Dify: Open-Source-Plattform für LLM-Anwendungen

Dify ist eine Open-Source-Plattform zum Bau von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLM). Entwickelt vom Unternehmen LangGenius, vereint sie einen visuellen Workflow-Editor, eine RAG-Pipeline für eigene Dokumente, Agenten-Funktionen und die Verwaltung hunderter KI-Modelle unter einer Oberfläche. Mit über 150.000 GitHub-Sternen gehört Dify zu den meistgenutzten Projekten seiner Kategorie.

Funktionsumfang

Dify deckt den Weg von der Idee zur fertigen KI-Anwendung ab: Auf einer Canvas werden Workflows aus Bausteinen zusammengesetzt, eine Prompt-IDE hilft beim Formulieren und Testen der Anweisungen. Die eingebaute Wissensdatenbank nimmt Dokumente auf und stellt sie per RAG dem Modell bereit. Agenten können mit über 50 integrierten Werkzeugen ausgestattet werden, und angebundene Modelle — von OpenAI über Anthropic bis zu lokalen Modellen via Ollama — lassen sich zentral verwalten. Fertige Apps erhalten automatisch eine Chat-Oberfläche und eine API; Logs und Kosten sind einsehbar.

Lizenz und Kosten

Dify steht unter der “Dify Open Source License” — Apache 2.0 mit Zusatzbedingungen, ähnlich wie bei n8n also keine klassische Open-Source-Lizenz. Der interne Einsatz ist frei; eingeschränkt sind vor allem der Betrieb als eigener Mehrmandanten-Dienst und das Entfernen von Logo und Copyright-Hinweisen. Die selbst gehostete Community-Edition ist kostenlos und enthält die Kernfunktionen. Die Cloud-Variante beginnt mit einem kostenlosen Sandbox-Tarif (200 Message-Credits); Professional kostet 590 US-Dollar pro Jahr, Team 1.590 US-Dollar pro Jahr, Enterprise-Konditionen gibt es auf Anfrage.

Self-Hosting

Der Betrieb auf eigener Infrastruktur läuft über Docker Compose; als Minimum nennt das Projekt 2 CPU-Kerne und 4 GB RAM. Für Kubernetes existieren von der Community gepflegte Deployments. Damit eignet sich Dify auch für Szenarien, in denen Dokumente und Chatverläufe das eigene Haus nicht verlassen dürfen — ein Punkt, der es vom rein cloudbasierten Wettbewerb abhebt.

Abgrenzung zu n8n

Dify und n8n überschneiden sich, lösen aber unterschiedliche Aufgaben:

Ehrlich eingeordnet: Wer einen Wissensassistenten oder Kunden-Chatbot mit eigener Dokumentenbasis will, kommt mit Dify schneller ans Ziel — die Chat-Oberfläche, die RAG-Pipeline und das Modell-Management sind fertig eingebaut. Sobald es aber darum geht, Geschäftsprozesse über viele Systeme hinweg zu automatisieren — CRM, E-Mail, ERP, Datenbanken — spielt n8n seine Stärke aus: deutlich mehr Integrationen, eigener Code an jeder Stelle und Abläufe, in denen das Sprachmodell nur einer von vielen Schritten ist. In der Praxis ergänzen sich beide: Dify stellt die KI-App, n8n die Prozessautomatisierung dahinter.

Einordnung für den Mittelstand

Für einen ersten internen Wissensassistenten ist Dify ein pragmatischer Einstieg mit geringer Hürde. Wer darüber hinaus KI-Agenten in bestehende Abläufe integrieren will, sollte die Architektur vorab planen — etwa im Rahmen einer KI-Agenten-Entwicklung oder mit Unterstützung einer n8n-Agentur, wenn die Prozessautomatisierung im Vordergrund steht.