DeepSeek、Manus等大模型和Agent的爆火，不仅让用户的模型选择变得更加丰富，也带动了基于模型的工具和应用开发平台的快速崛起，Dify.AI就是基于大模型生态成长起来的可以满足AI原生开发需求的“集大成者”。
▲Dify.AI联合创始人延君晨
Dify.AI是一个开源LLM应用开发平台，最初目标是希望通过全栈式工具链能力，助力开发者、社区用户以及不同企业更高效地推动AI应用落地，解决大模型在实际生产场景中遇到的各种挑战。虽然，Dify.AI发展时间不长，从2023年项目立项到今天，只有 2年时间，但发展速度非常迅猛。截止到2025年3月，stars数量逼近9万，跻身全球开源项目 Star数排名前100。同时，Dify.AI在2024年全球热门开源创业公司排行榜（ROSS Index）中的地位已跻身前三，仅次于Ollama、 zed Industries。
那么，问题来了，Dify.AI为什么如此受欢迎？在通用大模型应用门槛越来越低的时代，企业为什么要去进行AI开发？答案其实很简单，大模型距离实际应用场景还有最后一公里难题！
当大模型带火了AI开发
虽然，通用大模型都提供了“开箱即用”的便利性，但对于很多用户来说，并不能直接拿来为我所用，服务于业务。尤其是企业级大模型应用，未经适配的模型通常会面临精度不足、隐形成本激增、私有数据泄露等致命问题。那么，有没有一种方式，只通过托拉拽就能满足业务需求，去拓宽模型能力边界？或者通过简单的workflow工作流模式，就能构建符合自身数据安全与性能需求的智能体系？
“AI 未来将不仅限于文本、图像的内容生成，而是逐步走向执行复杂任务，帮助企业自动化业务流程。” 在Dify.AI联合创始人延君晨看来，虽然AI能力越来越强，但是如何真正把AI投入生产，并且确保它稳定可用，仍是一个巨大的行业挑战。
具体而言， 大模型要想从实验室走向企业的生产场景，需要解决三大难题：
1.系统整合复杂。企业AI系统的有效部署受制于现有信息孤岛与异构系统环境，表现为数据碎片化、接口标准不一致以及业务流程分散等问题。这种结构性障碍不仅增加了技术实施的复杂度，还延长了价值实现周期。研究表明，超过60%的企业AI项目在系统对接阶段陷入技术泥潭，严重延缓价值实现。
2.规模化鸿沟。企业AI应用从原型阶段迁移至生产环境时面临根本性的架构挑战。概念验证环境中运行良好的AI解决方案在面对真实业务负载、严格性能要求和持续运维需求时常显不足。根据行业调研，77%的概念验证项目无法成功迁移至规模化部署，在性能、稳定性和可维护性方面面临严峻挑战。
3.缺少专业人才。AI 领域专业人才稀缺且竞争激烈，86% 的企业面临严重的技能缺口，技术团队与业务团队间的沟通障碍进一步阻碍了 AI 应用的有效落地。
说白了，满足生产场景需求的大模型，绝非单一技术突破，而是需要一个具有全链路工程化支撑能力的技术平台。尤其在数智化融合加速的今天，企业对于生成式AI应用已经不是‘是或否’的问题了，而是考虑如何将生成式AI跟业务做深度集成，推动技术创新实现正向的投入产出比，从而实现商业模式的革新。
打通模型到生产场景的最后一公里
“企业AI应用落地面临的诸多挑战，本质上反映了技术创新与组织转型的复杂交互。” 延君晨用一句话概括了Dify.AI在AI开发平台构建路径上的思考。
如何解决AI开发的复杂性问题? Dify.AI从平台的设计开始，就在拥抱开源，倡导开放式架构！Dify 采用后端即服务（Backend as a Service, BaaS）的设计理念，构建开放 API 框架和可扩展插件市场。这种架构支持即插即用的各类跨系统集成，可将企业AI应用的系统整合周期从平均 12 周缩短至 3-4 周，集成效率提升 70%，大幅加速从概念到生产的转化速度。同时，不管是AI场景，还是传统的业务场景，应用开发不仅要追求广度，还要关注更深度的全生命周期管理。所以，Dify提供了完整的AI应用生命周期管理工具链，从开发、测试到部署、监控一站式覆盖，简化了企业级 AI 应用的运维复杂度，帮助团队有效识别并解决生产环境中的潜在问题，使 AI 应用稳定性显著提升。另外，协作的便利性也是AI开发的重中之重。为了进一步降低开发门槛， Dify 还提供了一个交互友好的可视化界面，使业务人员能够直接参与 AI 应用构建，大幅提升研发人员调试 AI 应用的效率，促进跨职能团队高效协作。
其实，Dify.AI能走出差异化优势，成为用户最喜欢的LLM 应用开发平台之一，除了更具前瞻性的设计理念，还有一个最重要的因素，那就是携手巨头企业一起共筑应用平台新范式。借助亚马逊云科技，Dify.AI实现了生成式AI全链路能力的集成与扩展以及数据架构层面的优化，包括整个平台在底层基础设施上的性能、成本和安全方面的突破。
