收藏必备！LangChain vs Dify：大模型应用开发如何选？一文读懂两大核心工具区别

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：

一、核心定位：“代码框架” vs “低代码平台”

通俗理解：

• LangChain 像 “乐高积木散件”：你需要用代码把 “模型调用、工具链、记忆模块” 等积木拼起来，自由度极高，但需要会 “拼”；
• Dify 像 “乐高成品套装”：提供可视化界面直接组装，还自带 “包装盒（管理后台）、说明书（模板）、售后（运维工具）”，开箱即用。

二、核心能力：“极致灵活” vs “开箱即用”

1. 开发方式：代码定制 vs 可视化配置

• LangChain：完全基于代码开发，支持精细化控制每一个环节：

• 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。

2. 核心功能侧重：

3. 扩展性：

• 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）。

三、适用场景：“复杂定制” vs “快速落地”

✅ 优先选 LangChain 的场景：

1. 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；

2. 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；

3. 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；

4. 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。

✅ 优先选 Dify 的场景：

1. 快速验证 / 落地需求

   比如产品原型验证、内部办公助手（如知识库问答、客服机器人），希望 1-2 天内上线；

2. 非技术人员主导的项目

   产品 / 运营人员想自主搭建大模型应用，无需依赖开发团队；

3. 标准化应用场景

   如通用问答、企业知识库、简单工具调用（如查天气 / 查订单），无需复杂定制；

4. 需要快速运维的场景

   希望自带监控、日志、用户管理，无需额外开发运维工具。

四、协作与生态：“开源社区” vs “产品化生态”

• 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。

五、总结：怎么选？

所以对于聪明的你来说，需要学会的是进阶玩法：二者结合

很多企业会 “用 LangChain 做核心定制，用 Dify 做交付运维”—— 比如：

1. 开发者用 LangChain 编写复杂的 Agent 逻辑（如多工具联动、自定义推理）；
2. 将 LangChain 封装的能力作为 “自定义工具” 接入 Dify；
3. 产品 / 运营人员在 Dify 中可视化配置前端、知识库、权限，快速发布和运维。

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