Dify将建充满活力的插件生态系统!

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万事万物都经不起审视,因为世上没有同样的成长环境,也没有同样的认知水平,更「没有适用于所有人的解决方案」

不要急着评判文章列出的观点,只需代入其中,适度审视一番自己即可,能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人

怎么想、怎么做,全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」

































































0 前言

Dify v1.0.0正式发布,标志 Dify 作为 AI 应用开发平台迈出重要一步。

版本亮点

  • 版本升级: Dify 社区升级至 v1.0.0

  • 插件机制 :基于插件的新架构,模型和工具已迁移到插件,引入了代理策略、扩展和捆绑包

  • 工作流增强功能 :已添加代理节点,用于在工作流和聊天流中实现智能编排和任务执行

  • 开放生态系统 : Dify Marketplace推出是为了与社区、合作伙伴和企业开发人员一起培育一个蓬勃发展的插件生态系统

1 AI应用开发的新范式

随着生成式AI迅速崛起,2025年迎来一系列重大创新:

  • 基于强化学习的LLM,如 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1,推理能力表现出色

  • OpenAI Operator 正在探索通过计算机驱动的模型实现现实世界的任务自动化

  • Deep Research 在智能异步信息处理方面表现出色

这些进步标志AI应用正向独立执行复杂任务的方向转变。Dify 致力打造下一代 AI 应用平台,为开发者提供四大核心能力:

  • 推理 :整合增强的推理模型,以实现更佳问题解决能力

  • 行动 :扩展AI能力,以在数字(如执行软件操作)和物理环境(如智能家居和工厂的物联网设备集成)中执行操作

  • 动态内存 :优化的 RAG 和内存机制,以改善上下文理解和长期任务执行

  • 多模式 I/O :处理多种数据模式(文本、图像、视频和语音),实现直观的人机交互

Dify 提供灵活的开发框架,集成日益强大的模型、工具、决策逻辑和数据库,不断增强 AI 核心能力,使开发更加高效、智能,满足复杂的需求。

鉴于AI应用多样性,单一平台无法满足所有需求,标准化接口和通信协议至关重要。Dify 致力于构建一个开放、共享、充满活力的生态系统,让来自 Dify、社区开发者、企业以及第三方平台的组件无缝集成,实现价值共享和资源共享。最终,Dify 希望加速AI落地,并推动创新。

为此,Dify 开发一个插件系统和市场,构建生态系统的关键一步。

2 插件架构

v1.0.0 版前,Dify面临重大挑战: 模型和工具与核心平台紧密集成,添加新功能需要修改核心代码库,这拖慢了开发速度并阻碍了创新。 为此,重构 Dify 架构,并引入插件系统

主要优势

模块化插件

插件与 Dify 的核心架构分离,允许模型和工具独立运行,无需完整平台升级即可进行更新。用户只需更新相关插件,简化维护并确保兼容性。这也使新工具的开发和共享更加便捷,确保无缝集成。

开发人员友好体验

插件遵循标准化开发协议,提供带有远程调试、代码示例和 API 文档的综合工具链,以简化开发

热插拔设计

系统支持动态插件扩展和灵活使用,确保最佳的平台性能

多种分发渠道


Dify 市场(Marketplace)

聚合、分发和管理插件的平台。开发者可提交插件以供审核,并发布到 Dify 插件库。该市场目前提供 120 多插件:

  • 模型: OpenAI o1 系列(o1、o3-mini 等)、Gemini 2.0 系列、DeepSeek-R1 及其提供商,包括 OpenRouter、Ollama、Azure AI Foundry、Nvidia Catalog 等

  • 工具: Perplexity、Discord、Slack、Firecrawl、Jina AI、Stability、ComfyUI、Telegraph 等

  • Dify Marketplace 上有更多插件可供探索。查看如何将插件发布到 Dify Marketplace

社区共享

开发者可在 GitHub 等平台上自由共享插件,促进开源协作和社区驱动的创新。

本地部署

Dify 社区版、云版、企业版用户均可从本地包文件安装插件,共享内部工具,加速部署速度,促进团队内部资源共享。

这种模块化方法显著提高 Dify 的灵活性和可扩展性,从而促进了更高效、更具创新性的生态系统。

3 智能工作流

开发者可以使用 Dify 的工作流和聊天流节点灵活地编排应用程序并解决复杂问题。Dify 专注于优化节点类型和功能,并强调开放性,以更好地满足开发者的多样化需求。v1.0.0 版本引入了 Agent 节点,并通过 Agent Strategy 插件增强了推理策略,从而实现了工作流和聊天流的智能、自主编排。

https://framerusercontent.com/assets/YLncpf6QY0fFdPaIMoRXe4eVx8.mp4

  • 代理节点:工作流和聊天流中的决策中心,根据资源调度、状态管理、推理记录、工具选择等策略动态调用模型,提升工作流效率和场景适应性。

  • Agent 策略:将决策逻辑抽象为插件,并预设 ReAct 和 Function Calling 等策略,支持 Chain-of-Thoughts 和 Tree-of-Thoughts 等推理策略。同时,也提供了插件的开发标准,鼓励创新和共享

