Ces plateformes accélèrent l’assemblage d’applications LLM, mais ne ciblent pas exactement le même workflow. Dify propose une plateforme applicative intégrée, Langflow met l’accent sur des composants et flows extensibles en Python, et Flowise offre une construction visuelle orientée écosystème JavaScript et chaînes agentiques.
Dify : produit et exploitation intégrés
Dify convient à une équipe qui veut gérer applications, prompts, workflows, agents, datasets et accès depuis une interface cohérente. Cette intégration accélère la mise à disposition, mais demande de vérifier les limites de personnalisation, les rôles, l’export et le coût d’exploitation de la plateforme complète.
Langflow : composants Python et expérimentation
Langflow est naturel pour des équipes Python qui souhaitent construire visuellement tout en créant leurs propres composants. Il facilite l’exploration et la compréhension du flux. En production, les dépendances, secrets, base, workers et versionnement des flows doivent être industrialisés.
Flowise : environnement visuel JavaScript
Flowise convient aux équipes Node.js qui veulent assembler chatflows, agents et intégrations. Comme pour les autres, testez authentification, gestion des secrets, files d’exécution, montée en charge et mécanismes de promotion entre environnements.
Prototype de décision
Construisez le même cas : ingestion d’un PDF, recherche filtrée, appel d’outil et validation humaine. Mesurez temps de construction, qualité du RAG, facilité de débogage, export, tests, API, observabilité et mise à jour. Incluez une panne d’outil et une suppression de document.
FAQ
Low-code signifie-t-il sans code ?
Non. Les cas réels exigent souvent composants, API et logique de sécurité.
Peut-on changer facilement de plateforme ?
Les données sont portables si vous les séparez, mais les flows et abstractions demandent une reconstruction.
Laquelle est la meilleure ?
Celle qui correspond aux compétences de l’équipe et passe votre test de production.