Dify と Langflow の比較
言語モデルを使うアプリケーションを画面上で組み立て、運用するための基盤を選びます。
基本情報の比較
| 基本情報の比較 | Dify | Langflow |
|---|---|---|
| ライセンス | ソース公開型 | MIT |
| 言語 | Python, TypeScript | Python, TypeScript |
| 提供形態 | セルフホスト / マネージドクラウド | セルフホスト / ローカル実行 / マネージドクラウド |
| 成熟度 | 安定 | 安定 |
| スター | 154k | 154k |
| 直近7日間のスター増加数 | +638 ★ | +282 ★ |
| フォーク | 24.3k | 10k |
| オープンIssue | 972 | 992 |
| 最終コミット | 2026年8月28日 | 2026年8月28日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
Dify
AIへの指示文の管理、社内文書からの検索、AIに使わせる道具、運用画面までを一式で備えており、初期構築さえ済めばエンジニア以外でも回せます。ライセンスはApache 2.0に、マルチテナント提供とブランディングに関する追加条件を加えたもので、OSSではなくソース公開型にあたります。この上に製品を構築する前に必ず確認してください。
詳細を見る →Langflow
エージェントを視覚的に下書きし、パイプラインの実際の動きを非エンジニアに見せ、そのままAPIとして書き出す用途に向いています。分岐が増えるとビジュアルエディタは扱いにくくなるため、複雑なロジックの最終的な置き場ではなく、設計とデモの場として使うのが現実的です。
詳細を見る →できること
Dify
- Docker Composeで立ち上げる —
docker/ディレクトリでcp .env.example .envとdocker compose up -dを実行すれば2コア・4GiBの環境で起動し、http://localhost/installから初期設定に進めます。 - 画面上で処理をつなぐ — 画面上でAIへの問い合わせ、文書の検索、道具の利用を1本の流れとしてつなぎ、その場で試せます。同じ指示文を複数のAIに投げて応答を見比べる画面も用意されています。
- エージェントにツールを持たせる — Function CallingまたはReActを基にエージェントを定義し、Google Search、DALL·E、Stable Diffusion、WolframAlphaなど50以上の内蔵ツールや自作ツールを割り当てられます。
- 自社バックエンドから呼び出す — 作成したアプリはいずれも外部から呼び出せる形で公開され、実行の記録はOpik、Langfuse、Arize Phoenixへ送って監視できます。
- 自ホスト構成を本番仕様に寄せる — 既定値から外れた設定は
docker/.envに書き、テーマ別に分かれた任意項目はdocker/envs/以下にあります。高可用構成についてはREADMEの案内がコミュニティ提供のHelmチャートやKubernetes用YAML、Terraform、AWS CDKといった外部リポジトリに委ねられています。
Langflow
- ブラウザ上でのフロー構築 — uv pip install langflow -Uで導入しuv run langflow runを実行すると127.0.0.1:7860でビジュアルエディタが起動し、docker run -p 7860:7860 langflowai/langflow:latestでも同じ環境をコンテナで動かせます。
- 段階実行による検証 — playgroundではフローを一手ずつ実行できるため、どのノードで想定と異なる出力になっているかを特定できます。
- APIまたはMCPサーバーとしての公開 — 完成したフローはAPIとしてデプロイでき、JSONに書き出してPythonアプリへ組み込むことも、MCPサーバーとして公開しMCPクライアントからツールとして呼び出すこともできます。
- コンポーネントのPython改変 — 各コンポーネントのソースコードに直接アクセスできるため、既存ノードの挙動を別ノードで回避せずPythonで書き換えられます。
- 実行トレースの外部連携 — LangSmithやLangFuseなどとの連携が組み込まれており、実行トレースを既存の監視基盤へそのまま送れます。