Dify と Langflow の違い

どちらもChatGPT Plusの代わりになるオープンソースです。当サイトが公開データから取得したライセンス・更新状況・Docker対応・日本語対応・セキュリティの情報を並べて比べます。

主な違い

ライセンスの性格が異なります。Difyはソース公開型（一般的なオープンソースではない）（Apache-2.0（改変条項あり））、Langflowは許容型（MIT）です。
Difyは一般的なオープンソースライセンスではありません。社外に提供するサービスに組み込む場合などは、条件を確認してください。
GitHubのスター数は同じくらいです（Dify：157,337、Langflow：155,402）。
直近12か月のリリース（新しい版の公開）は、Difyが27回、Langflowが48回です。リリースの区切り方はプロジェクトによって違うため、回数の多さだけで判断しないでください。
どちらも、Dockerでの導入手順やファイルを確認できています。
どちらも、画面の日本語翻訳ファイルがあります（すべての画面が訳されているとは限りません）。

掲載データ（2026/10/02時点）から自動で作成した比較です。機能の細かな違いや提供条件は、各ツールの公式情報で確認してください。

結論：エンジニアでない人も含めて業務のAIアプリを作って運用するならDify、開発者がAIの処理を細かく組み立てて試すならLangflowです。

Difyを選ぶ場合：チャットボットや社内文書に答えるAIを作り、そのまま社員に使ってもらいたい。利用者向けの画面、会話の記録、管理の機能がまとまっています。
Langflowを選ぶ場合：処理の流れを部品単位で細かく組み立てたい、Pythonで部品を足したい。試作や、ほかのアプリから呼び出すAPIを作る用途に向いています。

ライセンスの違い：LangflowはMITです。DifyはApache-2.0をもとにした独自の条件つきで、複数の顧客向けのサービスとして提供する場合などに条件があります。

それぞれの詳しい解説は、Difyとは、Langflowとはを参照してください。

編集部のまとめ（最終更新：2026/10/01）。機能や提供条件は変わることがあるため、導入前に公式の情報をご確認ください。

DifyとLangflowの比較表
項目	Dify	Langflow
概要	エージェントとRAGを画面で組む。運用に必要な管理機能が揃う。	視覚的にLLMアプリを組む。Pythonで拡張できる。
ライセンス	Apache-2.0（改変条項あり）（ソース公開型（一般的なオープンソースではない））	MIT（許容型）
GitHubのスター	157,337	155,402
フォーク	24,797	10,153
コントリビュータ	1,511	387
最終コミット	2026/09/28 4日前	2026/10/01 昨日
直近12か月のリリース	27回	48回
Docker	対応	対応
画面の日本語化	日本語の翻訳あり	日本語の翻訳あり
日本語ドキュメント	あり（公式）	未確認
OpenSSF Scorecard	未評価	未評価
脆弱性の報告窓口（SECURITY.md）	あり	あり
依存関係の自動更新（Dependabot）	設定あり	設定あり
公開されたセキュリティアドバイザリ	21件	37件

「未確認」は、当サイトでまだ確認できていないという意味で、「無い」「非対応」という意味ではありません。