在GitHub 今日趋势榜上Dify 正以高热度持续霸榜。它主打“生产可用”的智能体（Agent）与工作流（Workflow），既能低门槛拖拽编排，又能深度二次开发，是当下搭建 AI 应用最稳、最快的一类基础设施之一。它既对个人开发者友好，也能对接企业级落地的安全与可观测。

项目简介

Dify（langgenius/dify）是一个开源的 AI 应用开发与运行平台，聚焦“从原型到生产”的完整闭环：数据、模型、Agent、工作流、评测、监控、权限与多租户治理。相较于单一聊天应用或框架，它提供“即插即用”的模块化能力：既能通过可视化编排快速产出 MVP，也能通过 SDK/HTTP 接口与外部系统深度集成，满足真实业务对稳定性、可观测与合规的要求。

Dify 的生态与社区活跃度高，多次进入 GitHub Trending，聚焦场景从客服助手、知识库问答、内容生成，到企业内部流程自动化、RAG 检索增强，再到复杂多工具的 Agent 协作。对于正要把“AI 点子”变成“可交付产品”的团队而言，Dify 是非常实用的一站式底座。

项目配图

主要特性

生产级工作流编排： 可视化节点式设计，支持分支、循环、并行与状态管理，从 Prompt 原型到复杂流程一键落地，显著降低工程实现成本。

多模型与多提供商接入： 开箱支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Ollama、自建推理等，便捷切换与混用，贴合真实“多云多模型”策略。

Agent****能力与工具生态： 内置 Agent 框架，支持工具调用（搜索、数据库、第三方 API）、知识库检索（RAG），可快速组装任务型与对话型智能体。

数据与知识库管理： 支持文档分片、向量化、索引与检索策略配置，内置评测与质量校准能力，确保问答与生成质量可控可复现。

可观测与评测体系： 请求链路、Token 成本、响应质量指标可视化；离线/在线评测与 A/B 对比，帮助团队持续迭代与压测。

权限、团队与多租户： 适配组织协作、角色权限与审计；支持将一个平台服务多业务线，满足企业治理与合规需求。

部署灵活： 支持 Docker、Kubernetes、本地与云端部署，既能快速试用，也能平滑扩展到高可用生产集群。

二次开发友好： 提供 SDK/API、Webhooks 与插件式扩展点，便于接入现有系统（CRM、工单、知识库、内网服务等）。

应用场景

企业知识问答与文档助手： 接入公司规章、产品手册、技术文档，构建内部问答与检索系统，减少重复咨询与信息孤岛。

客服与运营自动化： 基于 Agent + 工具链，实现多渠道自动回复、意图识别、表单处理、工单流转，显著降低人力成本。

内容生产与审核： 运营物料、营销文案、多语言本地化与合规校对，配合评测与 A/B，持续提升产出质量与转化率。

数据洞察与报表： 连接数据库/BI/搜索工具，构建“自然语言问数”的分析助手，自动生成可读报表与可视化摘要。

流程自动化与集成： 将审批、同步、通知、归档等跨系统流程编排为可监控的智能工作流，减少 Glue Code 与手工操作。

为什么是“当下热度最高之选”？

趋势证明：Dify 长期进入 GitHub Trending，兼具“话题性”和“持续迭代力”，体现出强社区驱动与产品化打磨。

赛道红利：Agent + Workflow 正在从“探索期”迈向“规模化落地期”，对企业降本增效有立竿见影的价值。

工程可交付：不仅是 Demo，好部署、好接入、好监控，真正贴合“生产”标准，这点在同类项目中极具差异化。

快速上手（示意）

1.部署：使用 Docker Compose/K8s 启动平台与依赖服务，配置模型提供商与密钥。

2.编排：在可视化界面创建工作流节点（检索、工具、模型调用、分支等），或创建任务型/对话型 Agent。

3.集成：通过 SDK/API 将应用嵌入你的 Web、移动端或企业内部系统，并接入日志与评测。

4.迭代：基于可观测指标优化 Prompt、检索策略与工具编排，做 A/B 与回归评测，逐步走向生产。

项目链接

GitHub仓库：https://github.com/langgenius/dify

结语

如果你正在寻找一个既能“快启动”又能“稳上线”的 AI 平台，Dify 值得第一时间上手。它把“从创意到生产”的关键台阶一层层搭好，让团队可以把时间花在真正有差异化的业务与体验上，而不是重复的工程胶水与集成工作。

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