Compare · AI アプリ構築プラットフォーム
agens と Dify の違い
Dify は開発者が AI アプリを構築するプラットフォーム、agens は現場が指示するだけで実務が動く実行基盤。作る側か使う側かで分かれます。
結論
Dify は、開発者が RAG ボットや AI エージェント、ワークフローを「構築」するための、self-host とモデル対応の広さに強いプラットフォームです。agens は、現場の担当者がチャットでゴールを伝えるだけで AI が実務を遂行する実行基盤です。Dify もコード実行サンドボックスを持ちますが、それは開発者がワークフローに組み込むノード。agens は AI 自身が MCP 連携先のツールを操作して非定型業務を完遂し、成果を会社の資産として残し、巻き戻し・監査を標準で備える点が違いです。
Why agens
Dify ではなく agens を選ぶ理由
作る人がいらない
アプリやワークフローを開発・保守する人を必要としません。現場がチャットでゴールを伝えれば、AI がそのまま実務を実行します。
ツールを操作して完遂
MCP 連携先のツールを AI が実際に操作し、非定型な実務を最後までやり切ります。作り込んだアプリの応答にとどまりません。
成果が会社の資産に
AI が作った資料・データはプロジェクトのフォルダに残り、検索・共有・再利用できます。属人化を防ぎます。
統制を標準装備
監査ログ・操作の巻き戻し・異常自動停止を標準で。Dify の RBAC は粒度が粗く、監査 / SSO は Enterprise 前提です。
機能比較：agens と Dify
| 観点 | agens推奨 | Dify |
|---|---|---|
| 主な利用者 | 業務担当者（現場） | 開発者・AI エンジニア |
| 導入のしかた | 作り込み不要（低い床 × 高い天井） | アプリ / ワークフロー / エージェントの構築が前提 |
| 主な用途 | 実務の自律実行・組織運用 | RAG ボット・AI アプリ・エージェント開発 |
| 実行の仕組み | AI がゴールから手順を組み、ツールを操作 | 開発者が組んだワークフローを実行（Code ノードあり） |
| モデル対応 | Multi-LLM（OpenAI / Anthropic / Google / Ollama 等） | 非常に広い（数百モデル・各種プロバイダ・Ollama） |
| 提供形態 | クラウド ＋ self-host（Helm / K8s） | クラウド ＋ self-host（Docker / Helm、OSS） |
| 成果物 | 会社の資産として自動保存・共有 | 構築したアプリ / ナレッジ / API |
| 組織統制 | 監査ログ・RBAC・巻き戻し・異常自動停止（標準） | RBAC は固定 4 役割。監査 / SSO は Enterprise 版 |
| ライセンス | 商用（クラウド / self-host） | Apache-2.0 ベース ＋ 追加条件（再販等に制限） |
In depth
どこが、どう違うのか
アプリを「作る」か、実務を「任せる」か
agens は、現場の担当者がチャットでゴールを伝えるだけ。AI が手順を組み立て、ツールを操作し、実務を完遂します。アプリを設計・デプロイ・保守する人は要りません。
Dify は、開発者が RAG パイプラインやエージェント、ビジュアルなワークフローを組み立てて「AI アプリを作る」プラットフォームです。出来上がったアプリを通じて、エンドユーザーが利用します。作る側の技術リソースが前提です。
サンドボックスとモデル対応
agens も Dify も、隔離されたサンドボックスでコードを実行できます。違いは使われ方で、agens では AI 自身が状況に応じてコードやツール操作を選び、自律的に実務を進めます。Multi-LLM とローカル推論にも対応します。
Dify は DifySandbox（Python / Node.js）を備え、対応モデルの広さは大きな強みです。ただしサンドボックスは「開発者がワークフローに配置する Code ノード」として働き、エンドユーザーが自然言語で任せる実行とは設計が異なります。
組織で安全に運用する
全操作が監査ログに残り、誤って消したファイルは復元可能、異常な大量操作は自動停止。AI に認証情報を直接持たせず、隔離環境で実行します。これらを標準で備えます。
Dify の RBAC は固定の役割構成で、監査ログ・SSO・MFA・マルチテナント管理は Enterprise プランが前提です。操作単位の巻き戻しや異常自動停止に相当する仕組みは公開情報では確認できません。
Which to choose
どちらを選ぶべきか
agens が向くケース
- ✓開発リソースをかけずに現場で使い始めたい
- ✓アプリを作るのではなく、実務の実行と資産化を重視する
- ✓監査・権限・巻き戻し・異常停止を標準で備えたい
Dify が向くケース
- ・独自の AI アプリ・RAG・エージェントを作り込み、自社で所有したい
- ・開発チームがプロンプト・ワークフローを細かく制御したい
- ・OSS で自社インフラに置き、幅広いモデルを使い分けたい
乗り換えずに、併用もできる
排他ではありません。Dify で作った AI アプリから MCP 経由で agens の skill / workflow / folder を呼び出したり、agens から Dify のエンドポイントを利用したりできます。アプリ構築は Dify、現場の実務実行と統制は agens、と組み合わせられます。
連携できるツールを見る →よくある質問
agens でも RAG（社内知識の参照）はできますか?
Dify もサンドボックスでコードを実行できますよね?
Dify との使い分けは?
Dify はオープンソースですが、agens は?
最終更新: 2026 年 6 月