AI Agent、低代码、模块化AI开发工具Top级选手深度对比，Dify vs LangChain！一文搞清二者差异与如何选择

飞速跃进的人工智能(AI)领域与大型语言模型(LLM)的不断精进，为创造更细腻、个性化的应用程式开启了无限的想象空间，像是AI智能对话机器人、AI图像等生产工具的涌现，都是这一技术革新趋势的鲜活例证。

在进行任务AI应用的创造之前，选择一个适宜的开发平台是非常重要的，不同产品有着不同的优势，如果用契合我们所需要的场景的工具，往往可以事半功倍，简化开发流程，强化模型的融入度，同时确保足够友好，且我们使用成本不会太高。

近年来，低代码和模块化AI开发越来越受欢迎。这一趋势旨在使更多的人能够进行AI开发，而不仅仅是有经验的编码人员。而LangChain 和 Dify 都是这其中用于构建Agent智能体应用的热门工具，通过提供不同的设计理念和功能特点，服务不同的场景和客户。但是对于这两种工具具体如何选择，的确是很多小伙伴现在的疑惑。

我们可以这样简单理解，LangChain这类的开发库比较像是有着锤子、钉子的工具箱。与之相比Dify则提供了更接近生产需要的完整方案，提供了一个可视化、低代码平台，旨在简化 AI 开发，让我们能够创建创新应用程序，不会被技术细节所困扰。除此之外，Dify 是开源的，由一个专业的全职团队和社区共同打造，我们可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制。

简单来说，Dify凭借其完整的UI解决方案和无缝的集成能力而出众，而Langchain则以其简洁和专注的功能脱颖而出。这两个平台各自有独特的优势，今天我们就来深入比较一下这两者的差异，帮助大家在有需要做智能体构建时选择最合适和最出活的工具

Dify是一个开源、用户友好、低代码平台，旨在简化AI应用程序的创建。它已经在其云服务上创建了超过130,000个AI应用程序。在GitHub上拥有令人印象深刻的34.8k颗星星，对于那些新手或寻求快速原型设计的人来说，这是一个绝佳的选择。Dify的拖放界面允许用户通过连接预构建的组件来直观地构建AI工作流程，用于自然语言处理、图像生成或数据分析等任务。

Dify的主要优势包括：

• 使用简便：其视觉界面只需要很少的编码知识，使更多的用户能够使用。

• 开发速度快：预构建的组件和工作流程加速了应用程序的创建过程。

• 集成：它与流行的AI模型（如OpenAI的GPT系列）无缝集成。

Dify创新的蜂巢架构设计，可以增强灵活性和可扩展性，使开发人员能够集成各种模型并简化开发流程。

LangChain是一个灵活的Python库，为开发人员提供对其AI应用程序的精细控制。它非常适合具有编码经验和需要高度定制的AI解决方案的人。LangChain充当了一个工具包，提供了构建复杂AI工作流程所需的构建块，包括语言模型、代理、链和内存组件。

LangChain的主要优势包括：

• 灵活性：基于Python的特性允许无限定制和复杂逻辑。

• 精细控制：开发人员可以根据自己的特定需求定制AI工作流程的每个方面。

• 社区：LangChain拥有一个蓬勃发展的社区，提供丰富的资源和支持。

LangChain更多的是依靠其开发库为开发人员提供必要的工具和资源，用于创建AI应用程序

一句话总结：如果需要高度定制和灵活性，LangChain 是更好的选择；如果需要快速上手和用户友好的界面，Dify 则更为合适

功能特点：

• LangChain 是一个开源框架，专注于简化由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的开发。提供了各种模块和工具，LangChain 的设计思想是模块化和灵活性高，支持多种 LLM（如 GPT-3、GPT-4、BERT 等），并且通过组合模块和能力抽象来扩展 LLM 的能力。

