Dify

Dify: die offene Werkbank für Teams, die ihre Agenten selbst betreiben wollen

Dify steht in diesem Vergleich auf Platz 2, und für einen bestimmten Typ Schweizer Life Sciences Unternehmen ist es die naheliegendste Alternative zu Nexus. Gemeint ist das Haus mit einer eigenen Plattformgruppe, mit Erfahrung im Betrieb von Containern und mit einer Datenschutzberatung, die am liebsten jede Zeile Verarbeitung im eigenen Rechenzentrum sähe. Für dieses Haus bietet Dify etwas, das kein anderer Anbieter dieser Liste in gleicher Breite beschreibt: Die Enterprise Software darf in einer VPC des Kunden laufen, auf Servern im eigenen Haus oder in einer Umgebung ganz ohne Verbindung nach aussen¹. Dass Dify trotzdem hinter Nexus liegt, hat mit der Frage zu tun, wer die Agenten am Ende baut und verantwortet.

Was Dify ist

In der eigenen Dokumentation beschreibt sich Dify als quelloffene Plattform, auf der Unternehmen KI Anwendungen bauen². Auf GitHub fällt die Beschreibung technischer aus, dort ist von LLM App Entwicklung die Rede³. Die Startseite wiederum stellt produktionsreife agentische Workflows in den Vordergrund⁴. Neben der Community Edition für den Docker Eigenbetrieb verweist die Startseite auf mehr als 148.000 GitHub Sterne⁵. Auf der GitHub Seite selbst standen am Prüftag 160.700 Sterne⁶; die beiden Zahlen weichen voneinander ab, beschreiben aber beide eine sehr grosse Entwicklergemeinde.

Für die Rechtsabteilung wichtig ist die Lizenz. Dify steht unter einer abgewandelten Apache 2.0 Lizenz mit zusätzlichen Bedingungen⁷, die Startseite nennt sie eine von Apache 2.0 abgeleitete Lizenz⁸. Eine dieser Bedingungen untersagt, den Quellcode ohne schriftliche Erlaubnis für einen mandantenfähigen Betrieb zu nutzen⁹. Für einen Konzern, der Dify intern für mehrere Gesellschaften oder Divisionen bereitstellen will, gehört diese Klausel vor der Entscheidung auf den Tisch der Juristen.

Wie gebaut wird

Im Zentrum steht Workflow Studio, mit dem sich agentische Abläufe grafisch zusammenklicken lassen¹⁰. Wer lieber beschreibt als klickt, kann einen Agenten auch per Chat entstehen lassen; die Handarbeit an den Einstellungen bleibt als zweiter Weg offen¹¹. Für Wissen gibt es die Knowledge Pipeline, die wiederholbare Verarbeitungsstrecken für Dateien, Websites, Online Dokumente und Laufwerke aufsetzt¹². Bei einer klassischen Wissensbasis entscheidet der Kunde selbst, wie Inhalte zerteilt, indexiert und durchsucht werden¹³. Über den Marketplace kommen Modellanbieter, Werkzeuge, Datenquellen und MCP Integrationen hinzu, wahlweise auch selbst definierte¹⁴.

Ist eine Anwendung fertig, stehen vier Wege zur Auslieferung offen: eine von Dify gehostete Seite, eine Schnittstelle, ein Widget zum Einbetten oder ein Werkzeug, das andere Agenten per MCP ansprechen¹⁵. Zu sämtlichen Funktionen gibt es passende APIs¹⁶. Im Repository ist zu lesen, dass jeder autonome Agent über eine abgeschottete Arbeitsumgebung für Kommandos und Dateien verfügt¹⁷. Logs und Leistungskennzahlen einer Anwendung bleiben über längere Zeiträume einsehbar und auswertbar¹⁸.

