// 对比 · uuos vs Dify
uuos vs Dify
AI 应用开发平台，让开发者和业务人员快速构建 AI 应用，界面易上手、模板与生态丰富。
一句话结论
Dify 是把 AI 应用「快速做出来」的好工具；uuos 解决的是做出来之后「放心跑在生产、多团队用、算得清账」的问题。
功能对比
| 维度 | uuos | Dify |
|---|---|---|
| 可视化编排 | 完整支持 | 完整支持 |
| 生产级执行引擎 | 完整支持 | 部分支持 |
| 完整可观测性（节点级归因） | 完整支持 | 部分支持 |
| 真·多租户（数据库级隔离） | 完整支持 | 部分支持 |
| 企业级 RBAC | 完整支持 | 完整支持 |
| 审计日志 | 完整支持 | 部分支持 |
| 用量计费与配额 | 完整支持 | 部分支持 |
| LLM 网关 | 完整支持 | 完整支持 |
| 知识库 / RAG | 完整支持 | 完整支持 |
| API 优先设计 | 完整支持 | 部分支持 |
| 可嵌入组件 | 完整支持 | 完整支持 |
| 私有化部署 | 完整支持 | 完整支持 |
* 基于 2026-07 公开资料与我们的评估整理，各产品迭代很快，具体能力请以对方官方文档为准。
核心差异，展开说
多租户在数据库层，不在应用层
uuos 用 PostgreSQL RLS 行级安全强制隔离租户数据，控制面/租户面分库。Dify 开源版的多租户面向单团队场景；如果你要把平台开放给多个团队或客户，隔离层级是本质差异。
执行引擎为长运行设计
uuos 的运行任务进入 PostgreSQL 持久化队列（River），独立 Worker 消费，进程重启不丢任务；重试策略区分 pre/post-delta，流式内容不重复。长时间、高价值的工作流需要这一层。
成本归因到节点
每个 LLM 节点完成即记录 token、成本、耗时，按工作区/时间/提供商/模型聚合。「这个月 AI 成本花在哪」在 uuos 里是一条查询，而不是一次考古。
计费与配额内建
订阅计划、配额检查、超额计费是 uuos 的一级能力（并将作为独立开源组件 saas 输出）。要在平台之上给你自己的客户计费时，不需要再搭一套计量系统。
公平地说，什么时候该选 Dify
- 需要成熟的模板市场和丰富的插件生态，快速拼出原型
- 单团队使用，多租户隔离不是硬需求
- 团队偏好 Python 技术栈，想深度定制源码
什么时候选 uuos
- 要把 Agent 平台开放给多个团队/客户，数据隔离是合规要求
- 工作流长时间运行、失败重试和成本核算是日常问题
- 需要把每个工作流发布为带鉴权的 API 嵌入自己的产品