Sammenligningsartikel
Dify er stærk, når et produkt- eller engineeringteam vil have en LLM builder med prompts, workflows, datasets, evaluation og model operations. Prostir adskiller sig, når du vil udgive en hostet AI-agent med viden, tools, brugere, auth, betalinger, kvoter og remote MCP endpoint til kunder.
Kort svar
Officiel kilde tjekketDify Cloud app-deploy featuresreviewed 2026-07-25
Brug Dify, når hovedarbejdet er LLM-produkter, agentic workflows, datasets, prompts og model operations.
Dify starter fra et LLM-produktworkspace med prompts, datasets, workflows, modeller og deployment-indstillinger; Prostir starter med en Agent eller Skill, der er privat som standard. Det separate Flow-produkt er nu Preview, ikke produktionsklar automation.
For et berettiget og konfigureret produkt samler Prostir hostet rute, MCP-endpoint, access grants, kvoter, logs, tilbagekaldelse og sælgerens betalingsvej; funktioner og opsætning varierer efter provider.
De kan nogle gange arbejde sammen: Dify løser den opgave det er bygget til, mens Prostir hoster den Agent eller Skill kunder og AI-klienter når.
Officielt positionerer Dify sig som en platform til production-ready agentic workflows og LLM-produkter. Det giver mening, når et produkt- eller engineeringteam vil have en LLM builder med prompts, workflows, datasets, evaluation og model operations. Hvis det udgangspunkt allerede passer til opgaven, kan det være den kortere vej.
Dify begynder med et LLM-produktworkspace med prompts, datasets, workflows, modeller og deployment-indstillinger. Det er ikke en lille teknisk detalje: den korteste opsætning er normalt den, der passer til eksisterende materiale, mennesker og systemer.
Spørg hvem der åbner produktet, hvad personen skal afslutte, og hvor resultatet skal ligge. Hvis det gentagne arbejde er LLM-produkter, agentic workflows, datasets, prompts og model operations, holder Dify det tæt på dets naturlige hjem. Skal resultatet blive et selvstændigt Prostir-produkt, skal publicering og kundeadgang med i beslutningen, ikke kun skærmbilleder af editorer.
Prostir er ikke et low-level agent framework. De tilgængelige Agent- og Skill-veje samler hostet knowledge, tools, auth, brugere, berettigede betalinger, kvoter samt hostede ruter eller MCP-endpoints, der er private som standard, og som ejeren bevidst kan udgive. Prostir har også et separat Flow-produkt til generel automation, men det er nu Preview, og produktionsgarantierne er stadig bag release gates.
Notér hvem der hoster resultatet, giver adgang, skifter legitimationsoplysninger, gennemgår logs, opdaterer viden og håndterer betaling eller grænser. Prostir samler ansvaret omkring en ejerstyret Agent eller Skill; Dify kan stadig være det bedste sted at skabe eller køre grundarbejdet.
Den praktiske løsning kan bruge begge: Dify udfører jobbet, den er bygget til, mens Prostir publicerer den Agent eller Skill, som kunder og kompatible AI-tjenester når. Giv hver del én tydelig ejer, så data, legitimationsoplysninger og fejl ikke falder mellem platforme.
Der findes ikke et universelt skel mellem internt og kundevendt: flere alternativer udgiver også webapps, API'er, widgets eller MCP-overflader. Sammenlign slutartefakt, kanaler, adgang, betaling og driftsansvar. Vælg en tilgængelig Agent eller Skill fra Prostir, når den passer til opgaven; vælg kun Flow for at vurdere Preview, ikke som produktionsautomation i dag.
Sammenligningsartikel
teamet vil have et bredere LLM engineering workspace og selv kan eje packaging, adgang, billing og kanaler
det publicerede resultat skal være en salgsbar agent, skill eller flow med kundeadgang, payment gating, kvoter og remote MCP-distribution
Officiel kilde tjekket
Løsninger
Beskriv opgaven, brugerne, kilderne og alt det, Agent aldrig må gøre. Vi hjælper med at afgrænse en første version, der kan testes ærligt.