Dify

Dify: eine offene Plattform für Teams, die ihre KI Anwendungen selbst bauen wollen

Jede Organisation, die Sprachmodelle produktiv nutzen will, steht früh vor derselben Entscheidung. Sie kann die Anwendungsschicht selbst zusammensetzen, oder sie übernimmt eine Plattform, die Workflow Editor, Abrufstrecke und Veröffentlichung bereits mitbringt. Dify ist eine Antwort von der Plattformseite, und zwar eine, hinter der ungewöhnlich viel öffentliche Dokumentation steht. Die Dokumentation beschreibt Dify als Open Source Plattform zum Bau von KI Anwendungen¹, das GitHub Repository nennt es eine Open Source Entwicklungsplattform für LLM Anwendungen², und der Titel der Startseite positioniert es als Plattform für produktionsreife agentische Workflows³. Das Repository zeigt mehr als 160.000 Sterne⁴. Das ist ein Maß für die Aufmerksamkeit von Entwicklern und sagt für sich genommen wenig über den produktiven Einsatz aus.

Zuerst sollten Sie klären, was „offen“ hier bedeutet. Die Startseite führt die Community Edition als quelloffen verfügbar⁵ und beschreibt ihre Lizenz als von Apache 2.0 abgeleitet⁶. Die Lizenzdatei im Repository ist genauer: Es handelt sich um eine modifizierte Fassung der Apache License 2.0 mit zusätzlichen Bedingungen⁷. Eine dieser Bedingungen ist für jeden wichtig, der einen gemeinsam genutzten Dienst plant, und sie wird weiter unten im Abschnitt zu den Grenzen behandelt⁸. Praktisch heißt das: Der Code lässt sich einsehen und betreiben, und die Lizenz verdient dieselbe juristische Prüfung wie jeder kommerzielle Vertrag.

Dify richtet sich an Menschen, die selbst bauen wollen. Das prägt die gesamte Bewertung. Die Stärken liegen in der Breite der Betriebsmodelle, in veröffentlichten Tarifgrenzen und in einer Dokumentation, die detailliert genug für eine belastbare Planung ist. Die Fragen, die Sie stellen sollten, betreffen vor allem die Entwicklungs und Betriebskapazität, die Ihre Organisation aufbringen will.

Was das Produkt ist

Im Zentrum des Produkts steht Workflow Studio, das die Startseite als visuellen Baukasten für agentische Workflows beschreibt⁹. Agenten lassen sich auf zwei Wegen bauen: im Gespräch mit dem Baukasten oder durch manuelle Konfiguration¹⁰. Diese beiden Wege passen zu unterschiedlichen Personen im selben Team, denn eine Fachkraft beschreibt einen Agenten womöglich lieber im Dialog, während eine Entwicklerin oder ein Entwickler jeden Parameter von Hand setzen möchte. Das GitHub Repository ergänzt, dass Agenten über eine eigene Sandbox verfügen, in der sie Befehle ausführen und Dateien bearbeiten¹¹.

Wissen ist die zweite Hauptkomponente. Die Knowledge Pipeline erzeugt wiederholbare Abläufe für Dateien, Websites, Online Dokumente und Laufwerke¹². Daneben bietet Dify das an, was seine Dokumentation eine klassische Wissensbasis nennt: Hier entscheidet der Kunde, wie Inhalte in Abschnitte zerlegt, indexiert und durchsucht werden¹³. Für ein Team mit klaren Vorstellungen von der Abrufqualität ist dieses Maß an Kontrolle nützlich. Es bedeutet zugleich, dass die Qualität des Ergebnisses von Entscheidungen abhängt, die das Team treffen und pflegen muss.

Die dritte Komponente ist die Verbreitung. Fertige Anwendungen können als gehostete Oberflächen, API Endpunkte, Einbettungen oder MCP kompatible Werkzeuge veröffentlicht werden¹⁴, und das Repository hält fest, dass zu allen Angeboten von Dify entsprechende APIs gehören¹⁵. Aus demselben Bau kann eine Anwendung also Endnutzern angeboten, von einem anderen System aufgerufen oder anderen Agenten als Werkzeug bereitgestellt werden^14,15. Das Repository sagt außerdem, dass sich Anwendungsprotokolle und Leistung im Zeitverlauf überwachen und auswerten lassen¹⁶. Damit haben Betreiber eine Grundlage, um zu beurteilen, ob eine Anwendung nach dem Start besser wird.