Für ein Pharmaunternehmen heisst das konkret: Ein internes Team kann einen Assistenten für die Recherche in SOPs, einen Workflow für die Vorsortierung von Anfragen oder eine Wissensbasis für Zulassungsdokumente bauen, ohne die Daten aus der eigenen Infrastruktur zu geben. Die Werkzeuge dafür sind da; die Arbeit, den Prozess zu verstehen und sauber abzubilden, bleibt beim Kunden.

Betrieb und Datenhaltung: die grosse Stärke

Bei der Frage, wo Daten liegen, ist Dify der flexibelste Anbieter im Feld. Drei Orte bietet Dify für seine Enterprise Software an, die Virtual Private Cloud des Kunden, das hauseigene Rechenzentrum und ein vom Internet getrenntes Netz¹. Alternativ betreibt Dify einen eigenen Cluster nur für einen Kunden in dessen Region¹⁹. Verwaltet der Kunde die VPC selbst, liegt die Installation in seinem eigenen Cloud Konto bei AWS, GCP oder Azure; Dify verspricht, dass die Daten diese Sicherheitsgrenze nie überschreiten²⁰. Die abgeschottete Variante kommt ganz ohne Internetverbindung aus und arbeitet mit lokal betriebenen Modellen²¹. Dify fasst das unter dem Versprechen zusammen, die Daten blieben in der VPC, in der Region und im Perimeter des Kunden²².

Für eine Prüfung unter dem revidierten DSG ist das ein starkes Paket. Ob eine Region in der Schweiz für den von Dify verwalteten Cluster verfügbar ist, ist auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben¹⁹; die Formulierung lautet nur, der Cluster stehe in der Region des Kunden. Beim Eigenbetrieb liegt die Standortfrage ohnehin beim Kunden; die Dokumentation nennt als mögliche Träger jedes Gerät mit Docker, vom Notebook über den hauseigenen Server bis zur Cloud VM²³.

Ganz anders funktioniert Dify Cloud: Dort betreibt der Hersteller die Server, und der Kunde baut und testet Anwendungen, ohne sich um Rechner zu kümmern²⁴. Hier lohnt der Blick in die Datenschutzerklärung. Als möglichen Speicher und Verarbeitungsort nennt sie sehr allgemein jedes Land, in dem LangGenius selbst, eine Konzerngesellschaft oder ein beauftragter Dienstleister Infrastruktur betreibt²⁵. Für Personendaten aus einem Schweizer Unternehmen ist das eine Formulierung, die eine Datenschutzberatung genau prüfen wird. Positiv ist, dass Dify keine eigenen KI Modelle trainiert und die Interaktionsdaten der Nutzer nicht zum Training verwendet²⁶. Hinterlegt ein Kunde den Schlüssel eines selbst gewählten Modellanbieters, fliessen die Eingaben ohne Umweg zu diesem²⁷; nutzt er von Dify gewählte Modelle, handeln die Modellanbieter als Unterauftragsbearbeiter von Dify²⁸.

Sicherheit und Governance

Als Nachweise für die Enterprise Version führt Dify einen SOC 2 Typ II Bericht und ein ISO 27001 Zertifikat an²⁹. Benutzer melden sich über den Identitätsdienst des Unternehmens an, wahlweise mit SAML oder mit OIDC³⁰. Jede protokollierte Handlung wird fälschungssicher festgehalten und fortlaufend an das SIEM der Informationssicherheit übergeben³¹. Schlüsselhoheit ist ebenfalls vorgesehen, denn verschlüsselt wird auf Wunsch mit Schlüsseln, die der Kunde mitbringt³². Die Datenschutzerklärung zählt Verschlüsselung von Kommunikation und Daten, Zugriffskontrolle sowie die Erkennung und Abwehr unbefugter Zugriffe zu den technischen Massnahmen³³, und Mitarbeitende werden im Schutz personenbezogener Informationen geschult³⁴. Sicherheitslücken nimmt das Projekt auf dem vertraulichen Kanal der GitHub Security Advisories entgegen³⁵.

