只需在Dify中添加相应的API Key或推理服务地址，即可使用这些模型，无需自行编写代码 (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog) (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog)。Dify支持模型即服务 (MaaS)提供商接口，包括 Hugging Face Hub 和 Replicate 等，这意味着几乎所有 HuggingFace上发布或Replicate提供的模型，都可以通过配置对应提供商的API Token在Dify中调用 (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog) (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog)。例如，要使用最新的开源模型，用户可以选择Replicate提供的Llama2版或HuggingFace Hub的API，一键接入Dify。对于本地部署模型，Dify提供业内少见的全面支持：集成了 6种本地推理后端 (Features and Specifications | Dify)：包括 Xorbits.Inference (Xinference) (Dify Local Model Overview | Restackio)、BentoML OpenLLM (Dify Local Model Overview | Restackio)、LocalAI（OpenAI API兼容的本地运行后端） (Dify Local Model Overview | Restackio)、Ollama (Dify Local Model Overview | Restackio)、ChatGLM 本地部署版本 以及 NVIDIA Triton Inference Server (Features and Specifications | Dify)。通过这些后端，用户可以在有GPU等算力的自有服务器上部署开源模型，然后将其注册为Dify的一个模型提供者，从而在Dify中像调用云服务一样调用本地模型 (Dify Local Model Overview | Restackio) (Dify Local Model Overview | Restackio)。此外，Dify 兼容 OpenAI API 标准协议 的模型服务 (Features and Specifications | Dify)——任何遵循OpenAI接口的第三方模型都可接入（例如OpenRouter路由的模型集群、个人部署的FastChat服务等）。因此Dify在模型接入机制上非常灵活，既支持通过UI直接配置主流模型API，也支持扩展配置新的模型提供商 (Features and Specifications | Dify)。综上，Dify 支持的模型范围涵盖主流商用闭源模型（GPT-4/Claude等）、各大云厂商模型，以及几乎所有开源大模型（借助MaaS或本地推理）。它为企业提供了一个统一的模型管理界面，可以在不修改应用逻辑的情况下快速切换底层模型，从而根据实际效果和成本选择最佳模型 (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog)。

本地部署能力（私有化部署方式与硬件要求）

Langflow： 作为一个纯前后端应用，Langflow 完全支持私有化部署。官方提供了多种部署方案，包括使用 Docker 容器 或 Kubernetes Helm chart 部署在服务器上 (Deploy Langflow on Docker) (Docker - Langflow Documentation)。通过 Docker Compose，用户可以一键拉起Langflow服务；也可使用Helm在K8s集群中部署以实现弹性扩展。Langflow 本身对硬件要求不高——其服务主要负责流程控制和调用外部API，本身并不执行大型模型推理。因此，如果主要使用OpenAI等云模型，Langflow服务器仅需2核CPU、几GB内存即可流畅运行 (Dify-AI (Dify.AI))。在需要本地运行模型的场景，Langflow通常配合额外的工具：例如在同一主机上运行 Ollama 等本地推理服务进行LLaMA推理 (Models | Langflow Documentation)，此时需要有足够的CPU/GPU和内存来加载模型（例如运行7B参数模型需要16GB内存或Apple M系列芯片）。但是，这部分需求属于模型推理服务的硬件要求，并非Langflow本身的需求。Langflow 的架构也适合嵌入到现有系统：除了独立部署外，开发者可以将Langflow以Python包形式安装（pip install langflow），在自己的应用中启动其服务 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。总之，Langflow 部署灵活轻量，既可作为Web服务部署在本地/云服务器，也可嵌入到本地开发环境中使用。其完全开源MIT许可证也允许自由修改部署，包括去除不需要的组件等，没有额外限制。