• Dify 则更强调易用性和简化配置，提供了完整的 UI 解决方案和无缝的集成能力。Dify 的架构设计创新，采用蜂巢架构，旨在增强灵活性和可扩展性，使开发人员能够集成各种模型并简化开发流程。

使用方法和开发风格：

• LangChain 更适合希望通过代码层面灵活配置来开发应用的开发者，依赖于代码层面的灵活配置，提供了开发库和集中的模型集成解决方案。

• Dify 更适合那些希望通过 UI 和平台集成功能来实现模型应用的开发者，比起开发代码，配置就可以实现基本所有的功能。

1. 模型中立性和集成

Dify支持模型中立性

模型中立性是AI应用开发的一个关键因素，Dify在这方面表现出色，允许用户在没有任何限制的情况下使用各种模型。这种方法使开发人员能够在AI应用开发中尝试不同的语言模型，而不受特定模型或框架的束缚。通过支持各种模型，包括专有和开源选项，如OpenAI、Hugging Face和LocalAI，这种模型中立的方法对于需要根据特定项目需求、预算限制或性能需求切换模型的开发人员至关重要。

LangChain的模型集成

也支持与各种模型的集成，但更注重提供简化的模型交互方法。LangChain允许开发人员无缝集成和交互多个NLP模型，确保他们可以利用不同模型的优势来完成特定任务，而不受限于单一框架。

2. 构建和运行AI应用

Dify的可视化应用构建

Dify通过其创新功能“可视化应用构建”与“GPT-4”（Visual App Building with GPT-4）彻底改变了创建AI应用程序的过程。这个创新工具使开发人员能够通过直观的拖放界面创建AI应用程序，即使对技术知识不太熟悉的人也能轻松上手。

Dify的联合创始人Richard Yan强调，创建提示不仅仅是生成文本，还涉及大量的调试、严格的测试会话、细致的数据注释等。

LangChain的提示IDE

相比之下，LangChain提供了一个Prompt IDE（集成开发环境），以及一个API，用于创建和管理提示（给AI模型的指令）。这些提示使与不同模型的交互和集成变得更加容易。

LangChain的Prompt IDE简化了创建、测试和优化提示的过程，确保AI模型提供准确和相关的响应。对于专注于自然语言处理任务的开发人员来说，这个工具也一定程度上简化了创建复杂工作流程和增强与多个语言模型的交互。

3. 部署和灵活性

Dify的云和自托管选项

自托管（Community Edition）：Dify提供自托管方式，在GitHub上提供开源的仓库，这就允许用户自己控制部署，确保数据隐私。适合注重控制、定制和数据隐私的用户。需要技术专长进行设置和维护。

云部署（间接）：Dify也承认云部署的潜在需求，提供了使用Railway或Fly.io等平台的的方式以满足那些寻求托管体验的人的需求。

LangChain通过Langserve进行本地部署

LangChain通过与LangServe的集成来简化AI应用程序的部署过程，LangServe是一个旨在简化将LangChain组件部署为RESTful API的框架。虽然LangServe主要专注于部署到远程服务器，但也可以用于在测试和开发过程中在本地运行LangChain组件。这种本地设置可以为开发人员提供一个实验和调试的沙盒环境，然后再部署到生产环境。

为啥这里单独提了一下云环境部署呢，因为自己搞环境的确需要点耐心，着急使用的小伙伴可以直接选择云平台的服务，交点费用，但是自己运维环境的精力可以省下来研究功能!不过这里原谅我找到的方案都是基于阿里云的，因为已经有一些基建在上面了哈哈，图个方便!

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对于Langchain，同样可以基于阿里云的PAI-EAS(企业级人工智能服务)中，支持一键部署LangChain应用，阿里云的PAI-EAS提供了预置的LangChain插件，快速集成企业内业务的知识库，将业务文件通过向量化的方法一键集成到向量存储检索库中，也支持各种主流的开源大模型(通义千问、Llama和Falcon等)