Der Einstieg: verwaltete Cloud oder eigene Infrastruktur

Dify bietet zwei sehr unterschiedliche Ausgangspunkte. Dify Cloud wird vom Anbieter gehostet, sodass keine Infrastruktur zu verwalten ist¹⁷. Die Registrierung führt zu einer verwalteten Plattform ohne Installation und mit einem kostenlosen Sandbox Tarif¹⁸. Ein Team kann den Baukasten also in einer einzigen Arbeitssitzung prüfen, ohne die Infrastrukturabteilung einzubeziehen¹⁸.

Der zweite Weg ist der Eigenbetrieb, und dazu äußert sich die Dokumentation konkret. Nach eigener Aussage läuft Dify überall, wo Docker läuft, und nennt dafür einen Laptop, einen Server im eigenen Haus und eine virtuelle Maschine in der Cloud¹⁹. Die Startseite führt für die Community Edition eine Docker Bereitstellung mit einem einzigen Befehl auf²⁰ sowie ein Helm Chart für Kubernetes²¹. Die Docker Anleitung verlangt Docker Compose 2.35.0 oder neuer²² und setzt als Mindestausstattung 2 CPU Kerne²³ und 4 GiB Arbeitsspeicher an²⁴. Unter macOS empfiehlt die Anleitung, Docker Desktop mindestens 2 virtuelle CPUs und 8 GiB Speicher zuzuweisen²⁵.

Die Installation selbst umfasst einige wenige Schritte, die Sie beim ersten Mal beachten sollten. Vor dem ersten Start muss ein gemeinsames Token erzeugt werden, weil das Agenten Backend und seine lokale Sandbox es zum Starten benötigen²⁶. Nach dem Start wird das Administratorkonto im Browser auf der Installationsseite angelegt²⁷. Die Standardbereitstellung bringt PostgreSQL, Weaviate und die übrigen benötigten Dienste mit²⁸, was eine erste Installation einfach hält.

Die Anleitung enthält außerdem einige Betriebshinweise, die eine vernünftige Sicherheitshaltung erkennen lassen. Der Standardstapel veröffentlicht keine Host Ports für Datenbank, Redis, die Code Sandbox oder Weaviate²⁹. Dieselbe Anleitung fordert dazu auf, die mitgelieferten Entwicklungszugangsdaten in der Datei docker/.env zu ersetzen³⁰, ein Schritt, der auf jede Checkliste für den Produktivbetrieb gehört. Für Aktualisierungen schreibt sie den Befehl up -d vor, weil docker compose restart die alte Containerumgebung beibehält³¹. Anweisungen dieser Genauigkeit erlauben es einem Plattformteam, den Betriebsaufwand im Voraus abzuschätzen.

Integrationen und Werkzeuge

Dify behandelt Integrationen als installierbare Schicht³². Sie verbinden Anwendungen mit Modellanbietern, Werkzeugen, Datenquellen und externen Diensten³³. Laut Startseite lassen sie sich aus dem Marketplace installieren oder vom Kunden selbst definieren³². Zu den Werkzeugen zählt Dify Tool Plugins, MCP Server, veröffentlichte Workflows und OpenAPI Dienste³⁴. Datenquellen für Wissensbasen sind etwa Google Drive und Notion Seiten³⁵, und über eigene Endpunkte binden Kunden ihre eigene API für die Inhaltsmoderation oder externe Datenwerkzeuge an³⁶.

Die Herkunft einer Integration ist für alle wichtig, die für die Softwarebeschaffung verantwortlich sind. Integrationen im Marketplace werden vor der Veröffentlichung geprüft und getestet und anschließend von ihrem Herausgeber gepflegt³⁷. Sie lassen sich auch aus jedem öffentlichen GitHub Repository über URL und Version installieren³⁸, und private oder interne Integrationen können aus einem lokalen .difypkg Paket installiert werden³⁹. Das sind drei verschiedene Sicherungsstufen, und ein Sicherheitsteam wird für jede davon eine Richtlinie wollen. Die Plattform bietet dafür einen Kontrollpunkt: Die Eigentümer und Administratoren des Workspace bestimmen, wer Integrationen installieren und debuggen darf⁴⁰, und eine eigene Debug Berechtigung regelt den Debugging Schlüssel für Integrationen in der Entwicklung⁴¹.