Dify： Dify 虽功能强大但部署相对复杂一些，好在官方也提供了开箱即用的私有化部署支持。最低要求上，一台2核CPU、4GB内存的主机即可跑起Dify社区版基础服务 (Dify-AI (Dify.AI))（不包括大模型本身的资源占用）。官方推荐使用 Docker Compose 来快速启动全套服务 (Dify-AI (Dify.AI))：这通常会启动Dify的后端、前端，以及所需的PostgreSQL数据库容器。如果需要启用向量数据库用于知识库，可能还要额外部署如 Qdrant、Milvus 等服务（Dify支持多种向量库，用户可根据偏好选择部署） (Features and Specifications | Dify)。对于生产环境，Dify 提供了 Helm Chart 以部署在Kubernetes上 (Features and Specifications | Dify)，方便实现高可用和水平扩展。值得注意的是，Dify 将模型推理与自身服务解耦：如果使用OpenAI等云模型，无需额外硬件；如需本地推理，则要在部署Dify的同时部署上述 本地模型后端（如Xorbits或LocalAI等），并确保有GPU等算力支撑相应模型。Dify 对硬件的特殊依赖主要体现在GPU优化上：在企业版中，官方提供了针对GPU部署的优化组件，实现高并发的模型服务和动态弹性伸缩 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。社区版中如果用户自行部署GPU推理服务，Dify也能通过API充分利用。本地部署Dify还支持自定义安全配置，例如启用HTTPS、配置防火墙，以及在自托管模式下的端到端加密（据报道Dify在自托管环境下提供对通信和数据的端到端加密选项，以保障数据隐私） (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。总的来说，Dify 虽然组件多，但设计上完全支持离线环境运行：其优势在于可将整个大模型应用平台部署在企业内网，数据不离开本地 (Dify-AI (Dify.AI))。相比一些只能云端运行的封闭产品，Dify 的本地部署能力使其适合对数据合规和安全要求很高的行业，将其作为内部“大语言模型中台”进行部署。

开源许可与商业可用性

Langflow： Langflow 采用 MIT许可 开源 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。这意味着对个人和企业用户都完全免费，没有使用场景和二次开发的限制。MIT许可证允许商业使用、修改和分发，只需在分发时保留版权声明即可。Langflow 项目目前没有划分“社区版”和“企业版”，所有功能均在开源仓库提供，并由社区和开发团队共同改进。值得一提的是，Langflow在README中提到其具备“企业级的安全性与可扩展性” (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)，表明其架构设计可以满足企业部署需求（例如可配合现有认证、安全措施等），但官方并未推出独立的商业授权版本或收费增强版本。Langflow 的团队与 DataStax 公司有合作，提供由 DataStax 托管的 Langflow 云服务，开发者可以选择注册使用云端版本 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。然而，这种托管服务更多是部署便利性的商业服务，并不影响开源项目本身的许可。简而言之，Langflow 完全开源且可商用，企业可以直接将其集成到自有产品中，或二次开发定制，而无需担心授权问题。

Dify： Dify 的开源许可较为特殊。它号称社区版遵循 “基于Apache-2.0的开源协议” (Open Source License | Dify)。深入查看其许可证文件，可以发现这是在 Apache 2.0 基础上附加了额外的使用条件 (dify/LICENSE at main · langgenius/dify · GitHub)。具体而言，Dify 许可允许商业用途，包括将其作为应用后端服务等，但禁止未经授权地以多租户形式提供Dify服务 (dify/LICENSE at main · langgenius/dify · GitHub)。也就是说，如果某家公司想用Dify搭建一个面向多客户的在线服务（SaaS），需要获得官方商业授权。此外，许可还要求保留前端的Dify标识和版权信息，不允许去除Logo用于白标再发布 (dify/LICENSE at main · langgenius/dify · GitHub)。这些限制主要针对提供公共服务的场景，对于企业内部使用或集成到自有应用并不构成障碍。Dify 官方也推出了商业付费版本（有时称为企业版或Dify Premium），提供一些社区版没有的增强功能和服务，例如符合企业合规的审计日志（SOC2）、团队权限、更完善的GPU支持、以及专业技术支持等 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。根据官网信息，Dify 企业版还支持在 AWS Marketplace 等渠道获取，并提供托管云服务选择。总的来说，Dify 开源社区版对于个人和企业内部使用是免费的且可商用（内部部署不违反附加条款），这点从其已被众多团队用于原型和内部系统可见 (Welcome to Dify | Dify) (Welcome to Dify | Dify)。但如果需要以Dify为基础开展商业SaaS服务或者去除其品牌进行重新包装，则需要与官方协商取得商业授权。值得注意的是，Dify 项目非常活跃，截止 2025 年在GitHub上已超过5千次提交和8万+星标，社区贡献踊跃 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms) (GitHub - langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production.)。这种“开源社区版+商业支持”的模式类似于许多企业开源项目，在保证社区繁荣的同时，也通过企业版实现可持续发展。

