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很久不见，今天单独开一篇文章浅显地对比一下 Dify 和 BISHENG 这两个开源 AI 应用框架。你问我为什么不一起说说字节的 Coze？幼儿园小朋友可不该来瞎掺和。
简述
Dify 和 BISHENG 都是目前较为完善的开源大模型应用框架，具有良好的官方、社区支持和简单的上手门槛。
省流在前——二者各有优劣，没有一个是绝对开箱即用的“完善的”框架。如果你是个人非商业用户，无脑选用 Dify 即可；但如果你是企业用户，二者的选择就需要根据你的需求、具体商业模式、开发能力来综合决定了。
详细对比
协议
在开放性上，BISHENG 胜过 Dify。
Dify 使用了其修改版的 Apache 2.0 协议，而 BISHENG 则采用了原始的 Apache 2.0 协议。唯一需要注意的是——BISHENG 仅在开源组件上使用此协议，部分可选组件是闭源的，也没有包含在开源仓库内，需要单独安装。
| 场景 | Dify | BISHENG |
|---|---|---|
| 商业使用 | ✅ 允许（但有条件） | ✅ 允许 |
| 代码修改 | ✅ 允许 | ✅ 允许 |
| 代码分发 | ✅ 允许（受附加条款约束） | ✅ 允许 |
| SaaS / 多租户服务 | ❌ 禁止，除非获得授权 | ✅ 允许 |
| 去除 / 修改 LOGO | ❌ 禁止，除非获得授权 | ✅ 允许 |
| 贡献者协议 | 代码贡献版权一般归属项目维护者 | 代码贡献则同意：Dify 单方面可变更协议 + 提交的代码可用于 Dify 的第一方云商业运营 |
Dify 的开源协议原文
BISHENG是完全开源的吗？允许商业使用吗？
BISHENG不是开源的吗？为什么这里提到申请license
功能
Dify 与 BISHENG 在功能上有很多相似之处，但也有一些显著的差异，我将针对主要的常用功能模块进行对比。
应用构建
二者均支持工作流和 Agent 的应用构建方式，在 Agent 的设计上基本一致，但在工作流的架构上有所不同。
工作流，即通过图形化界面设计任务流程，可以将多个节点（如 API 调用、数据处理等）连接起来，形成一个完整的任务执行流程。有着“节点化”的特点，低代码的优点，上手门槛不高，自由度较高，上限相较于大量的代码工作也低一些。我们的对比也主要针对工作流。
知识库
Dify 和 BISHENG 都支持知识库的构建与管理，以我个人的经验来看，二者的侧重点不同，都是“偏科选手”。
二者的具体对比如下：
| 功能 | 仅 Dify 支持 | 两者均支持 | 仅 BISHENG 支持 |
|---|---|---|---|
| 非嵌入知识库（无需向量化） | ✓ | ||
| 知识库的外部 API 调用 | ✓ | ||
| 向量、全文、混合检索支持 | ✓ | ||
| 召回结果重排* | ✓ | ||
| 父子分块、传统分块 | ✓ | ||
| Notion 同步，Web 站点同步 | ✓ | ||
| 知识文档的元数据管理和检索过滤功能 | ✓ | ||
| 使用外部知识库 | ✓ | ||
| 内置召回测试 | ✓ | ||
| 召回参数（Top n、阈值等）可调节 | ✓ | ||
| QA 知识库 | ✓ | ||
| 分段的编辑、管理 | ✓ | ||
| 文本文档支持 | ✓ | ||
| 导入本地文件 | ✓ | ||
| 图像类知识支持 | ✓ | ||
| 多种分块规则支持（定义多个正则，按优先级执行） | ✓ |
*: 并不确定 BISHENG 是否支持重排，但其没有提供显式配置位置。
可以看出，BISHENG 虽然相较于 Dify，内置了对图像类知识的支持（需要使用其闭源可选组件），但在其他方面的功能上，Dify 的知识库功能更为全面，尤其是在召回功能上，更加丰富且内置了测试工具。
模型管理
二者只有 BISHENG 在内部支持了模型操作，Dify 仅能配置其使用的模型，并不能对模型进行管理。
在这一点上，BISHENG 更像是一个一站式平台，提供了从本地模型部署到模型应用开发的完整链条，甚至内置了部分模型微调、数据集管理的功能，而 Dify 则是纯粹的应用框架，专注于应用的构建与管理。
这同样是一个取舍，BISHENG 在模型管理上的优势对新手更为友好，但内置这些服务很大地提高了其硬件需求（即使不使用）。
同时，Dify 从 1.0.0 开始，引入了插件系统的设计，模型提供商也进行了插件化设计，这使得其外部模型的扩展选择更为丰富，灵活度也大幅提升；而 BISHENG 的模型提供商管理仍是内置设计，虽然原生提供了多种模型的支持，但灵活度不如 Dify。
MCP
随着 MCP (Model Context Protocol) 的发布，各个大模型框架的工具能力似乎得到了起跑线的统一。但实测下来，二者目前均是残废。
外部工具
二者均支持外部工具的调用，但 Dify 更胜一筹。
其中 BISHENG 的外部工具支持基本与 Dify 版本 v0 中的实现一致，支持通过 HTTP Schema 定义的工具。
而 Dify 显然更为先进，其插件化设计让外部扩展开发简单、即插即用，官方也提供了插件市场，生态良好；同时也保留了一部分 v0 版本中 HTTP 工具的实现，支持调用 HTTP Schema 定义的工具。
生态
Dify 和 BISHENG 的生态系统都在快速稳定的发展中，二者侧重点不同，各有优劣。
易用性
二者在易用性上，显然是 Dify 更为友好。其设计上就更为针对个人用户和小型团队，提供了更为直观的界面和更少的配置需求。
在硬件要求上，Dify 对于本地部署的要求低很多，组件较少，适合个人用户和小型团队使用。而 BISHENG 则需要更高的硬件配置，尤其是在处理大规模数据、完整利用其全部功能时，对服务器的要求更为严格。
总结
总结下来，二者各有优劣，适合不同的用户群体和使用场景。
Dify 更加注重社区生态和易用性，功能更为完善，开箱即用的体验十分优秀，适合个人用户和小型团队；
而 BISHENG 则在商业支持和企业服务上更具优势，AI 应用链条完整，适合有高度自定义需求、有较为强大的开发能力的企业用户。
