2025年开年以来，我们见证了DeepSeek-R1带来的技术范式突破，Deep Research对科研领域的震撼，也正在经历着Manus的一次次刷屏。这场由基础大模型、垂直领域工具到通用智能体的三级进化浪潮，正推动AI技术从学术殿堂走向大众生活场景，完成从对话工具到专业化生产力组件，再向具备自主任务规划能力的智能体的跃迁。
那Dify又是什么呢？
我们来看看Dify官方文档中的介绍：
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 [LLMOps](https://docs.dify.ai/zh-hans/learn-more/extended-reading/what-is-llmops) 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
为什么使用 Dify？
你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。
重要的是，Dify 是 开源 的，它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制。
> 我们的社区用户对 Dify 的产品评价可以归结为简单、克制、迭代迅速。 ——路宇，Dify.AI CEO
希望以上信息和这份指南可以帮助你了解这款产品，我们相信 Dify 是为你而做的（Do It For You）。
Dify 能做什么？
- 创业，快速的将你的 AI 应用创意变成现实，无论成功和失败都需要加速。在真实世界，已经有几十个团队通过 Dify 构建 MVP（最小可用产品）获得投资，或通过 POC（概念验证）赢得了客户的订单。
- 将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
- 作为企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将 Dify 部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。
- 探索 LLM 的能力边界，即使你是一个技术爱好者，通过 Dify 也可以轻松的实践 Prompt 工程和 Agent 技术，在 GPTs 推出以前就已经有超过 60,000 开发者在 Dify 上创建了自己的第一个应用。Dify发布2年多了，star数累计已经达到81.3k，是一个非常活跃的开源AI应用开发平台。它让我们普通开发者，甚至是非开发人员，通过简单的拖拉拽就能快速构建出具备生产级能力的垂直领域AI应用。
总结一下三个工具之间的差异：
1. Deep Research（OpenAI）：专注垂直领域深度研究，通过多轮搜索→分析→总结的闭环，将数小时专业工作压缩至10分钟。其核心价值在于信息检索精度与结构化报告生成能力，例如金融领域的宏观趋势预测。 2. Manus（Monica.im）：定位通用任务执行平台，强调多代理协同与虚拟机环境下的"环境交互"。典型案例包括简历筛选→面试安排→薪酬谈判的全流程自动化。 3. Dify（开源社区）：聚焦LLM应用工程化，提供从Prompt编排到生产监控的全套工具链。其核心优势在于模块化能力封装。
Dify能实现Deep Research吗？
能，Dify的探索版面中已经内置了一个DeepResearch应用，通过拆解，我们发现其已实现Deep Research 80%的核心能力：
工作流复刻：Dify内置的"DeepResearch"采用相同技术逻辑：
• 多轮搜索控制：通过循环节点判断是否需要继续检索
• 混合模型调用：使用GPT-4o生成搜索词，DeepSeek-reasoner执行总结
• 本地化改造：国内开发者将Tavily替换为Bocha搜索，解决网络延迟问题。
Dify能复刻Manus吗？
答案是否定的。
我们再次看看Manus的特点：
Manus 是一款通用型 AI Agent平台，其核心设计理念是 “自主规划+工具执行”，通过多智能体协作与虚拟机隔离技术实现 "需求→规划→执行→交付" 端到端的复杂任务闭环，在 40+ 领域展现了通用 Agent 的颠覆性价值。其技术特性（如多智能体协作、记忆重组算法）与商业场景（如医疗诊断、法律尽调）的结合，正在重新定义人机协作边界，Manus 有望成为首个实现产业级落地的通用智能体平台。
Dify支持Agent构建，但目前它配置Agent的能力是非常有限的，所内置的Agent应用也非常少，功能比较基础，在Agent构建方面还处于初级水平。
Dify和Manus的技术定位差异
• Manus：定位为 “通用任务执行者”，核心价值在于 端到端交付成果（如直接生成带排名的简历表格或旅行行程 PDF），适合非开发者。
• Dify：定位为 “低代码 AI 应用开发平台”，侧重通过拖拽式界面快速构建聊天机器人或数据工具，依赖插件生态扩展功能，适合普通开发者。
Manus侧重于执行任务，Dify侧重于构建AI工具，两者本质是 “执行者 vs 构建者” 的互补关系。
结语
虽然Munas目前尚且无法通过Dify构建出来，但是拿Dify来构建对工作、生活有用的AI提效工具(甚至是 Deep Research)，还是绰绰有余的。
