总榜持续记录
历史最佳#54当前排名#54
与上一期排名持平
- 记录天数
- 12 天
- 记录期 Star
- +1.2k
@langgenius
dify
langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.
STARS151,219
FORKS23,864
ISSUES924
LANGUAGETypeScript
HISTORICAL INTELLIGENCE
历史情报摘要
总榜历史趋势
2026-07-24 至 2026-08-04，掉榜日期保留为空缺。
排名，数字越小越靠前
VERIFIABLE HEALTH SIGNALS
项目健康证据
维护、响应、交付与采用风险分开观察，不生成虚假的单一总分。MAINTENANCE
核对提交维护活性
- 近 90 天 Commit
- ≥300 已采集下限
- 活跃贡献者
- ≥51 按公开提交账号去重
- 近 12 月活跃月份
- 2/12 基于已采集提交
RESPONSE
核对样本社区响应
- Issue 关闭率
- 55% 43/≥78 个同期新 Issue
- Issue 关闭中位数
- 16 小时 仅统计已关闭样本
- PR 合并率
- 54% 163/≥300 个同期新 PR
- PR 合并中位数
- 1.6 小时 仅统计已合并样本
DELIVERY
核对发布持续交付
- 近 12 月正式 Release
- 26 排除草稿与预发布
- 最近正式 Release
- 2026-07-28 以公开发布时间为准
- 发布间隔中位数
- 12.8 天 至少两次正式发布才计算
ADOPTION
查看仓库采用风险
- 仓库状态
- 正常开放 未发现归档标记
- 开源协议
- 未识别 仍需核对完整协议与依赖
- Security Policy
- 未发现 仅检查 GitHub 社区资料
AI-ASSISTED PROJECT BRIEF
项目定位与辅助解读
AI 解读仅作初评参考，技术落地请以 GitHub 源码、README 和完整协议为准。
项目资料AI 整理
Dify 是一个开源 LLM 应用开发平台，提供可视化工作流、RAG 流水线、智能代理、模型管理及可观测性功能，支持云端和自托管部署，帮助团队快速从原型到生产。
Dify 由 LangGenius 开发，采用 TypeScript 编写，在 GitHub 上获得超过 15 万颗星，社区活跃。其核心定位是低代码/无代码的 AI 应用构建平台，集成了数百种 LLM（包括 GPT、Llama 等）、提示工程 IDE、RAG 管道、Agent 能力（5 0+ 内置工具）以及 LLMOps 监控功能。同时提供后端即服务 API，支持 Docker Compose、Kubernetes 等多种部署方式。从公开资料看，项目承诺支持从原型到生产的无缝过渡，但具体性能与安全性指标需用户自行验证。
核心亮点
项目最值得关注的能力
- 可视化 AI 工作流画布，支持拖拽构建复杂流程
- 内置 RAG 管道，支持 PDF、PPT 等多格式文档解析与检索
- 提供 50+ 预置工具（如 Google Search、DALL·E）以及 Agent 能力
- 支持多种部署方式：Docker Compose、Kubernetes、云平台（AWS、Azure 等）
- 集成可观测性工具（Opik、Langfuse、Arize Phoenix）用于监控与调优
适用场景
它可以解决哪些实际问题
- 构建基于 LLM 的客服问答机器人
- 开发企业级知识库检索增强生成（RAG）应用
- 自动化多步骤业务流程（如审批、数据提取）
- 快速搭建原型并迭代提示词和模型配置
技术观察
从公开资料提炼的实现特征
- 使用 Docker Compose 部署时需至少 2 核 CPU、4 GiB 内存
- 支持通过环境变量自定义配置，配置参考 .env.example 文件
- 提供社区贡献的 Helm Charts 和 YAML 文件用于 Kubernetes 部署
- 可通过 Terraform 或 AWS CDK 一键部署到主流云平台
优势判断
相对明确的项目价值
- 社区庞大（150k Stars、23.7k Forks），文档和生态丰富
- 支持多种 LLM 提供商和自托管模型，兼容 OpenAI API 格式
- 低代码/无代码界面降低 AI 开发门槛，适合非技术用户
- 提供云端免费试用服务（含 200 次 GPT-4 调用）
局限与注意
评估和采用前需要留意
- 开源许可证为 'Other'，非标准 OSI 许可，商业使用需确认条款
- 从公开资料看，未提供独立的安全审计报告或 CVE 记录
- 大规模生产环境下的性能与可靠性需用户自行压测与验证
- 部分高级功能（如企业版）可能需付费授权
适用人群
哪些开发者和团队值得关注
- 希望快速构建 AI 应用的开发者与产品经理
- 需要自托管 AI 平台的企业 IT 团队
- 对 LLMOps 和 RAG 管道有需求的 AI 研究人员
- 低代码/无代码工具用户，无需深入编程即可搭建智能代理
Dify 是一款功能全面、社区驱动的 LLM 应用开发平台，在可视化构建 AI 工作流和 RAG 管道方面表现出显著优势。其丰富的模型支持、内置工具以及多种部署选项降低了 AI 应用开发的门槛。然而，由于许可证非标准且缺少第三方安全审计，商业环境采用前应仔细审查许可条款并进行独立安全与性能测试。总体而言，Dify 是 AI 原型验证和中小规模生产的有效工具，但在关键业务场景中需额外验证。由 AI 基于 GitHub 公开资料辅助生成，不构成安全审计、生产选型或专业建议。
依据与内容边界
区分可验证事实、项目方自述与 AI 推断
GitHub 可验证事实
Star、Fork、License、更新时间及健康证据样本来自 GitHub 公开接口。
项目方自述
功能与使用方式主要来自仓库描述和 README，未经本站独立验证。
AI 推断
适用场景、优势与局限属于辅助解读，应结合原始文档独立判断。
- GitHub事实：仓库 stars 150336，forks 23686，open issues 997，语言 TypeScript，许可证标注为 Other。
- 项目方自述：Dify 是开源 LLM 应用开发平台，提供工作流、RAG、Agent、模型管理、可观测性等功能，支持 Docker Compose、Kubernetes 及云平台部署。
- AI推断：从 README 描述的集成工具链和社区贡献的部署方案看，项目生态较成熟，但安全性、性能及兼容性需用户自行评估。
生成于 2026-07-27 11:05
规则版本 2026-07-v2
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