大家好,我是菜哥!
快到年底了,最近真的是非常忙忙忙哈!我们智能体粉丝群有好几个同学问我dify和coze的区别,我这里干脆写一篇文章统一回答!
在 AI 浪潮席卷全球的今天,如果你还在苦恼如何将大模型(LLM)落地到实际业务中,或者被各种复杂的 API 调用和 Prompt 调试搞得头大,那么你一定要认识一下今天的主角——Dify。
Dify 在 GitHub 上的 Star 数正式突破了 122,000 大关!这个数字不仅代表了它的火爆,更说明它已成为全球开发者构建 AI Agent 和 RAG(检索增强生成)应用的首选工具。

今天,我们就来聊聊:Dify 到底强在哪里?新手该如何快速上手?它和字节跳动的 Coze(扣子)又有什么区别?
一、 什么是 Dify?
简单来说,Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台。
它的核心逻辑是:“让 AI 应用开发像搭积木一样简单。” 无论你是想做一个能读懂公司文档的“知识库机器人”,还是一个能自动帮你写代码、发邮件的“AI 智能体”,Dify 都能通过可视化的界面,在几分钟内帮你实现。
Dify 的核心优势:
开源开放: 它是完全开源的,支持私有化部署。对于注重数据安全的企业来说,这是刚需。
模型无关: 支持 OpenAI、Claude、DeepSeek、Llama 等几乎所有主流模型,你可以随时切换“大脑”。
强大的 RAG 引擎: Dify 对知识库的处理非常专业,支持自动清洗、分段和向量化,检索精度极高。
可视化工作流: 像画流程图一样编排 AI 的逻辑,逻辑清晰,调试极其方便。
二、如何使用Dify
第一种:直接登入dify的官网
直接用它官网的云服务,类似只有阿里云,腾讯云一样,优点是不需要自己部署,省时间省精力,缺点是支持的智能体的个数有限制(超过5个就需要付费了,而且价格不低)。
另外就是如果你搭建一些知识库的话,涉及到企业或者敏感数据,可能不太方便,有安全问题。

第二种:就是完全本地化部署
直接下载dify的开源的源码,在自己本机或者服务器上进行部署,大家自己的专属的智能体应用。
好处是可以搭建无数个智能体,数量不受限制,而且数据可以存在在自己的服务器上,企业数据,敏感数据都有安全保证。
缺点:稍微复杂一些,但是其实也不复杂,几行命令就可以启动部署,但是建议自己有一个服务器最好,下面我来详细讲讲。
a).去github主页下载dify的源码
https://github.com/langgenius/dify/tags
dify的官网有2个大的版本,一个是0.x系列,一个是1.x系统,个人推荐用0.x系列比较稳定

点击zip下载即可,下载到服务器上然后解压即可。 也可以获取这个zip的下载链接 https://github.com/langgenius/dify/archive/refs/tags/0.15.8.zip ,直接用wget 下载,然后解压。
03.启动dify
安装好了之后,我们就需要启动这个dify 源码的了,官方是推荐用docker compose 启动,进入我们的dify 源码的目录
(base) [root@VM-0-7-centos 01.dify]# ls0.15.8.zip dify-0.15.8(base) [root@VM-0-7-centos 01.dify]# cd dify-0.15.8/
然后敲一下ls 可以看到里面有很多文件夹
(base) [root@VM-0-7-centos dify-0.15.8]# lsapi CONTRIBUTING_CN.md CONTRIBUTING_VI.md docker-legacy Makefile README_ES.md README_KL.md README_PT.md README_VI.mdAUTHORS CONTRIBUTING_JA.md dev images README_AR.md README_FR.md README_KR.md README_SI.md sdksCHANGELOG.md CONTRIBUTING.md docker LICENSE README_CN.md README_JA.md README.md README_TR.md web(base) [root@VM-0-7-centos dify-0.15.8]#
接着我们进入docker 这个目录,可以看到有一个这个文件

这个.env.example是一个隐藏文件,需要用ls -la 才看隐藏文件才能看到,里面都是dify 官方给我们写好的一个环境的配置文件,我们不需要去修改,只需要把它copy一下即可。
接下来我们就可以启动dify了。前提是你需要先安装好docker 和docker compose 这两个工具。检查一下你的环境里面是否有docke 版本 ,运行docker --version

然后检查一下是否有docker compose 工具, 运行docker compose --version 即可。
如果这2个工具都有的话,下面直接通过docker compose 启动即可,我们进入dify /docker 目录
(base) [root@VM-0-7-centos docker]# docker-compose up -d[+] Running 9/9 ✔ Container docker-redis-1 Running 0.0s ✔ Container docker-ssrf_proxy-1 Running 0.0s ✔ Container docker-weaviate-1 Running 0.0s ✔ Container docker-db-1 Running 0.0s ✔ Container docker-web-1 Running 0.0s ✔ Container docker-sandbox-1 Running 0.0s ✔ Container docker-api-1 Running 0.0s ✔ Container docker-worker-1 Running 0.0s ✔ Container docker-nginx-1 Started
敲完之后就可以看到很多docker container 都启动了,这些都是dify需要的一些容器镜像,我们只需要看到全部都是绿色启动即可。

如果你是在服务区上运行的,你就敲http://xx.xx.xx.xx/apps. (xx是你的服务器的ip), 就能看到下面这个网页,因为是第一次运行会自动跳转到install 这个网页,进行第一次登入的注册。

第一次登入,需要你输入一个管理员的邮箱和用户名,密码,设置一下即可。然后登入页面如下:

登入之后,就可以看到这样的界面

如果看到这个界面,恭喜你,已经成功搭建了自己私有的dify 平台了。
三、Dify vs Coze:我该选哪一个?
这是大家问得最多的问题。Dify 和字节跳动的 Coze 都是顶级的 AI 开发平台,但它们的“性格”截然不同。

最后说一下我的建议:
如果你是个人创作者,想快速做个机器人发布到社交平台,或者想白嫖强大的模型能力,选 Coze。
如果你是开发者或企业用户,考虑数据隐私、需要深度定制逻辑,或者想把 AI 能力嵌入到现有的产品中,Dify 是不二之选。

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