某全球大型制药集团经多国家地区 IT 评估后，公司基于 Dify 企业版构建了内部 AI 应用开发平台。
该平台作为公司专家级的 AI 环境，与 Microsoft Copilot 并行运行，两者之间有清晰的能力交接路径：Copilot 管理日常，谁一旦超出比如需要发起 HTTP 请求便会自动升级至专家环境。
截止 2026 年初已有 1,000+ 名活跃专家用户、40 个可选模型，其内部 AI 学院已培训 4,000 人，目标 15,000 人。
1,000+
名活跃专家用户（基于 Dify 的平台）
40
个可选模型，按场景挑
4,000
名员工受训上手平台
15,000
24 个月上手目标
来源：某全球大型制药集团的 Dify 企业版部署案例，2026
“Microsoft Copilot 面向公司里的初级用户，Dify 面向专家。当初级用户的需求超出 Copilot 能做的——比如需要发起 HTTP 请求——他们就被升级到专家侧。”
医药与生命科学靠几条硬约束立身。研发周期长达数十年，单个关键发现哪怕略有加速，价值也以十亿计 AI 用对了回报极大。数据从临床、患者、知识产权到生产质量全程受监管，AI 环境必须从第一天起就可治理、可审计，而非事后补装。最能从 AI 受益的不是普通办公人员，而是科学家、生物统计师、法规与医学事务负责人、制造工程师与研究 IT。工作一旦专业化，通用聊天助手立刻受阻。
这个行业要解决的，不是给全员加一个聊天助手。真正的问题是：专业用户怎么自己搭应用，跑在内部数据上，按场景选对模型，同时满足监管要求。
Dify 做三件事：给专家一个有治理的空间，直接搭工作流、接内部数据、上生产；保持模型无关，每个应用接最合适的模型而无需重写；在通用助手够不到的地方，提供可治理的专家层。
