判断を、人の手元に残す
機微なデータ、アクセス権限、ポリシーに関わる操作の前で、処理を一時停止。人が承認・編集・コメント・転送してから、実行を続けられます。
Workflow Studio
ユーザーのリクエストと、信頼できる結果。その間にあるロジックを構築します。Workflowスタジオは、モデル呼び出し、ナレッジ検索、ツール、コード、分岐、トリガー、人によるレビューを、ひとつの共同編集キャンバスに集約。AI アプリを、ひとつのソフトウェアとしてテストし、リリースできます。
モデルは、1 つのノードにすぎません。それを信頼できるagentに変えるのは、周囲のエンジニアリングです。Workflowこそが、その仕組みです。
機微なデータ、アクセス権限、ポリシーに関わる操作の前で、処理を一時停止。人が承認・編集・コメント・転送してから、実行を続けられます。
ノード出力、変数、実行パス、ログを確認。失敗の原因が、検索・モデル・ツール・データのどこにあるかを切り分けられます。
入力、検索、モデル呼び出し、ツール利用、分岐、出力を、つながったノードに置き換え。業務が従っているロジックそのものを、構築できる形に変えます。
Workflowとチャットフローは、同じノードライブラリと実行モデルを共有します。違いは、実行のトリガー方法と、ユーザーが結果とどう対話するかです。
一気通貫のワンパス実行
自動化、バッチ処理、ドキュメント処理、バックエンドパイプライン向け。入力またはトリガーから始まり、設計したパスを通って、結果を返します。
メッセージごとに 1 実行
アシスタント、ガイド付き Q&A、構造化サポート向け。ユーザーの各メッセージがフローを通ってから返信され、会話メモリはターンをまたいで保持されます。
ワークフローは自律的に起動できる
ユーザーを介さずに実行を起動:スケジュールジョブ、プラグインイベント、受信 Webhook。
役に立つ AI アプリは、モデルを呼ぶだけでは終わりません。リクエストを分類し、コンテキストを取得し、データに応じて分岐し、承認済みシステムを呼び、人の判断が要る場面で停止します。
Nodes we have
Nodes types
ユーザーメッセージ、API 呼び出し、定時トリガー、Webhook、プラグインイベント、またはアップロードされたデータから開始。
モデルを呼び出し、意図を分類し、フィールドを抽出し、用意されたナレッジに基づいて回答を生成。
条件で分岐し、リストを反復処理し、結果が得られるまでループするか、複数のパスをマージ。
Dify ツール、カスタム API、MCP ツール、HTTP リクエスト、またはサンドボックスコードを使用。
実行継続前に承認、編集、コメント、転送、またはタイムアウト処理を収集。
プロトタイプが、そのまま本番。同じWorkflowが最初から最後まで動き、各ステップでデバッグ・信頼性・バージョン・トレースを使えます。
ロジックが整ったら、ユーザーや他システムが必要とする場所に公開。ホスティング型アプリ、API エンドポイント、MCP 互換ツール、再利用できるテンプレートとして提供できます。
アプリ認証情報を発行し、レスポンスをストリーミング。セッションを管理し、バックエンドから統合。
ワークフローを、Claude Desktop、Cursor ほか MCP 対応クライアント向けのネイティブツールとして公開。
DSL をエクスポート、またはテンプレートマーケットプレイスに公開し、設計をチームで再利用。
チャット、Workflowフォーム、セッション、引用、バッチ処理に対応した、ホスティング型アプリのリンクを共有。
Dify クラウドで始める、またはプライベートデプロイについてご相談ください。