Vergleich
Dify vs Flowise vs Langflow
Wer eigene KI-Abläufe bauen will, sei es ein RAG-Chatbot, ein Analyse-Agent oder ein automatisierter Ablauf, braucht die richtige Plattform. Dify, Flowise und Langflow sind 3 der bekanntesten quelloffenen Tools in diesem Bereich. Wir vergleichen sie praxisnah: Funktionen, Architektur, Zielgruppe und Einsatzzweck.
Vergleichstabelle
Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick.
| Kriterium | Dify | Flowise | Langflow |
|---|---|---|---|
| Anbieter | Dify.AI (quelloffen) | FlowiseAI (quelloffen) | DataStax (quelloffen) |
| Fokus | LLM-Apps, RAG, Agents, Chatbots | LLM-Flows, Chatbots, API-Chains | Visueller Flow-Builder, LLM-Abläufe |
| Architektur | Python, Docker, eigener Unterbau | Node.js, LangChain-basiert | Python, LangChain-Integration |
| RAG | Integriert (Dokumenten-Upload, Chunking) | Via LangChain-Nodes | Via LangChain-Nodes |
| Agenten | Eigener Agent-Builder | LangChain-Agents | LangChain-Agents |
| Hosting | Cloud + auf eigener Hardware (Docker) | auf eigener Hardware (npm/Docker) | Cloud (DataStax) + auf eigener Hardware |
| API-Bereitstellung | Integriert (REST + Embed) | Integriert (REST + Embed) | Integriert (REST) |
| Preis (auf eigener Hardware) | Kostenlos (quelloffen) | Kostenlos (quelloffen) | Kostenlos (quelloffen) |
| Ideal für | Komplexe KI-Apps, Teams | Schnelle Chatbots, Einzelpersonen | Experimentieren, LangChain-Nutzer |
Dify bringt Dokumentenablage und Prompt-Verwaltung mit
Dify positioniert sich als komplette Entwicklungsplattform für KI-Anwendungen. Das Tool bringt alles mit, was du für die Erstellung von Chatbots, RAG-Systemen und autonomen Agents brauchst, inklusive Dokumentenmanagement, Prompt-Verwaltung und einem visuellen Editor für Abläufe. Die Oberfläche ist aufgeräumt und auch für Nicht-Entwickler bedienbar.
Der größte Vorteil von Dify ist der Umfang. Du bekommst Dokumenten-Upload mit automatischem Chunking, verschiedene Retrieval-Strategien, einen Agent-Builder mit Tool-Anbindung und sogar ein eingebautes Monitoring für Token-Verbrauch und Antwortqualität. Das macht Dify besonders interessant für Teams, die mehrere KI-Anwendungen zentral verwalten wollen.
Stärken
- RAG-Ablauf mit Dokumentenverwaltung
- Agent-Builder mit Tool-Integration
- Modellanbieter zentral verwalten
- Cloud-Option verfügbar (kein Server nötig)
Schwächen
- Höhere Komplexität bei der auf eigener Hardware-Installation
- Eigener Unterbau statt LangChain (weniger Flexibilität bei Nodes)
- Mehr Ressourcenverbrauch, weil mehrere Container laufen
Flowise wird zum 31.08.2026 eingestellt
Stand 03.08.2026: Das Team hat die Einstellung am 29.07.2026 angekündigt. Das Repository geht am 10.08.2026 ins Archiv, zum 31.08.2026 zieht sich das Kernteam zurück. Wer Flowise heute neu aufsetzt, baut auf einer Grundlage ohne Sicherheitsaktualisierungen. Für denselben Zweck empfehlen wir Langflow, das unter MIT-Lizenz steht und aktiv gepflegt wird.
Flowise setzte konsequent auf LangChain als Grundlage und machte dessen Konzepte über eine visuelle Oberfläche zugänglich. Bausteine für Sprachmodelle, Vektordatenbanken, Dokumenten-Loader und Ketten ließen sich auf eine Leinwand ziehen und miteinander verbinden. Das Ergebnis ging direkt als Schnittstelle oder einbettbarer Chatbot online.
Die Stärke lag in der Einfachheit. Installation per npm oder Docker, wenig Hardwarebedarf, eine übersichtliche Oberfläche. Genau dafür ist Langflow heute die Wahl, die Bedienung ähnelt sich stark und der Umstieg kostet vor allem Zeit für den Nachbau der Abläufe.
Stärken
- Einfachste Installation (npm install -g flowise)
- Viele LangChain-Bausteine
- Geringer Ressourcenverbrauch
- Integrierter Chat-Embed-Code
Schwächen
- Weniger Funktionen im Dokumentenmanagement als Dify
- Kein Cloud-Hosting vom Anbieter
- Bei vielen Nodes kann die Oberfläche unübersichtlich werden
Langflow zeigt, welche Daten wo durchlaufen
Langflow wurde ursprünglich als reines quelloffenes Projekt gestartet und gehört mittlerweile zu DataStax. Das Tool hat einen visuellen Flow-Builder, der eng mit LangChain verzahnt ist. Du baust Abläufe aus vorgefertigten Komponenten zusammen, von einfachen Prompt-Templates bis zu komplexen Multi-Agent-Systemen.