应用与生态（典型案例、社区与集成扩展）

典型应用案例：

Langflow 通常被用于快速打造定制的AI助手和数据问答系统。例如，一些开发者使用Langflow构建了文档问答Bot：将公司内部PDF手册加载到向量数据库，借助Langflow编排一个用户问题->检索->生成答案的链路，实现精准的文档问答。 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)另一类常见应用是多工具智能体：利用Langflow的Agent节点，让GPT-4这样的模型串联多个工具（如爬取网页、执行计算），自动完成复杂问题求解。这类场景下Langflow直观展示了Agent每步动作，便于优化Agent行为 (Agents | Langflow Documentation)。由于Langflow易于与Python代码结合，不少AI工程师也将其用于实验性原型开发，测试不同Prompt策略、模型组合，对比效果后再将流程导出为JSON或Python代码集成到正式应用中 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。

Dify 的应用案例更多见于生产环境。官方披露，许多创业团队使用Dify快速开发MVP级的AI产品，如面向客服的聊天机器人，在短时间内拿出demo并获得用户反馈 (Welcome to Dify | Dify)。在大中型企业中，有公司将Dify部署为内部大模型中台：例如银行和科技公司搭建了Dify来集中管理各种LLM接入，给内部各部门提供统一的问答和生成服务，同时通过Dify的工作空间和日志功能实现集中治理 (Welcome to Dify | Dify)。Dify 还被一些现有产品集成，用作LLM能力的后端：通过其REST API，企业在不改动自身业务逻辑的情况下，引入Dify提供的提示词管理和数据监控功能，从而增强原有应用的智能对话或分析能力 (Welcome to Dify | Dify)。社区用户方面，截至2024年底，Dify社区已聚集了超过18万开发者，累计构建出约10万+应用 (Welcome to Dify | Dify) (Dify-AI (Dify.AI))，这表明其生态繁荣，有大量实践经验可供参考。

社区活跃度与生态：

Langflow 和 Dify 均拥有活跃的开源社区，但规模上有所差异。

Langflow在GitHub上有大约5-6千星标，Discord社区也汇集了开发者分享Flow模板、反馈问题 (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)。其更新频率稳定，核心团队与社区贡献者定期发布新版本（例如1.x版本增加了更多Agent特性和模型支持）。Langflow 生态与 LangChain 社区关系紧密，很多LangChain的示例和教程开始推荐使用Langflow进行可视化调试，这在一定程度上促进了Langflow的传播。相比之下，Dify 社区规模庞大得多：GitHub星标已接近9万，成为近年最受瞩目的开源LLM平台之一 (GitHub - langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production.)。

Dify官方团队投入了超过15名全职开发，并维持每周发版的快速迭代节奏 (Features and Specifications | Dify)。社区贡献者也非常活跃，插件、教程、第三方集成层出不穷。例如有开发者编写了Dify与Slack、微信等平台的对接工具，使得通过Dify构建的对话机器人可以嵌入这些常用聊天平台。Dify 还提供了插件机制来扩展功能：如前述支持OpenAI Plugins，开发者也能编写 Dify Toolkit 来添加自定义工具节点。官方维护了插件仓库，截至目前已有几十种开源插件（如联网搜索、计算器、翻译等）可供直接安装使用。这种插件生态让Dify的功能边界不断扩大。

两者在官方集成方面也各有特色：

Langflow 得益于LangChain的丰富连接器，天然支持多种向量库、数据源；尤其是与DataStax合作后，内置优化了对 Astra DB (Cassandra) 向量存储的支持 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。

Dify 则走深度整合路线，自己实现了对十多种向量数据库的连接适配，如 Qdrant、Weaviate、Milvus、PGVector、OpenSearch 等等 (Features and Specifications | Dify)。Dify 甚至支持一些国产数据库（TiDB、OceanBase 等）的向量引擎 (Features and Specifications | Dify)，以迎合本土企业需求。在第三方服务集成上，Langflow主要通过工具节点调用外部API来实现，比如可以配置一个HTTP请求节点访问任意REST服务。而Dify除了可以在Workflow里调用HTTP节点外，还提供原生集成：如内置支持将Notion文档、网页链接一键导入为知识库 (Features and Specifications | Dify)。这展示了Dify针对常用企业知识源做了专项适配。总的来说，Langflow 的生态优势在于其轻量灵活，开发者可以自由改造并结合丰富的LangChain组件，实现高度定制的AI应用；Dify 的生态则以“大而全”著称，插件和集成丰富，社区用户和案例众多，对于想快速搭建完整AI应用并逐步运营优化的团队来说，支持体系更加健全 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms) (Welcome to Dify | Dify)。

