一文了解：智能体大模型LangChain 和 Dify有什么区别？

LangChain 和 Dify 是大模型应用开发的两大核心工具，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。但二者的定位、目标人群和使用方式差异显著。

今天我们来具体分析一下，这两者在定位、能力、如何选择、以及实际应用方面有什么区别？

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，能够满足AI应用开发的不同需求。

其实，二者的本质不同，属于低代码 (Low-Code) 框架 vs 高代码 (High-Code) 框架两大阵营的本质区别。

区别很容易，以下从核心维度拆解二者的区别，帮你快速选对工具：

LangChain：完全基于代码开发，支持精细化控制每一个环节：
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- 比如自定义 Agent 的决策逻辑（如 "什么时候调用工具、调用失败怎么重试"）；
- 支持扩展自定义组件（如自己写的向量检索算法、私有工具接口）；
- 但需要手写代码处理模型调用、参数调优、错误处理等所有细节。示例（极简代码片段）：
Dify：全程可视化操作，无需写核心业务代码：
- 拖拽式搭建提示词、工具调用、知识库（RAG）流程；
- 一键配置模型（支持 GPT / 文心 / 讯飞等）、API 密钥、上下文窗口；
- 自带版本管理、日志监控、用户权限控制，开发完成后直接生成 API / 小程序 / 网页。

功能模块	LangChain	Dify
提示词工程	代码定义 Prompt 模板，支持动态变量	可视化 Prompt 编辑器，实时预览效果
工具调用	代码编排工具链（Tool/Agent），支持自定义工具	可视化绑定 API/MCP 工具，无需写调用代码
知识库（RAG）	需手动集成向量库（Milvus/PgVector），代码实现检索逻辑	内置 RAG 引擎，一键导入文档、配置检索策略
多模态支持	需代码扩展（如集成 CLIP 模型）	内置图片 / 语音处理，可视化配置多模态交互
应用发布	需自行封装 API / 前端	一键生成 API、网页、小程序、微信机器人
运维监控	无原生支持，需自行开发日志 / 监控	内置访问日志、调用统计、错误分析
多 Agent 协作	支持（LangGraph），需代码编排	基础支持，可视化配置多角色交互（弱于 LangChain）

LangChain

：扩展性无上限 ------ 开发者可自定义任何组件（如自定义 Agent、自定义记忆模块、自定义检索算法），适合深度定制的复杂场景（如企业级多智能体协作、私有化部署的复杂 RAG 系统）；
Dify

：扩展性有限 ------ 支持通过插件 / 自定义代码片段扩展，但核心逻辑受平台框架约束，适合标准化场景，难以支撑极复杂的定制化需求（如千亿参数模型的分布式推理）。

需要深度定制的复杂应用

比如多智能体协作系统（如 AutoGen+LangChain）、需结合自有算法的 RAG 系统、与企业核心业务系统深度耦合的大模型应用；
开发者主导的项目

团队以算法 / 后端开发者为主，能接受代码开发和维护成本；
极致性能优化需求

比如需要手动调优模型调用逻辑、工具链执行效率，或适配边缘端部署；
学术 / 研究场景

探索新的 Agent 架构、推理策略，需要灵活修改核心逻辑。

LangChain：
- 开源社区活跃，插件 / 组件丰富（如对接各类模型、向量库、工具）；
- 无官方商业版，需自行解决部署、运维、售后问题；
- 适合技术团队自主掌控全流程，灵活适配企业私有环境。
Dify：
- 开源版免费，商业版提供企业级支持（如私有化部署、专属客服）；
- 生态偏向产品化，内置对接主流模型 / 工具的插件，无需自行适配；
- 适合中小企业或非技术团队，快速享受 "开箱即用" 的产品化能力。

很多企业会 "用 LangChain 做核心定制，用 Dify 做交付运维"------ 比如：

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