Dify.AI+亚马逊云科技，为企业高效落地生成式AI应用带来可行性路径。比如： Dify.AI产品原生支持在Amazon Bedrock上调用Claude、Cohere等大型语言模型和嵌入模型，同时借助 Amazon SageMaker微调定制模型，用户可灵活调用企业级 LLM 来适配不同业务场景，确保模型灵活性与高效推理，从而降低开发和运维成本，提升模型性能与稳定性，支持不同类型的模型快速上线。另外，Dify.AI企业版可使用全托管的Amazon OpenSearch提供高性能向量数据库与搜索服务，用户可以更平滑地构建企业级RAG方案，更高效地数据管理，通过企业级向量检索能力，提升对企业数据的理解和应用能力。此外，Dify.AI企业版还支持借助托管式关系数据库服务Amazon RDS PostgreSQL处理复杂事务，使用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)存储原始文档、模型文件及日志数据，实现版本追溯，将数据可靠性提升至达到99.99%，存储成本降低40%，确保AI运行的可观测性与数据安全。
构建AI应用开发平台，架构的弹性、成本和安全也是重要的考量因素。Dify.AI SaaS版优化适配了支持Amazon Graviton的处理器，计算成本降低30%，同时性能提升20%。另外，基于Kubernetes容器编排服务Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) ，Dify.AI可以在亚马逊云科技上实现容器化服务的自动扩缩容，结合HPA（水平Pod自动伸缩）应对流量高峰，将并发处理能力提升4倍。同时，为了构建安全合规的企业AI运行环境，Dify.AI企业版可通过Amazon CDK开发工具包快速部署至企业VPC，支持自动扩展（Auto Scaling），可根据业务需求动态调整计算资源，结合Amazon Key Management Service (Amazon KMS) 轻松创建和控制用于加密数据的密钥的服务进行加密存储，将安全事件减少90%。
站在巨人的肩膀上实现全球化业务扩展
Dify.AI是一家面向全球提供业务服务的企业，站在亚马逊云科技的肩膀上，Dify.AI才快速实现了全球化扩张。
可以说，过去的两年，不仅是Dify.AI平台迅速发展的两年，也是Dify.AI与亚马逊云科技相生相伴的两年。2023年6月，Dify.AI成为了亚马逊云科技初创网络成员，获得了云计算资源支持，为早期阶段优化成本结构提供了很大帮助。在应用过程中，亚马逊云科技工程师还帮助Dify.AI解决了向量数据库业务主机架构切换问题，实现了超过30%的成本削减。2024年5月，Dify.AI正式上线亚马逊云科技Marketplace（海外区），将新产品迅速推入全球市场，赋能Dify.AI进行企业级业务扩张。在短短半年内，为汽车、制造、零售快消、医疗健康和游戏等多个行业的逾百家企业提供服务，全面助力企业实现 AI 创新与价值增长。
Dify.AI从公司成立到现在，一直专注于产品与社区的建设，在早期市场推广方面资源有限，最早的品牌影响力和生态构建能力主要来自在开源社区中积累了良好口碑和影响力，并积极与亚马逊云科技合作。在品牌培育上，Dify.AI会参加亚马逊云科技的各项活动。在2024年re:Invent期间，Dify.AI基于领先技术赋能各行各业的企业实现商业变革，并在技术领域实现显著业务增长，荣获年度成长之星合作伙伴（技术类）和年度社会影响力合作伙伴两项大奖。Dify.AI还是亚马逊云科技生成式AI合作伙伴计划中的一员，凭借模型中立以及繁荣的开源生态优势，加速企业的生成式AI应用落地。在生态扩展方面，Dify.AI通过深度参与亚马逊云科技举办的开发者黑客松与开发者技术交流等活动，培育活跃的 AI 应用生态，实现Dify.AI品牌在开发者社区的曝光率增长，进一步提升品牌知名度。
目前，Dify.AI的客户已经遍布各行业。以某医疗及生命科学行业企业为例，一家世界 500 强生物技术和医疗器械公司利用 “Dify.AI+亚马逊云科技”构建的生成式 AI 解决方案，实现多语言工单处理工作流。此解决方案可将客户服务请求的语音实时转录为文本（支持多语言），结合 LLM 进行语义优化、上下文分析以及智能分类，并实时检索相关的产品文档、历史案例和知识库，最终生成建议解决方案并交付给支持团队。其中，工单生成与验证时间从传统的 10-20 分钟缩短至不到 3 分钟，平均每天自动生成约 300 个工单。以每单节省 10 分钟计算，每月约节省 60 人/天的工时。
结语：
当大模型发展呈百花齐放状态，简化AI开发成为时代最强音。而随着底层基础设施的逐渐成熟，模型能力的不断提升，外加企业业务场景的深度挖掘，以Dify.AI为代表的AI开发平台也正在实现新的创新突破，把AI 从‘内容生成’推向‘复杂推理’、‘自主执行’这样一个新的进化阶段。