Was Langflow besonders macht, ist die visuelle Darstellung des Datenflusses. Du siehst genau, welche Daten an welcher Stelle wie verarbeitet werden. Das ist besonders hilfreich beim Debugging und beim Experimentieren mit verschiedenen Einstellungen des Ablaufs. Wer mit LangChain vertraut ist, fühlt sich sofort zu Hause.
Stärken
- Beste visuelle Darstellung des Datenflusses
- Enge LangChain-Integration
- Ideal zum Experimentieren und Lernen
- Cloud-Option über DataStax verfügbar
Schwächen
- Abhängigkeit von DataStax als neuer Eigentümer
- Weniger ausgereiftes Dokumentenmanagement
- Kleinere Gemeinschaft als bei Flowise und Dify
Wann welches Tool?
Unsere Empfehlung je nach Ausgangslage.
Dein Team braucht alle Bausteine an einer Stelle
Nimm Dify. Mit zentralem Model-Management, Dokumentenverwaltung, Nutzerverwaltung und Monitoring ist Dify die beste Wahl, wenn mehrere Personen an KI-Anwendungen arbeiten oder du verschiedene Anwendungsfälle unter einem Dach verwalten möchtest.
Du möchtest schnell einen Chatbot oder eine RAG-App aufsetzen
Nimm Langflow. Installation in wenigen Minuten, verständliche Oberfläche und ein großes Angebot an LangChain-Bausteinen. Passt für Einzelpersonen oder kleine Teams, die ein konkretes Problem lösen wollen, etwa einen Chatbot für die interne Wissensdatenbank.
Du willst mehrere Abläufe nebeneinander ausprobieren
Nimm Langflow. Die beste visuelle Darstellung des Datenflusses macht Langflow ideal zum Experimentieren, Lernen und Debuggen. Besonders geeignet, wenn du bereits mit LangChain arbeitest und den visuellen Ansatz als Ergänzung nutzen möchtest.
Datenschutz hat höchste Priorität
Alle 3 Werkzeuge laufen auf eigenen Servern und sind damit grundsätzlich DSGVO-fähig. Zusammen mit einem lokalen Sprachmodell (etwa über Ollama) bleibt die gesamte Verarbeitung auf deiner Hardware. Langflow hat hier den leichtesten Einstieg, weil die Installation am wenigsten Aufwand macht.
Häufige Fragen zu KI-Ablaufplattformen
Kann ich diese Tools ohne Programmierkenntnisse nutzen?
Alle 3 Tools setzen auf visuelle Ziehen mit der Maus-Oberflächen, die keine Programmierkenntnisse voraussetzen. Allerdings brauchst du ein grundlegendes Verständnis davon, wie KI-Abläufe funktionieren, also was ein LLM-Aufruf ist, was Embeddings sind und wie eine RAG-Ablauf aufgebaut ist. Für die Installation auf dem eigenen Server sind bei Flowise und Langflow grundlegende Kommandozeilen-Kenntnisse hilfreich.
Welches Tool eignet sich am besten für RAG-Anwendungen?
Alle 3 unterstützen RAG (Retrieval Augmented Generation), aber mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Dify bringt ab Werk am meisten mit, samt Dokumentenmanagement und Chunking-Strategien. Flowise ist ideal, wenn du maximale Kontrolle über jeden Schritt des RAG-Ablaufs brauchst. Langflow zeigt den Datenfluss am übersichtlichsten, was bei der Fehlersuche hilft.
Wie sieht es mit Datenschutz und DSGVO aus?
Da alle 3 Tools quelloffen und auf dem eigenen Server betreibbar sind, hast du die volle Kontrolle über deine Daten. Keine Informationen müssen an externe Server übermittelt werden, mit einer Ausnahme: Wenn du Cloud-basierte LLMs wie GPT-5.6 oder Claude Opus 5 als Sprachmodell verwendest, werden die Prompts an den jeweiligen Anbieter gesendet. Für maximalen Datenschutz kombinierst du ein Werkzeug auf dem eigenen Server mit einem lokalen LLM (z.B. über Ollama).
Welche Hardware brauche ich für Betrieb auf dem eigenen Server?
Die Anforderungen sind moderat. Alle 3 Tools laufen auf einem einfachen Linux-Server oder auch lokal auf einem Laptop. Docker vereinfacht die Installation erheblich. Flowise hat den geringsten Ressourcenverbrauch, da es auf Node.js basiert. Dify benötigt etwas mehr Ressourcen, weil seine Architektur aus mehreren Containern besteht. Die eigentliche Rechenleistung hängt vom verwendeten LLM ab. Cloud-Modelle lagern das aus, lokale Modelle brauchen entsprechende GPU-Leistung.
Kann ich mehrere LLM-Anbieter gleichzeitig nutzen?
Ja, alle 3 Tools unterstützen mehrere Modellanbieter parallel. Du kannst zum Beispiel GPT-5.6 Sol für komplexe Aufgaben und ein schnelleres, günstigeres Modell für einfache Klassifizierungen im selben Ablauf verwenden. Dify hat dafür die komfortabelste Verwaltung mit einer zentralen Verwaltung der Modellanbieter. Bei Flowise und Langflow stellst du die Modelle pro Knoten im Ablauf ein.
KI-Abläufe für dein Unternehmen?
Wir helfen dir, die passende Plattform auszuwählen und deinen ersten KI-Ablauf aufzusetzen. Von der Tool-Auswahl bis zur produktiven Anwendung.