Dify vs Langchain 两大 智能体框架 全面分析，开发一个Agent 该怎么做框架 选型？

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AI 智能体应用开发 框架简介

在 AI 智能体应用 开发的世界里，选择一个合适的框架是至关重要的。

选对智能体 平台非常关键， 它直接影响你的AI应用的效率、可扩展性和整体表现。

一个合适的平台能简化开发过程，增强模型集成，并优化 用户体验 。

近年来，AI 智能体应用开发工具经历了显著的演变。 以下是这十款框架的简要概览，展示它们的定位和核心功能：

框架	类型	核心功能	许可证	主要语言
LangChain	开发者工具包	模块化LLM编排、RAG、代理	MIT	Python, JS/TS
Dify	低代码平台	快速应用开发、RAG、代理	Apache 2.0	Python, JS
LlamaIndex	数据框架	数据索引、检索、RAG	MIT	Python
Haystack	NLP管道框架	语义搜索、问答、RAG	Apache 2.0	Python
Flowise	低代码平台	基于LangChain的视觉化应用构建	Apache 2.0	JS/TS
Langflow	低代码平台	视觉化工作流、RAG、代理	MIT	Python
CrewAI	代理框架	多代理协作	MIT	Python
AutoGPT	自主代理	目标导向的任务自动化	MIT	Python
n8n	工作流自动化	通用自动化，支持LLM集成	Fair-code	JS/TS
MaxKB	知识库平台	知识管理、RAG	AGPL-3.0	Python

• Dify：低代码拖拽界面，适合非技术用户，快速上手。
• LangChain：需要Python或JS编程经验，学习曲线较陡，适合有技术的开发者。
• LlamaIndex：中等难度，专注于数据任务，需Python基础。
• Haystack：开发者友好，管道设计直观，适合NLP任务。
• Flowise：低代码，基于LangChain，拖拽式设计对新手友好。
• Langflow：视觉化界面支持代码导出，兼顾新手和开发者。
• CrewAI：中等难度，需Python，代理设置简单但需理解角色分工。
• AutoGPT：命令行操作复杂，不适合初学者。
• n8n：低代码自动化，界面直观，适合工作流设计。
• MaxKB：知识库创建简单，但文档不足增加学习成本。

Dify和Langchain 成为两大核心智能体 开发的代表 框架

Dify和Langchain作为这个领域中的佼佼者，各自提供了独特的功能和能力，满足了各种开发者的需求。

首先，Langchain蓬勃发展，为开发者提供了一个的AI应用开发的基础框架。Langchain专注于为开发者提供一个与模型高效互动的单一触点。

另外，Dify 因其低代码、拖拉拽而闻名，通过其云服务已经创建了超过13万个AI应用。Dify在GitHub上有着31.2k的星级，因其强大的功能和用户友好的界面而广受认可。

总的来说，Dify凭借其完整的UI解决方案和无缝的集成能力