4 开放生态系统

多样化的插件将为 AI 应用提供核心能力,将 Dify 连接到外部平台,支持多模式交互,推动价值交换。


  • 生态系统连接器:这些扩展功能可实现与外部平台(例如 Slack)的无缝集成,从而促进数据和功能的互操作,从而构建高效的交互网络。插件端点还支持反向调用 Dify 的核心功能,包括模型、工具和工作流节点。

  • 多模态交互: Dify 支持图像生成、语音交互等多模态模型和工具插件,扩展 AI 应用处理多样化输入输出格式的能力。

  • 价值共享平台: Dify Marketplace 既是插件分发平台,也是创意交流中心。社区版下载量达 240 万次,企业版服务于众多财富 500 强企业。目标是帮助企业找到解决方案,同时赋能开发者推动创新并创造收益。

  • 为了构建蓬勃发展的插件生态系统,渴望与更多合作伙伴携手,为用户提供更全面、更成熟的解决方案。 在 v1.0.0 版本中,首批合作伙伴包括 OpenRouter、Brave、E2B、SiliconFlow、Agora、Fish Audio、Dupdub 等。 Dify衷心感谢合作伙伴的支持,并期待为用户和开发者提供更丰富、更先进的解决方案,同时推进 AI 技术与现有软件的融合。

这个开放的生态系统促进所有参与者的协作、创新和共同成功。

5 前景

Dify 会继续通过插件的方式解耦和开放 Dify 核心能力,增强平台灵活性,以满足多样化的开发需求。如利用数据处理组件来改进 RAG 工作流编排,助开发者应对复杂挑战。

为支持生态系统发展,Dify将建立持续的合作伙伴网络,打造开放的 AI 中间件平台,连接工具与用户,并提供定制化的解决方案。还将推广行业专属用例,加速企业数字化转型和智能化升级。

此外,Dify 将完善开发者文档和工具链支持,并通过线上线下活动邀请全球开发者共建。Dify将认真倾听社区反馈,持续优化产品功能,致力于构建一个开放、繁荣、促进创新、资源共享的生态系统。

6 总结

为了让大家更便捷地体验 Dify v1.0.0,探索平台功能,参与 Dify 生态共建。

本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!

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写在最后

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### AnythingLLM 和 Dify 的介绍 #### AnythingLLM 特点 AnythingLLM 是一款专注于使 AI 助手能够理解本地文本资料并基于这些资料进行问答的应用程序。对于希望构具备深入理解和处理特定领域文档能力系统的开发者而言,这是一个理想的选择[^3]。 #### Dify 平台特性 相比之下,Dify 提供了一个更为灵活的平台,允许用户创自定义对话流程,并支持集成多种第三方插件,比如搜索引擎和数据库接口等功能模块。这使得它成为那些寻求高度定制化解决方案团队的理想工具。 ### 两者之间的主要区别 | 方面 | AnythingLLM | Dify | | --- | --- | --- | | **核心功能** | 主要用于解析和查询本地存储的知识库文件 | 支持复杂的交互逻辑设计及外部服务连接 | | **适用场景** | 当需要实现精准的内容检索与响应时表现优异 | 更适合于复杂业务逻辑下的自动化任务执行 | | **技术门槛** | 较低的技术要求,易于上手使用 | 需要有一定的编程基础来充分利用其全部潜力 | ### 技术选型考量因素 - **核心需求** - 若目标是让AI助手高效地读取并回应有关内部文档的问题,则应优先考虑 AnythingLLM。 - 如需立一个可以自由配置交流模式并且拥有强大外设兼容性的系统,那么Dify将是更好的选项。 - **可扩展性和生态系统活力** - 尽管两个项目都提供了良好的API访问权限以便进一步开发,但是就目前来看,在这方面做得更好一点的是Dify,因为它的社区更加活跃,有更多可用资源和支持。 - **部署灵活性** - Both platforms offer deployment options that include local installations as well as containerized solutions via Docker images. Users should evaluate their specific infrastructure requirements when deciding which one to use. ```bash docker run --name anythingllm -p 8080:8080 your_docker_image_name_for_anythingllm ``` ```bash docker run --name dify -p 9090:9090 your_docker_image_name_for_dify ```
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