Die Tarife begrenzen auch, wie oft externe Ereignisse eine Anwendung starten können^42,43,44. Der Sandbox Tarif enthält 3.000 Trigger Ereignisse⁴³, der Professional Tarif 20.000 pro Monat⁴², und der Team Tarif führt unbegrenzte Trigger Ereignisse auf⁴⁴. Wer ereignisgesteuerte Automatisierung plant, sollte das erwartete Volumen vor der Tarifwahl mit diesen Zahlen abgleichen.

Sicherheit und Zertifizierungen

Die Startseite führt SOC 2 Type II und ISO 27001 für Dify Enterprise auf⁴⁵. Beachten Sie, dass dieser Eintrag dem Enterprise Angebot zugeordnet ist, und lassen Sie sich den Geltungsbereich vom Anbieter bestätigen, sobald das Betriebsmodell feststeht. Die Enterprise Seite nennt die Kontrollen in knappen Aussagen: Single Sign on über SAML oder OIDC⁴⁶, manipulationssichtbare Audit Protokolle, die in das SIEM des Kunden gestreamt werden⁴⁷, und Verschlüsselung mit eigenen Schlüsseln⁴⁸.

Die Datenschutzerklärung ergänzt allgemeine Maßnahmen für den Umgang des Unternehmens mit personenbezogenen Daten. Zu den technischen Maßnahmen zählen die Verschlüsselung von Kommunikation und Daten, die Zugriffskontrolle sowie die Erkennung und Verhinderung unbefugter Zugriffe⁴⁹, und als menschliche Maßnahme nennt sie die Aus und Weiterbildung der Beschäftigten zum Schutz personenbezogener Daten⁵⁰. Für die offene Codebasis verweist das Repository darauf, Schwachstellen vertraulich über GitHub Security Advisories zu melden⁵¹, womit ein fester Meldeweg besteht.

Wohin die Daten gehen

Dify Enterprise lässt sich in der eigenen VPC des Kunden, im eigenen Rechenzentrum oder in einem vom Netz getrennten Umfeld betreiben⁵². Eine dedizierte, von Dify verwaltete Variante stellt dem Kunden einen Single Tenant Cluster in seiner Region bereit⁵³. Die vom Kunden verwaltete VPC Variante läuft im AWS, GCP oder Azure Konto des Kunden, und nach Aussage des Anbieters verlassen die Daten dort nie den Sicherheitsbereich des Kunden⁵⁴. Die vom Netz getrennte Variante kann vollständig offline mit lokal bereitgestellten Modellen laufen⁵⁵. Die Enterprise Seite fasst die Datenresidenz so zusammen, dass die Daten in VPC, Region und Sicherheitsbereich des Kunden bleiben⁵⁶.

Neben der Hostingfrage steht die Modellfrage. Die Datenschutzerklärung sagt, Dify trainiere selbst keine KI Modelle und werde KI Interaktionsdaten nicht für das Modelltraining verwenden⁵⁷. Wählt ein Kunde einen eigenen Modellanbieter mit eigenem API Schlüssel, werden die Interaktionsdaten direkt zur Verarbeitung an diesen Anbieter übermittelt⁵⁸. Wählt Dify die Modelle aus, handeln die KI Modellanbieter als Unterauftragsverarbeiter von Dify⁵⁹. Ihre Datenschutzbeauftragten werden wissen wollen, welche dieser beiden Konstellationen für die jeweilige Anwendung gilt.

Wenn Sie strenge Vorgaben zum Speicherort haben, lesen Sie einen weiteren Satz genau. Die Datenschutzerklärung sagt, Informationen könnten in jedem Land oder jeder Region gespeichert und verarbeitet werden, in denen LangGenius, seine verbundenen Unternehmen oder Dienstleister Einrichtungen unterhalten⁶⁰. Für Kunden, die den Speicherort ihrer Daten festlegen müssen, beschreibt Dify die oben genannten Enterprise Betriebsmodelle^52,53,54.

