Artykuł porównawczy
Dify jest mocny, gdy zespół produktowy lub engineering chce LLM buildera z promptami, workflows, datasetami, ewaluacją i model operations. Prostir różni się tam, gdzie publikujesz hostowanego AI agenta z wiedzą, tools, użytkownikami, auth, płatnościami, limitami i remote MCP endpoint dla klientów.
Krótka odpowiedź
Sprawdzone oficjalne źródłoDify Cloud app-deploy featuresreviewed 2026-07-25
Użyj Dify, gdy główna praca to budowanie produktów LLM, agentic workflows, datasetów, promptów i model operations.
Dify zaczyna od workspace produktu LLM z promptami, datasetami, workflows, modelami i ustawieniami deployment; Prostir zaczyna od domyślnie prywatnego Agent albo Skill. Osobny produkt Flow jest teraz w wersji Preview, a nie jako automatyzacja gotowa do produkcji.
Dla uprawnionego i skonfigurowanego produktu Prostir łączy hostowaną trasę, MCP endpoint, access grants, limity, logi, cofanie dostępu i ścieżkę płatności sprzedawcy; możliwości i konfiguracja zależą od providera.
Czasem mogą działać razem: Dify wykonuje właściwe dla siebie zadanie, a Prostir hostuje Agent lub Skill dla klientów i AI clients.
Oficjalnie Dify pozycjonuje się jako platforma do tworzenia production-ready agentic workflows i produktów LLM. To ma sens, gdy zespół produktowy lub engineering chce LLM buildera z promptami, workflows, datasetami, ewaluacją i model operations. Jeśli ten punkt startowy już pasuje do zadania, może to być krótsza droga.
Dify zaczyna od workspace produktu LLM z promptami, datasetami, workflows, modelami i ustawieniami deployment. To nie jest drobny szczegół techniczny: krótsza konfiguracja zwykle pasuje do materiałów, ludzi i systemów, które już działają.
Zapytaj, kto otworzy produkt, co ma ukończyć i gdzie powinien zostać wynik. Jeśli stała praca to budowanie produktów LLM, agentic workflows, datasetów, promptów i model operations, Dify utrzymuje ją w naturalnym miejscu. Jeśli wynik ma stać się własnym produktem Prostir, porównaj też publikację i dostęp klientów, a nie tylko wygląd edytorów.
Prostir nie jest low-level agent framework. Dostępne ścieżki Agent i Skill łączą hostowaną knowledge, tools, auth, użytkowników, uprawnione płatności, limity oraz domyślnie prywatne trasy lub endpointy MCP, które właściciel może świadomie opublikować. Prostir ma też osobny Flow do ogólnej automatyzacji, ale teraz jest to Preview, a gwarancje runtime'u produkcyjnego pozostają za release gates.
Zapisz, kto hostuje wynik, nadaje dostęp, zmienia dane uwierzytelniające, sprawdza logi, aktualizuje wiedzę i obsługuje płatności lub limity. Prostir skupia te obowiązki wokół kontrolowanego przez właściciela Agent lub Skill; Dify nadal może być lepszym miejscem do tworzenia lub wykonywania pracy podstawowej.
Praktyczne rozwiązanie może używać obu produktów: Dify wykonuje pracę, do której powstał, a Prostir publikuje Agent lub Skill dostępny dla klientów i zgodnych usług AI. Każda część potrzebuje jednego właściciela, aby dane, credentials i awarie nie ginęły między platformami.
Nie ma uniwersalnego podziału na użycie wewnętrzne i klienckie: kilka alternatyw również publikuje web apps, API, widgety lub powierzchnie MCP. Porównaj artefakt końcowy, kanały, dostęp, płatności i odpowiedzialność operacyjną. Wybierz dostępny Agent albo Skill Prostir, gdy pasuje do zadania; Flow wybierz tylko do oceny Preview, a nie jako obecną automatyzację produkcyjną.
Artykuł porównawczy
zespół chce szerszy LLM engineering workspace i sam ogarnia packaging, dostęp, billing oraz kanały
opublikowany wynik ma być sprzedawalnym agent, skill lub flow z dostępem klientów, payment gating, limitami i zdalną dystrybucją MCP
Sprawdzone oficjalne źródło
Rozwiązania
Opowiedz o zadaniu, użytkownikach, potrzebnych źródłach i wszystkim, czego Agent nigdy nie powinien robić. Pomożemy wyznaczyć pierwszą wersję, którą da się uczciwie przetestować.