Dify vs Langflow对比：2026年AI应用构建平台怎么选

Dify vs Langflow对比：2026年AI应用构建平台怎么选

先给结论：想要一个知识库、模型接入、Agent运行时和插件市场都已装好的成品平台，选Dify；团队以Python为主、希望画布上每个节点都是可编辑的类，能随时打开源码修改，选Langflow。两个项目在GitHub上都约有10万星，但回答的问题不同——Dify问“你需要哪些积木”，Langflow问“你想改哪段代码”。

各自的定位

Dify由LangGenius开发，是一个一体化应用平台。你在同一个界面里配置知识库、提示词、工作流，再一键发布聊天机器人、Agent或文本生成应用。代价是平台替你做了很多结构性决定：做标准需求很快，做非标需求会处处碰壁。

Langflow则是Python原生画布。画布上的每个组件都是一个Python类，双击就能看到可编辑的源码。开发者用它可视化地搭检索和Agent逻辑，一旦某个节点需要定制行为，直接改代码。它首先是给构建者用的工具，其次才是一个产品。

如果你还在考虑Flowise，可以看我们之前的Langflow与Flowise对比和Dify完整评测，本文不重复那两篇的内容。

许可证与归属：商用前必看

这一节在选型阶段往往被低估，实际影响很大。

• Dify：修改版Apache 2.0许可证。未经许可不得用它做多租户SaaS，且界面必须保留Logo。做内部工具和大多数商业产品没问题，但想转售平台本身就会受限。
• Langflow：MIT许可证，几乎不限制商用和再分发。

归属也不同：Langflow于2024年被DataStax收购，而DataStax又在2025年5月被IBM收购完成交割，Langflow现在属于IBM体系；Dify仍是独立公司，按自己的节奏迭代。

自托管负担：最实际的差别

这是两者最直观的差异。Dify默认的Docker Compose部署约15个容器（API、worker、前端、Postgres、Redis、向量库、沙箱、插件守护进程等），最低要求2核CPU、4GB内存。你得到一个完整平台，也承担相应的运维面：升级、数据卷、任一组件都可能出故障。

Langflow用pip安装，单进程运行，双核加2GB内存就够评估用。该出的问题还是会出，但只需重启一个进程，而不是十五个容器。它还提供免费的桌面应用。

RAG做法：托管知识库 vs 自己拼管线

Dify提供托管知识库：上传文档、选好分块和检索参数，把数据集挂到应用上就能用。v1.16.0（2026年7月）新增Knowledge Pipeline，入库前先清洗和处理文档。几分钟就能跑通RAG，但内部细节的可控度较低。

Langflow要自己拼管线：加载器、切分器、向量化、向量库、检索器都是独立节点，自己连线。上手更慢，但每个环节都能检查和替换，研究者和技术型用户通常更喜欢这种控制力。

Agent与MCP

Dify在1.16.0里推出了Dify Agent（测试版），这是内置在平台里的推理Agent，同时提供插件市场用于扩展工具和模型。MCP支持客户端和服务端两种角色，但仅限HTTP传输。

Langflow早在1.7就引入了ALTK和CUGA Agent组件，2026年7月已迭代到v1.10.x。它的MCP同样支持客户端和服务端，采用Streamable HTTP。由于Agent逻辑就是画布上的Python，自定义工具循环好写，但各项目之间缺乏统一范式。

价格

• Dify云版：Sandbox免费（200条消息额度、1名成员、5个应用），Professional每月59美元，Team每月159美元。
• Langflow：没有公开付费档。云版免费，桌面应用免费；正式部署要么自托管，要么走DataStax/IBM的企业渠道谈。

Dify的云版给小团队一条清晰的升级路径；Langflow的模式则是“要么免费，要么找销售”，中间地带很少。

谁该选哪个

选Dify：想用一个平台搞定聊天应用、托管知识库，希望云版价格可预期，同时能接受它的许可证条款和较重的部署。

选Langflow：团队写Python、需要MIT许可证做再分发、想要轻量的单进程安装，或者必须在代码层定制检索和Agent内部逻辑。

常见问题

Dify是开源的吗？算是。代码以修改版Apache 2.0开源，但附有条件：未经许可不得做多租户SaaS，且必须保留Logo。

Langflow真的免费吗？是。MIT许可证，云版和桌面应用都免费，企业支持通过DataStax/IBM购买。

哪个自托管更轻？Langflow轻得多：pip装一个进程，2核2GB即可；Dify约15个容器的Docker栈，建议2核4GB起步。