Table of Contents
如果你的企业正在使用 Dify 来落地 AI 应用，以下内容值得认真思考。
Dify 和 No-Code 平台的核心问题
Dify 和 N8N 这类 No-Code 平台是早期 AI 落地的常用技术之一。它们的优势在于通过工作流方式快速搭建企业 AI 应用。
问题一：复杂应用的能力瓶颈
Dify 平台难以搭建特别复杂的应用，主要体现在：
- 中间过程的内容处理较为困难
- 精准上下文的抽取处理不够灵活
- 复杂逻辑需要编写原生代码才能实现
核心矛盾：如果复杂场景都需要编写大量原生代码来支撑，那为什么不直接用代码实现整个项目？
问题二：编排式工作流的生存空间被挤压
随着 AI 能力不断增强，我们可以：
- 直接在 Agent 中通过提示词明确步骤（第一步做什么，第二步做什么…）
- 结合代码和大模型的理解能力
- 利用 Function Calling 等能力
- 组合实现类似工作流的效果，且更加准确
Dify 的历史价值与当前挑战
为什么曾经选择 Dify？
在 AI 能力较弱时，Dify 可以将复杂任务拆解成多个步骤，让 AI 逐步完成。这是它的核心价值。
当前面临的挑战
随着语言模型能力大幅提升：
- 可解决的场景范围大幅扩展
- 精细化上下文工程和复杂的 AI 工程化落地成为必需
- 现有 Dify 搭建的知识库和程序往往无法满足新需求
- 通用模型产品（如 GPT-4、DeepSeek + 网络搜索、千问等）的原生效果可能更好
建议
如果你希望让 AI 更大程度地解决业务问题，发挥其更强的能力，需要重新以工程化视角审视 Dify 项目，考虑是否需要更灵活的技术方案。
关于我的AI落地
- 可以找我按小时咨询
- 可以找我轻陪跑团队AI项目
- 可以找我AI落地实施
真的, 已经有很多企业将AI落地了~ 来我找, 别错过AI红利.
我的微信: leigeaicom
为什么你需要关注AI工程化落地？
- 如果你是一家科技公司，尤其深耕AI应用技术——工程化是把技术变为价值的关键一步。
- 如果你来自传统行业（电商、医疗、法律、制造、金融、物流等）——AI能重构效率，但你需要懂行的人带你避开陷阱。
- 如果你是企业决策者，关注降本增效、竞争力与创新——AI不是选修题，而是生存题。
- 如果你是独立开发者或创业者——AI能帮你抓住机会，为企业赋能，在竞争中脱颖而出。
在我的知识星球，我们不谈虚的，只讲能落地的：
✅ 哪些场景AI真的有效、哪些只是“听起来美好”
✅ 如何避开那些“投入巨大、回报为零”的技术坑
💡 有时候：
- 一个流程的打通，帮你节省6个月试错时间；
- 一次关键避坑，避免你烧掉几十万冤枉钱；
- 一个高价值场景的启发，直接开启你的第二增长曲线。
如果你不愿只做AI时代的“旁观者”，
欢迎加入我们，用工程化思维，把AI变成你的竞争力、你的现金流、你的超车资本。
大家一起来讨论