Dify vs Flowise深度对比：2026年哪个AI Agent平台更适合你？

两个平台都用过半年以上的人来写这篇对比。Dify（GitHub 149K stars）和Flowise（GitHub 55K stars），哪个更适合你的AI Agent项目？不绕弯子，直接给结论。

一句话结论

你的项目偏RAG（问答机器人/知识库）？选Dify。偏Agent（多步推理/工具调用）？选Flowise。

就这么简单。但真正用过才知道，差异不止这些。

我的踩坑经历

先交代背景：我用Dify搭过一个企业知识库问答系统，用Flowise搭过一个自动化分析报告Agent。

Dify上手快，但深入用发现某些地方很拧巴。Flowise看起来简陋，但真需要灵活性的地方它反而更开放。

下面从5个维度展开，每项都给星级评分（★）。

一、部署体验

Dify ★★★★☆

Dify的docker-compose一键部署很成熟。官方文档给的命令直接跑就行：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

15分钟能跑起来。但要注意——默认会启动6个容器（API、Worker、Web、DB、Redis、Nginx），对服务器配置有要求。2核4G的机器跑Dify会卡，建议4核8G起步。

Flowise ★★★★★

Flowise简单到离谱：

npm install -g flowise
flowise start

一个Node.js进程搞定。或者Docker：

docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowiseai/flowise

1核2G的服务器都能流畅运行。 如果只是个人开发测试，Flowise的轻量是巨大优势。

结论： 个人开发者/小团队 → Flowise胜。企业级部署 → Dify的完整方案更合适。

二、RAG能力（检索增强生成）

Dify ★★★★★

Dify的RAG是它的核心优势。

• 知识库管理： 支持PDF/HTML/Notion/网页等10+种数据源，分段策略可调（分段长度/重叠度/分段规则）
• 检索策略： 向量检索 + 全文检索 + 混合检索（HyDE模式也有）
• 召回测试： 内置Recall测试功能，修改分块参数后能立刻看到召回率变化
• Embedding模型： 内置OpenAI、Cohere、Jina，也支持自定义

Flowise ★★★☆☆

Flowise的RAG能做，但不方便。

• 需要手动串联Vector Store节点 + Embedding节点 + LLM节点
• 没有内置知识库管理界面，文档上传、分块预览这些得自己搭
• 检索策略只有简单的Top K向量搜索

结论： 做知识库问答 → 无脑选Dify。Flowise的RAG属于「能用，但不好用」。

三、AI Agent能力

Dify ★★★★☆

Dify的Agent功能在v2.0后大幅提升：

• 支持ReAct和Function Calling两种Agent模式
• 内置工具：Google搜索、Bing搜索、Wolfram Alpha等
• 自定义工具：通过OpenAPI/Swagger导入，或者写自定义工具代码
• 多Agent编排：支持Agent间的过渡和协作

但有个缺陷： Agent的中间推理过程不能细粒度干预。你想改一下ReAct的Prompt模板？对不起，那部分没开放。

Flowise ★★★★★

Flowise的Agent是我认为它真正的强项：

• 完全开放的Prompt控制 — 你可以修改Agent的system prompt、ReAct模板、甚至每步的指令。这点Dify做不到
• ChatFlow可视化 — 不是死板的链式结构，可以画分支/循环/条件判断
• Tool自由度极高 — 可以写自定义JS/Python代码作为Tool，也可以用自定义API
• Multi-Agent — 原生支持多个Agent协作（Supervisor → Specialist模式）

一个实际场景： 我需要Agent先查数据库，再根据结果决定调用哪个API，最后汇总成报告。在Flowise里用ChatFlow + 条件分支 + 循环节点，30分钟搞定。在Dify里实现同样逻辑，我得写自定义代码。

结论： Agent深度定制 → Flowise完胜。

四、社区与生态

Dify有字节跳动背景，中文支持极好，文档全中文。Flowise是完全海外社区，中文资料少。

结论： 中文开发者 → Dify生态更有优势。英文OK且喜欢自定义 → Flowise自由度更高。

五、扩展性与二次开发

Dify

架构是Python后端 + TypeScript前端。如果你想加功能： - Server端： Flask + Celery，通过插件机制扩展 - 插件系统： 2026年推出正式插件市场，可以装社区插件 - API： RESTful API完善，可以嵌到其他系统

Flowise

架构是Node.js + React + Express。扩展方式： - 节点包： 可以发布npm包作为自定义节点（也是最大的扩展方式） - 完全开源： 想改源码直接fork改，GPL-3.0许可证 - Embedded模式： 可以内嵌到你现有的Express/Next.js应用里

核心差异： Dify是「平台」，你用它。Flowise是「框架」，你改它。

总结：怎么选？

我的建议： 两个都装。Dify用docker，Flowise用npm全局装，互不冲突。知识库场景走Dify，Agent场景走Flowise。我就这么用的，效果很好。

💡 建议收藏本文。 选平台是长期决策，换平台成本很高。这篇对比的每个维度都是实际用出来的，不是看文档写的。

📤 转发给做AI Agent的朋友。 他可能也在犹豫选哪个，这篇文章能帮他省一整天调研时间。

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