Governance und Berechtigungen

Die Rollen im Workspace sind klar dokumentiert und leicht nachzuvollziehen. Der Owner hat die volle Kontrolle über den Workspace, und jeder Workspace hat genau einen Owner⁶¹. Ein Admin verwaltet Mitglieder und Modellanbieter und kann alles, was ein Editor kann⁶². Ein Editor erstellt, bearbeitet und löscht Anwendungen und Wissensbasen⁶³. Ein Normal Mitglied nutzt ausschließlich veröffentlichte Anwendungen⁶⁴. Die letzte Rolle ist für breite Einführungen die nützliche, weil sie die vielen Nutzer einer Anwendung von den wenigen trennt, die sie ändern dürfen.

Mehrere kleine Regeln zeigen, dass der Lebenszyklus von Zugängen durchdacht wurde. Einladungslinks verfallen nach 72 Stunden⁶⁵. Das Entfernen eines Mitglieds widerruft dessen Zugang zum Workspace sofort⁶⁶. Eine Übertragung der Eigentümerschaft wird mit einem Prüfcode bestätigt, der per E-Mail an den Owner geht⁶⁷.

Der Enterprise Tarif geht weiter. Er bietet eine feingranulare rollenbasierte Zugriffskontrolle bis auf die Ebene einzelner Workflows, dazu SCIM Bereitstellung und Sitzungsrichtlinien⁶⁸, und er umfasst mehrere Workspaces und eine Unternehmensverwaltung⁶⁹. Große Organisationen mit mehreren Geschäftsbereichen sind die naheliegende Zielgruppe dieser Funktionen.

Preise und Vertragsbedingungen

Dify veröffentlicht seine Cloud Preise, was eine frühe Budgetplanung erleichtert^70,71. Der Sandbox Tarif ist kostenlos und enthält 200 Message Credits⁷¹. Der Professional Tarif kostet 590 Dollar pro Workspace und Jahr⁷² und enthält 5.000 Message Credits pro Monat⁷³. Der Team Tarif kostet 1.590 Dollar pro Workspace und Jahr⁷⁴. Bei jährlicher Abrechnung sparen Sie bei den Cloud Tarifen 17 Prozent⁷⁰. Der Enterprise Tarif wird individuell bepreist⁷⁵. Sind die Message Credits aufgebraucht, kann der Kunde auf seinen eigenen API Schlüssel umstellen⁷⁶, sodass die Modellkosten auf das eigene Konto bei einem Anbieter wandern können.

Tarifwechsel folgen einfachen Regeln. Ein Upgrade wird sofort wirksam, sobald der Kunde die Differenz für den Rest des laufenden Abrechnungszeitraums bezahlt hat⁷⁷. Ein Downgrade wird zu Beginn des nächsten Abrechnungszyklus wirksam⁷⁸. Aktuelle Studierende, Lehrkräfte und Beschäftigte im Bildungsbereich können ihre Zugehörigkeit nachweisen und den jährlichen Professional Tarif kostenlos nutzen⁷⁹, und zwar über ein Programm namens Dify for Education auf der Abrechnungsseite⁸⁰.

Wo Dify passt

Die Tarifbeschreibungen nennen die Zielgruppe direkt. Der Professional Tarif richtet sich an allein arbeitende Entwickler und kleine Teams, die produktive KI Anwendungen bauen⁸¹. Der Team Tarif richtet sich an mittelgroße Teams, die Zusammenarbeit und höheren Durchsatz benötigen⁸². Der Enterprise Tarif richtet sich an Unternehmen, die erweiterte Sicherheit, Compliance, Governance und dedizierten Support verlangen⁸³. Die Community Edition ist für Open Source Begeisterte, einzelne Entwickler und nicht kommerzielle Projekte gedacht⁸⁴.

Die Lösungsübersicht von Dify nennt mehrere Branchen^85,86,87,88. Für das Bildungswesen bietet sie eine Wissensbasis für Dienste an mehreren Standorten⁸⁵. Für den öffentlichen Sektor beschreibt sie, lokal zu betreiben und sicher zwischen Institutionen zu teilen⁸⁶. Für Pharma und Life Sciences beschreibt sie regelkonform gesteuerte KI Assistenten auf Expertenniveau⁸⁷. Für Konsumgüter beschreibt sie, dass Fachbereiche ihre eigenen Agenten bauen⁸⁸. Die Enterprise Seite veröffentlicht außerdem Kundenergebnisse, eines zur Bauzeit pro Anwendung im Vergleich zu vier Monaten im Eigenbau⁸⁹ und eines zur Zahl der Fachanwender, die im Geschäftsjahr 2025 im Bau von KI Agenten geschult wurden⁹⁰. Das sind vom Anbieter veröffentlichte Aussagen, und Sie sollten nach den zugrunde liegenden Einzelheiten fragen.

