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dify：普通人也能玩转的ai应用“建造工具”（第4页）

有个商家用Dify做了个“多语言商品描述工具”：先上传产品的核心参数（比如“材质：棉，尺寸：M-L，功能：防水”），然后搭了个工作流：“输入参数→生成中文基础描述→用‘国色’模型翻译成目标语言→根据当地偏好调整用词（比如销往欧洲加‘可回收包装’，销往美国加‘包邮’）→生成带排版的文案”。

现在这款工具成了团队的“主力文案”：输入参数后1分钟就能生成10种语言的描述，一周能搞定50款产品，效率是以前的5倍（提高400%）。而且因为提前把不同国家的偏好数据喂给了AI，生成的文案特别“接地气”，比如卖给日本的描述会加“细节做工精致”，卖给东南亚的会加“耐穿易打理”，商品点击率比以前高了30%。

四、Dify是怎么“长大”的？看看它的发展时间线

Dify不是突然冒出来的“爆款”，而是一步步迭代出来的。它的发展过程也能看出AI工具的进化方向——从“技术导向”变成“用户导向”。

2023年3月，开发Dify的公司“苏州语灵人工智能科技有限公司”成立。那时候AI大模型刚火起来，很多企业想做AI应用，但都卡在“技术门槛高”上，团队就想做个“降低AI开发门槛”的工具。

2023年5月，Dify的开源版本在GitHub（全球最大的代码托管平台）正式发布。刚上线就炸了——以前做类似的工具得自己写几万行代码，现在有了现成的开源框架，开发者省了大量功夫。上线一周，GitHub上的“星标”（表示认可的标志）就破了1000，很多开发者开始基于它做二次开发。

2024年3月，Dify和百度千帆大模型深度集成，还推出了“智能体框架”。这一步很关键：百度千帆是国内主流的模型平台，集成后国内企业用起来更方便；“智能体框架”让AI能自己“做决策”，比如用户问“帮我安排下周的出差”，AI会自己触发“查机票”“订酒店”“发日程”等步骤，不用人一步步指挥。

2024年11月，企业级功能套件上线。这时候用Dify的企业越来越多，大家提了很多需求：“能不能管知识库的版本？”“不同部门能不能设不同权限？”“能不能看运行数据？”团队就针对性做了升级，加了知识库版本管理、多租户权限、运维仪表盘这些功能，彻底满足了企业的“规范化使用”需求。

2025年3月，Dify在硅谷发布了v1.0.0里程碑版本，推出了全新的插件市场和多模态工作流。“多模态”就是说AI不光能处理文字，还能处理图片、语音、视频——比如用户上传一张产品照片，AI能自动识别产品，生成描述文案，再画一张宣传图。这一步让Dify从“文本类AI工具平台”变成了“全类型AI工具平台”，能做的事儿更多了。

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到现在，Dify的GitHub星标已经超过3万，全球有上万家企业在用来做AI应用，小到个人开发者做的“AI读书笔记工具”，大到银行、车企做的“智能客服系统”，覆盖了20多个行业。

五、最后总结：Dify到底解决了什么问题？

看完上面的内容，你应该能明白：Dify的核心价值，是“打破AI应用开发的‘技术壁垒’”。

在Dify出现之前，AI应用是“技术大神的专属玩具”——只有懂代码、懂模型、懂算法的人才能做，普通人只能“用别人做好的AI”，不能“做自己想要的AI”。而Dify把这种“特权”还给了所有人：不管你是企业行政、医生、电商商家，还是刚毕业的学生，只要知道“自己想让AI做什么”，就能用它把想法变成现实。

它就像当年的“公众号编辑器”——以前做个网站得懂编程，公众号编辑器让普通人拖拖拽拽就能做推文；现在Dify让普通人拖拖拽拽就能做AI应用。未来可能会有更多人用Dify做出“专属AI工具”：老师做个“自动批改作业的AI”，宝妈做个“根据食材推荐菜谱的AI”，程序员做个“自动查bug的AI”……

简单说，Dify不是让你“被动用AI”，而是让你“主动造AI”，这也是它最过人的地方。

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