GitHub – langgenius/dify: Production-ready platform for agentic workflow development.

Quick guide to Dify, the open-source platform for agentic workflows

If you’re curious about building real LLM-powered apps, Dify is one of those projects you should open in a new tab, bookmark, and then actually play with. It’s an open-source platform that bundles agentic AI workflows, RAG pipelines, model management, observability, and more, so you can move from prototype to production without reinventing the wheel.

I spun it up locally using Docker Compose, and yes, it mostly worked first try. You need Docker and Docker Compose installed, then run the compose commands and point your browser at http://localhost/install to begin initialization. (Small aside, I once forgot to edit .env and had to restart, classic developer move.)

What makes Dify useful, practically speaking, is the mix of features: suggested-questions customization for better UX, Grafana dashboards (importable, using Dify’s PostgreSQL) for observability, and community-contributed Helm charts and YAML for Kubernetes if you want high availability. Want cloud deployment? There are Terraform, CDK, Alibaba, AKS, and AWS Marketplace options, including a one-click AMI for startups. If you need to tweak configs, check the .env.example comments and the docker-compose.yaml, update values, then re-run docker-compose up -d.

Contributing is encouraged, especially translations beyond Mandarin and English, you can find details in the i18n README. For sensitive security issues, report them to security@dify.ai instead of posting in public.

If you want to dive into the code or star the repo, see the project on GitHub: https://github.com/langgenius/dify.

All in all, Dify feels production-ready and community-minded, it saves you time and keeps you in control, and I’m excited to see how the ecosystem grows next year.

Kurzer Überblick zu Dify, der Open-Source-Plattform für agentische Workflows

Wenn du LLM-Anwendungen bauen willst, ist Dify ein praktisches Werkzeug, das viel von der Infrastruktur schon mitbringt. Kurz gesagt, es kombiniert agentische Workflows, RAG-Pipelines, Modellmanagement und Observability, damit du schneller von der Idee zur produktiven App kommst.

Die lokale Installation ist simpel, vorausgesetzt Docker und Docker Compose sind auf deinem Rechner. Nach dem Start erreichst du das Dashboard unter http://localhost/install. Kleiner ehrlicher Moment, ich habe beim ersten Mal das .env nicht angepasst und musste neu starten, also ja, das passiert.

Dify bietet nützliche Features wie anpassbare “Suggested Questions”, eine Grafana-Importoption für detaillierte Metriken (PostgreSQL als Datenquelle), und Community-Helm-Charts für Kubernetes, wenn du Hochverfügbarkeit brauchst. Cloud-Bereitstellungen sind vorbereitet, es gibt Terraform- und CDK-Optionen, sowie One-Click-Deploys für Alibaba, AKS und ein AWS Marketplace AMI für kleine Teams. Wenn du Konfigurationen ändern musst, schau dir die .env.example an und passe docker-compose.yaml nach Bedarf an.

Wenn du helfen möchtest, wird Übersetzungshilfe zum Beispiel sehr geschätzt, Details stehen in der i18n-README. Sicherheitsprobleme bitte per Mail an security@dify.ai melden.

Zum Reinhören und Mitmachen findest du das Projekt auf GitHub: https://github.com/langgenius/dify.

Ich finde, Dify ist praktisch und zukunftsfähig, es reduziert viel Boilerplate und macht es leichter, professionelle LLM-Apps zu bauen.