Das Muster dieser Beschreibungen ist einheitlich. Dify passt zu einer Organisation, die Menschen hat, die bauen werden, die Kontrolle darüber behalten will, wo Software und Daten liegen, und die bereit ist, Verantwortung für die selbst erstellten Anwendungen zu tragen.

Grenzen, die Sie einplanen sollten

Der Sandbox Tarif erlaubt 1 Teammitglied⁹¹, 10 Wissensabfragen pro Minute⁹² und 30 Tage Protokollhistorie⁹³. Der Professional Tarif erlaubt 3 Mitglieder⁹⁴. Behandeln Sie die Sandbox als Testumgebung, und zählen Sie Ihre Entwickler, bevor Sie einen bezahlten Tarif wählen.

Der Wissensspeicher ist je Tarif begrenzt, und sobald die Nutzung die Grenze erreicht, kann keine der beiden Arten von Wissensbasen weitere Inhalte aufnehmen⁹⁵. Vor der Indexierung kann Dify einen Upload ablehnen, wenn der geschätzte Speicherbedarf zu groß ist⁹⁶. Das Hinzufügen bleibt gesperrt, bis die Nutzung wieder in die Grenze passt oder der Tarif erhöht wird⁹⁷, während Suchen und Löschen weiter funktionieren⁹⁸. Ein wachsender Bestand sollte also laufend mit der Obergrenze abgeglichen werden. Außerdem lassen sich externe Wissensbasen und solche, die als Knowledge Pipeline gebaut wurden, nicht zu Agenten Wissensbasen aufrüsten⁹⁹. Das sollten Sie wissen, bevor sich Ihr Team auf eine Struktur festlegt.

Beim Eigenbetrieb ist die Wahl der Speichertechnik eine frühe und dauerhafte Entscheidung. Eine Änderung von DB_TYPE oder VECTOR_STORE migriert keine Daten¹⁰⁰, und ein Wechsel der mitgelieferten Vektordatenbank oder Datenbank nach dem ersten Start verschiebt vorhandene Daten nicht¹⁰¹. Die Community Edition besteht aus einem einzigen Workspace¹⁰². Die Lizenz untersagt, den Quellcode ohne schriftliche Genehmigung für den Betrieb einer mandantenfähigen Umgebung zu nutzen⁸. Wer aus einer selbst betriebenen Kopie viele getrennte Mandanten bedienen will, muss das daher zuerst mit dem Anbieter klären. Das Bildungsangebot hat eine eigene Einschränkung, denn Ticket Support und priorisierter E-Mail Support sind nicht enthalten¹⁰³.

Fazit

Dify ist eine ernsthafte Option für Organisationen, die KI Anwendungen mit eigenen Leuten bauen und betreiben wollen. Die öffentlichen Angaben sind stark bei der Auswahl der Betriebsmodelle, von der verwalteten Cloud bis zum vom Netz getrennten Umfeld, bei veröffentlichten Preisen und Tarifgrenzen und bei Rollendefinitionen, die ein Governance Team lesen und anwenden kann. Die Passung hängt davon ab, was Ihre Organisation selbst leisten kann, denn die Plattform liefert die Werkzeuge, und Ihr Team trägt den Entwurf der Workflows, die Entscheidungen zum Abruf und im Eigenbetrieb auch den Betrieb des Stapels. Wenn Sie Dify in Betracht ziehen, können Sie den Baukasten im kostenlosen Sandbox Tarif prüfen und anschließend Lizenz und Enterprise Bedingungen mit Ihrem geplanten Betriebsmodell abgleichen.

Diese Seite stellt Nexus in ihrer Gesamtbewertung auf Platz 1. Nexus veröffentlicht diese Bewertung und hat die Kriterien gewählt, lesen Sie die Platzierung also mit diesem Wissen und prüfen Sie jede Aussage über Dify anhand der Quellennummern.