Dify

Difyとは？

Difyは、自律AIエージェントとRAG（retrieval-augmented generation）パイプラインを作成・デプロイ・管理するためのエージェント型ワークフロービルダーです。製品は「production-ready」なエージェント型ワークフローと関連コンポーネントを一元構築する位置づけです。

主な目的は、チームがワークフローのコンセプトから公開・実行可能なものへ移行するのを支援し、モデル、データ取得、外部ツールをまとまったアプリケーション・フローへつなぐことです。

主な機能

• ドラッグ＆ドロップでのワークフロー作成: 多様なタスクや進化するニーズに対応したワークフローを視覚的に構築。
• 複数グローバルLLM対応: オープンソースおよびプロプライエタリを含む各種大規模言語モデルにアクセス・切り替え・比較。
• RAGパイプライン構築（「Get Your Data LLM Ready with RAG」）: ワークフローに検索機能を組み込み、アプリケーション・データをLLM用に準備。
• ツール/プラグインによる統合（「Add Wings with Tools」）: ツール/プラグイン追加でAIアプリケーションの機能を拡張。
• ネイティブMCP統合: 標準MCPプロトコルで外部API、データベース、サービスを橋渡し。HTTPベースMCPサービス（プロトコル 2025-03-26）や事前認証/認証不要モードに対応。
• ワークフロー/エージェントをMCPサーバーとして公開（「Publish as an Universal MCP Server」）: Dify構築のワークフロー/エージェントを無制限のMCPクライアントからアクセス可能に公開。
• 統合と可観測性を一元化: エージェント型ワークフロー、RAGパイプライン、統合、可観測性をまとめて提供。

Difyの使い方

1. ビジュアル（ドラッグ＆ドロップ）ビルダーでAIアプリケーションのステップを定義し、ワークフロー構築を開始。
2. ワークフローが使用するLLMを選択・設定。モデルアクセスと比較も可能。
3. RAGコンポーネントを追加し、データとワークフローのLLM部分を接続。
4. ツール/プラグインを追加、またはMCP経由で外部サービスを接続し、アクション実行や情報取得を実現。
5. Difyの公開オプションを使いワークフローを公開。universal MCP serverとして幅広いクライアントアクセスも可能。

ユースケース

• 多段階タスク向け自律エージェントワークフロー: 単一プロンプトを超えるタスクを処理するため、推論・ツール使用・アクションを連鎖させたワークフローを作成。
• RAG駆動のサポート/ナレッジアシスタント: データソースからの検索をLLM生成に活用したアプリケーションを構築。
• ツール拡張アシスタント: ツール/プラグイン追加でテキスト生成を超えた操作を実現しAIアプリを拡張。
• MCPによる業務システム連携: 標準MCPプロトコルで外部API、データベース、サービスにアクセス。
• 内部ワークフローをMCPクライアント間で再利用: ワークフロー/エージェントをuniversal MCPサーバーとして公開し、他クライアントが利用可能に。

FAQ

Difyはチャット専用など特定のAIアプリに限定？ いいえ。agentic workflowsとRAGパイプラインの構築を記述しており、チャット交互に限らず。

同一ワークフロー設定で異なるLLMプロバイダーを使える？ 各種LLM（オープンソース/プロプライエタリ含む）のアクセス・切り替え・比較が可能と記述され、ワークフロー作成時のモデル柔軟性を示唆。

DifyはデータをどうLLMに接続？ RAG機能（「Get Your Data LLM Ready with RAG」）を備え、検索設定でLLM生成にデータ活用可能。

DifyのMCP統合は何に使う？ 標準MCPプロトコルで外部API、データベース、サービスを橋渡し。ワークフロー/エージェントをMCPサーバーとして公開も。

DifyはHTTPベースMCPサービスに対応？ はい。HTTP-based MCP services（プロトコル 2025-03-26）をサポートし、事前認証/認証不要モード含む。

代替案

• ローコードLLMワークフロービルダー: プロンプト、モデル、リトリーブを接続するビジュアルビルダーを提供するツール。主にアプリ作成に焦点を当てますが、エージェントパターンやMCPスタイルのサーバー公開のサポートが異なる場合があります。
• RAG中心のオーケストレーションプラットフォーム: リトリーブとドキュメントパイプライン構築に特化したソリューション。多ツールエージェントワークフローや標準サーバーインターフェースへの重視が少ないことが多いです。
• APIファーストのエージェントフレームワークおよびSDK: コードでエージェントロジックと統合を実装する開発者向けフレームワーク。より高い制御性を提供しますが、ビジュアルワークフロービルダーよりエンジニアリング作業が必要です。
• AIアドオン付き汎用自動化プラットフォーム: LLMステップとコネクタを組み込めるワークフロー自動化ツール。自動化の範囲が広い場合がありますが、Difyで説明されるようなエージェントワークフロー + MCP公開指向は提供されないことがあります。