開発者

DifyでAgentic AIの可能性を引き出しましょう。どんな規模のチームでも、自律型エージェントやRAGパイプラインなどを簡単に開発、デプロイ、管理できます。

© 2025 LangGenius, Inc.

実運用可能なAgentic AIソリューションを構築

DifyでAgentic AIの可能性を引き出しましょう。どんな規模のチームでも、自律型エージェントやRAGパイプラインなどを簡単に開発、デプロイ、管理できます。

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実運用可能なAgentic AIソリューションを構築

開発者

AIアプリケーションの可能性を深く探求しましょう。適切なツールを通しで開発プロセスを簡素化し、高速化できます。

開発者

AIアプリケーションの可能性を深く探求しましょう。適切なツールを通しで開発プロセスを簡素化し、高速化できます。

開発者

AIアプリケーションの可能性を深く探求しましょう。適切なツールを通しで開発プロセスを簡素化し、高速化できます。

開発者

環境構築からデプロイまで、

AIアプリケーションの可能性を深く探求しましょう。適切なツールを通しで開発プロセスを簡素化し、高速化できます。

高効率を重視

高効率を重視

高効率を重視


実運用可能な製品を驚異的なスピードで開発・反復・リリースし、アイデアを素早く形にします。

堅牢なワークフローを構築

エージェント型ワークフローをノーコードで素早く作成。重要なノードにはエラーハンドリングを導入し、システム全体の安定性を高めます。

ドラッグ&ドロップで簡単操作

堅牢なワークフローを構築

エージェント型ワークフローをノーコードで素早く作成。重要なノードにはエラーハンドリングを導入し、システム全体の安定性を高めます。

ドラッグ&ドロップで簡単操作

堅牢なワークフローを構築

エージェント型ワークフローをノーコードで素早く作成。重要なノードにはエラーハンドリングを導入し、システム全体の安定性を高めます。

ドラッグ&ドロップで簡単操作

堅牢なワークフローを構築

エージェント型ワークフローをノーコードで素早く作成。重要なノードにはエラーハンドリングを導入し、システム全体の安定性を高めます。

ドラッグ&ドロップで簡単操作

堅牢なワークフローを構築

ドラッグ&ドロップで簡単操作

拡張と使用

マーケットプレイスで様々なツールと機能を簡単に組み込み、AIエージェントの能力を広げられます。

ワンクリックで外部サービス連携

拡張と使用

マーケットプレイスで様々なツールと機能を簡単に組み込み、AIエージェントの能力を広げられます。

ワンクリックで外部サービス連携

拡張と使用

マーケットプレイスで様々なツールと機能を簡単に組み込み、AIエージェントの能力を広げられます。

ワンクリックで外部サービス連携

拡張と使用

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ワンクリックで外部サービス連携

拡張と使用

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リアルタイムデバッグとプレビュー

あらゆる範囲でデバッグ:ステップ実行、ログ、実行前チェックリスト。問題を特定・修正し、ライブプレビューで微調整。

同期監視で動作状況を確認

リアルタイムデバッグとプレビュー

あらゆる範囲でデバッグ:ステップ実行、ログ、実行前チェックリスト。問題を特定・修正し、ライブプレビューで微調整。

同期監視で動作状況を確認

リアルタイムデバッグとプレビュー

あらゆる範囲でデバッグ:ステップ実行、ログ、実行前チェックリスト。問題を特定・修正し、ライブプレビューで微調整。

同期監視で動作状況を確認

リアルタイムデバッグとプレビュー

あらゆる範囲でデバッグ:ステップ実行、ログ、実行前チェックリスト。問題を特定・修正し、ライブプレビューで微調整。

同期監視で動作状況を確認

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同期監視で動作状況を確認

BaaS(サービスとしてのバックエンド)

AIイノベーションに集中し、拡張性を備えたAIアプリケーションをクリック操作でデプロイ。

インテリジェント負荷分散

BaaS(サービスとしてのバックエンド)

AIイノベーションに集中し、拡張性を備えたAIアプリケーションをクリック操作でデプロイ。

インテリジェント負荷分散

BaaS(サービスとしてのバックエンド)