官方与第三方集成： Langflow 和 Dify 都支持与其他系统的集成，但形式不同。

Langflow 的每个Agent导出为REST接口后，可方便地嵌入现有产品后端 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)；同时Langflow也提供前端嵌入式聊天组件 (Langflow Embedded Chat) (Langflow · GitHub)用于将对话界面嵌入网页，这有助于第三方应用快速集成一个由Langflow驱动的聊天机器人。

Dify 则在集成方面更侧重服务对接和数据联动：它提供统一的REST API，让外部程序可以远程调用任意一个在Dify上创建的应用或工作流；此外通过Workspace机制，可以将Dify与企业现有的用户认证体系整合，实现单点登录和权限控制等（企业版支持 SSO/SAML 等集成）。值得一提的是，Dify非常注重观测和优化闭环，支持将应用运行日志、用户反馈导出用于模型精调或提示词迭代 (Features and Specifications | Dify)。这一点对于需要持续改进AI应用的企业来说价值很大，而Langflow侧重原型阶段，对运行中反馈收集需借助LangSmith等工具外链实现 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.)。

最后，在生态前景方面，由于开源社区的推动，这两款工具都在快速演进。

Dify 已经发布1.0正式版并持续拓展企业功能，

而Langflow也在LangChain生态中占据一席之地不断丰富功能组件。

选择何种工具应视具体需求而定：

若倾向于自主灵活开发、喜欢直接操作LangChain组件，Langflow是理想选择；

若希望全栈解决方案、快速产出并运营一个聊天或代理应用，Dify提供了更完善的现成功能支持。

正如一份对比分析所指出的：“Dify 在整体处理能力上表现领先，而 Langflow 在向量数据库的灵活集成方面更具优势” (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)。结合各自插件化架构和活跃社区，这两者都已成为 2025 年低代码 LLM 应用开发领域的佼佼者，并各自在企业应用开发和创新项目中发挥着重要作用。

参考文献：

  1. Langflow 官方文档 – “Welcome to Langflow” (Welcome to Langflow | Langflow Documentation) (Welcome to Langflow | Langflow Documentation) (Welcome to Langflow | Langflow Documentation)
  2. Dify 官方文档 – “Welcome to Dify” (Welcome to Dify | Dify) (Dify-AI (Dify.AI)) (Welcome to Dify | Dify)
  3. Dify HuggingFace 介绍页 – “Why Dify” 对比表格 (Dify-AI (Dify.AI)) (Dify-AI (Dify.AI))
  4. Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025 – 平台技术特性比较 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms) (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms) (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)
  5. Langflow GitHub README – 功能要点和许可说明 (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.) (GitHub - langflow-ai/langflow: Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.) (Langflow · GitHub)
  6. Dify GitHub LICENSE – 开源许可附加条款节选 (dify/LICENSE at main · langgenius/dify · GitHub) (dify/LICENSE at main · langgenius/dify · GitHub)
  7. Dify 官方特性说明 – “Features and Specifications” (Features and Specifications | Dify) (Features and Specifications | Dify) (Features and Specifications | Dify)
  8. Dify 官方博客 – “v0.3.13 Release: 支持 Llama2 等开源模型” (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog) (Dify.AI v0.3.13 Release: Effortlessly Leverage Top Open-Source LLMs like Llama2 and ChatGLM - Dify Blog)
  9. Restack 对 Dify 本地模型的解析 – “Dify Local Model Overview” (Dify Local Model Overview | Restackio) (Dify Local Model Overview | Restackio) (Dify Local Model Overview | Restackio)
  10. Htdocs.dev 分析文章 – Langflow 与其他工具对比节选 (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms) (Top 7 Open-Source AI Low/No-Code Tools in 2025: A Comprehensive Analysis of Leading Platforms)