Articolo comparativo
Dify è forte quando un team product o engineering vuole un LLM builder con prompt, workflow, dataset, evaluation e model operations. Prostir cambia il risultato finale: pubblichi un AI agent ospitato con conoscenza, tools, utenti, auth, pagamenti, quote e remote MCP endpoint per i clienti.
Risposta breve
Fonte ufficiale verificataDify Cloud app-deploy featuresreviewed 2026-07-25
Usa Dify quando il lavoro principale è creazione di prodotti LLM, agentic workflows, dataset, prompt e model operations.
Dify parte da un workspace di prodotto LLM con prompt, dataset, workflow, modelli e impostazioni di deployment; Prostir parte da un Agent o Skill privato per impostazione predefinita. Il prodotto Flow separato è in Preview, non è automazione pronta per la produzione.
Per un prodotto idoneo e configurato, Prostir riunisce rotta ospitata, MCP endpoint, access grants, quote, log, revoca e percorso di pagamento del venditore; capacità e configurazione variano per provider.
A volte possono convivere: Dify svolge il lavoro per cui è stato creato, mentre Prostir ospita l'Agent o Skill usato da clienti e AI client.
Ufficialmente, Dify si posiziona come una piattaforma per costruire agentic workflows e prodotti LLM production-ready. Per questo è adatto quando un team product o engineering vuole un LLM builder con prompt, workflow, dataset, evaluation e model operations. Se quel punto di partenza corrisponde già al lavoro, può essere la via più breve.
Dify parte da un workspace di prodotto LLM con prompt, dataset, workflow, modelli e impostazioni di deployment. Non è un piccolo dettaglio tecnico: la configurazione più breve è di solito quella che corrisponde a materiali, persone e sistemi già presenti.
Chiedi chi aprirà il prodotto, cosa deve concludere e dove deve restare il risultato. Se il lavoro ricorrente è creazione di prodotti LLM, agentic workflows, dataset, prompt e model operations, Dify lo mantiene nel suo ambiente naturale. Se il risultato deve diventare un prodotto Prostir, confronta anche pubblicazione e accesso clienti, non solo le schermate degli editor.
Prostir non è un framework low-level per agenti. I percorsi disponibili per Agent e Skill riuniscono knowledge ospitata, tools, auth, utenti, pagamenti idonei, quote e rotte ospitate o endpoint MCP privati per impostazione predefinita che il proprietario può pubblicare deliberatamente. Prostir ha anche un Flow separato per l'automazione generale, ma oggi è in Preview e le garanzie del runtime di produzione restano soggette ai release gate.
Elenca chi ospita il risultato, concede accesso, ruota le credenziali, controlla i log, aggiorna la conoscenza e gestisce pagamenti o limiti. Prostir riunisce questi compiti intorno a un Agent o Skill controllato dal proprietario; Dify può comunque restare il posto migliore per creare o eseguire il lavoro di base.
La soluzione pratica può usare entrambi: Dify svolge il lavoro per cui è progettato e Prostir pubblica l’Agent o Skill raggiunto da clienti e servizi IA compatibili. Assegna un proprietario chiaro a ogni parte, così dati, credenziali ed errori non restano sospesi tra le piattaforme.
Non esiste una divisione universale tra uso interno e cliente: diverse alternative pubblicano anche web app, API, widget o superfici MCP. Confronta artefatto finale, canali, accesso, pagamento e responsabilità operativa. Scegli un Agent o Skill disponibile di Prostir quando corrisponde al lavoro; scegli Flow solo per valutare il Preview, non per affidarti oggi a un'automazione di produzione.
Articolo comparativo
il team vuole un workspace LLM engineering più ampio e può gestire packaging, accesso, billing e canali
il risultato pubblicato deve essere un agent, skill o flow vendibile con accesso clienti, payment gating, quote e distribuzione MCP remota
Fonte ufficiale verificata
Soluzioni
Raccontaci il lavoro, chi deve usarlo, quali fonti servono e cosa non deve mai fare. Ti aiuteremo a delimitare una prima versione da testare in modo trasparente.