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インテリジェント負荷分散

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インテリジェント負荷分散

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インテリジェント負荷分散


AI

Tracing

configured

Config

More Provider

Config

Instructions

0

GENERATE

Start

/

type

Status

Success

elapsed time

0.653s

total tokens

27 Tokens

🐍

Python bug fixer

Chatbot

Search

Productivity

·

Workflow Process

Start

Question Classifier

LLM

LLM 2

Answer

API

LLM統合の簡素化

LLMの機能を安全に導入、プロバイダーもスムーズに切り替え、APIキーもまとめて一元管理。

SDK

開発の敏捷性を高める

会話管理、ナレッジベース、構成などの機能に対応した多言語ライブラリで、アプリケーションにDifyを迅速に実装します。

MCP

MCPのネイティブサポート

数千もの外部ツールを即座に利用可能にし、Difyで構築したワークフローやエージェントを、あらゆるMCP互換プラットフォームで活用できます。

ループ

反復型ワークフロー処理

スマートな条件ロジックを活用し、複雑な多段階プロセスを自動化し、手動リピート作業を排除します。

変数検査

即時的ワークフロー運用ダッシュボード

各ノードの出力変数を直感的に表示・直接変更し、新しいデータが下流ノードに与える影響を即座に把握し、デバッグ効率を高めます。

単歩調整と段階的デバッグ

精密な問題診断

個々のノードを分離してデバッグ可能。ワークフローをステップバイステップで実行・検証し、一時停止による中間チェックも可能です。完全な実行をせずにエラーを特定でき、リアルタイムで変数修正とデータフロー検証を行えます。


AI

Tracing

configured

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More Provider

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Instructions

0

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Start

/

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Success

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LLM 2

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SDK

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会話管理、ナレッジベース、構成などの機能に対応した多言語ライブラリで、アプリケーションにDifyを迅速に実装します。

MCP

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ループ

反復型ワークフロー処理

スマートな条件ロジックを活用し、複雑な多段階プロセスを自動化し、手動リピート作業を排除します。

変数検査

即時的ワークフロー運用ダッシュボード

各ノードの出力変数を直感的に表示・直接変更し、新しいデータが下流ノードに与える影響を即座に把握し、デバッグ効率を高めます。

単歩調整と段階的デバッグ

精密な問題診断

個々のノードを分離してデバッグ可能。ワークフローをステップバイステップで実行・検証し、一時停止による中間チェックも可能です。完全な実行をせずにエラーを特定でき、リアルタイムで変数修正とデータフロー検証を行えます。


AI

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変数検査

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各ノードの出力変数を直感的に表示・直接変更し、新しいデータが下流ノードに与える影響を即座に把握し、デバッグ効率を高めます。

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個々のノードを分離してデバッグ可能。ワークフローをステップバイステップで実行・検証し、一時停止による中間チェックも可能です。完全な実行をせずにエラーを特定でき、リアルタイムで変数修正とデータフロー検証を行えます。


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LLMの機能を安全に導入、プロバイダーもスムーズに切り替え、APIキーもまとめて一元管理。

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会話管理、ナレッジベース、構成などの機能に対応した多言語ライブラリで、アプリケーションにDifyを迅速に実装します。

MCP

MCPのネイティブサポート

数千もの外部ツールを即座に利用可能にし、Difyで構築したワークフローやエージェントを、あらゆるMCP互換プラットフォームで活用できます。

ループ

反復型ワークフロー処理

スマートな条件ロジックを活用し、複雑な多段階プロセスを自動化し、手動リピート作業を排除します。

変数検査

即時的ワークフロー運用ダッシュボード

各ノードの出力変数を直感的に表示・直接変更し、新しいデータが下流ノードに与える影響を即座に把握し、デバッグ効率を高めます。

単歩調整と段階的デバッグ

精密な問題診断

個々のノードを分離してデバッグ可能。ワークフローをステップバイステップで実行・検証し、一時停止による中間チェックも可能です。完全な実行をせずにエラーを特定でき、リアルタイムで変数修正とデータフロー検証を行えます。

LLMは“作って終わり”が最大の罠。鍵は観測と評価。

DifyのObservability/Evaluatorは、失敗プロンプトのトレース、A/B、指標設計を一体化。導入初期から有効化すれば“壊れた体験”を早期検知し、評価ループで品質とコストを同時に最適化できる。

まずログ設計と評価指標を決め、A/B→改善を回そう。

#生成AI

#LLM

LLMは“作って終わり”が最大の罠。鍵は観測と評価。

DifyのObservability/Evaluatorは、失敗プロンプトのトレース、A/B、指標設計を一体化。導入初期から有効化すれば“壊れた体験”を早期検知し、評価ループで品質とコストを同時に最適化できる。

まずログ設計と評価指標を決め、A/B→改善を回そう。

#生成AI

#LLM

LLMは“作って終わり”が最大の罠。鍵は観測と評価。

DifyのObservability/Evaluatorは、失敗プロンプトのトレース、A/B、指標設計を一体化。導入初期から有効化すれば“壊れた体験”を早期検知し、評価ループで品質とコストを同時に最適化できる。

まずログ設計と評価指標を決め、A/B→改善を回そう。

#生成AI

#LLM

LLMは“作って終わり”が最大の罠。鍵は観測と評価。

DifyのObservability/Evaluatorは、失敗プロンプトのトレース、A/B、指標設計を一体化。導入初期から有効化すれば“壊れた体験”を早期検知し、評価ループで品質とコストを同時に最適化できる。

まずログ設計と評価指標を決め、A/B→改善を回そう。

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Contributed twice to @dify_ai open source — absolutely love what they’re building. Grateful to be part of it in a small way.

#opensource

#AI

Aryan Raj 
@adsfasdfasdf

成長するコミュニティが待っています

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