Dify と Langflow の比較

どちらもワークフロー / ローコードに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。

基本情報の比較

基本情報の比較DifyLangflow
ライセンスソース公開型MIT
言語Python, TypeScriptPython, 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153k153k
直近7日間のスター増加数+28 ★+14 ★
フォーク24.1k9.9k
オープンIssue976970
最終コミット2026年8月15日2026年8月16日
開発状況活発活発

それぞれの位置づけ

Dify

プロンプトのオーケストレーション、検索、エージェントツール、管理UIまでを備えた統合プラットフォームで、初期構築さえ済めば非エンジニアでも運用できます。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。

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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。

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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 .envdocker 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。
  • キャンバス上で処理をつなぐビジュアルエディタでLLM呼び出し・検索・ツールをワークフローとしてつなぎ、その場で試せます。Prompt IDEでは同じプロンプトに対するモデルごとの挙動を比較できます。
  • 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APIとして提供され、ログとトレースはOpik、Langfuse、Arize Phoenixへ流して監視できます。
  • 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。

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