Das Rollenmodell ist klar beschrieben. Pro Workspace gibt es genau einen Owner mit voller Kontrolle³⁶. Eine Stufe darunter kümmern sich Admins um Personen und Modellanbieter, zusätzlich zu sämtlichen Editorrechten³⁷. Editoren legen Anwendungen und Wissensbasen an, ändern und löschen sie³⁸, während normale Mitglieder nur veröffentlichte Anwendungen nutzen³⁹. Einladungslinks verfallen nach 72 Stunden⁴⁰, und wer entfernt wird, verliert den Zugang zum Workspace sofort⁴¹. Wer Enterprise lizenziert, kann Rechte bis hinunter zum einzelnen Workflow vergeben, Benutzer per SCIM aus dem Verzeichnis anlegen lassen und Regeln für Sitzungen festlegen⁴².

Für eine GxP nahe Umgebung ist diese Granularität hilfreich, weil sich trennen lässt, wer einen Workflow ändern darf und wer ihn nur ausführt. Freigabeschritte vor einer Aktion eines Agenten, wie sie Relevance AI oder Glean beschreiben^43,44, sind auf den geprüften Seiten von Dify nicht öffentlich angegeben.

Integrationen

Über Integrationen spricht eine Dify Anwendung mit Sprachmodellen, Werkzeugen, Datenbeständen und Fremddiensten⁴⁵. Ein Agent kann dabei Plugins, MCP Server, andere bereits publizierte Workflows oder beliebige Dienste mit OpenAPI Beschreibung aufrufen⁴⁶. Was im Marketplace erscheint, hat zuvor eine Prüfung samt Test durchlaufen; die Pflege übernimmt danach der jeweilige Herausgeber⁴⁷. Wer etwas ausserhalb des Marketplace braucht, zieht es direkt aus einem öffentlichen Repository, indem er Adresse und Versionsnummer angibt⁴⁸. Firmeninterne Konnektoren werden als lokale Pakete im Format .difypkg eingespielt⁴⁹. Wissen kommt etwa aus Google Drive oder Notion⁵⁰. Wer Integrationen installieren, aktualisieren und debuggen darf, legen Owner und Admins fest⁵¹.

Eine Gesamtzahl verfügbarer Konnektoren ist auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben. Dify setzt auf offene Standards wie MCP und OpenAPI⁴⁶, mit denen ein internes Team fast jedes System selbst anbinden kann, sofern es die Kapazität dafür hat.

Einführung: hier liegt der Abstand zu Nexus

Der Weg zu Dify ist dokumentiert und technisch. Die Mindestausstattung für den Eigenbetrieb ist bescheiden: zwei Prozessorkerne⁵², vier GiB RAM⁵³ und eine Docker Installation, deren Compose Komponente mindestens den Stand 2.35.0 hat⁵⁴. Bevor das Agenten Backend zum ersten Mal hochfährt, muss ein geteiltes Token erzeugt werden, ohne das weder Backend noch Sandbox starten⁵⁵. Ist alles gestartet, ruft man localhost/install auf und richtet dort das Administratorkonto ein⁵⁶. Ein Punkt für jede Sicherheitsprüfung: Die Standardinstallation bringt Entwicklungspasswörter mit, und die Anleitung fordert, diese in docker/.env auszutauschen⁵⁷. Für Kubernetes steht ein Helm Chart bereit⁵⁸. Wer keine Installation will, startet in der Cloud mit einem kostenlosen Sandbox Plan⁵⁹.

Das ist ein gutes Angebot für eine Organisation mit eigener Technikmannschaft. Eine Begleitung durch Berater des Herstellers, die mit dem Fachbereich den Prozess aufnimmt und den ersten Agenten baut, ist auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben; der Enterprise Plan verspricht dedizierten Support⁶⁰. Zwei Kundenaussagen auf der Enterprise Seite zeigen, was möglich ist: eine Bauzeit pro KI Anwendung, die gegenüber 4 Monaten Eigenentwicklung gesunken ist⁶¹, und Fachanwender, die im Geschäftsjahr 2025 darin geschult wurden, Agenten selbst zu bauen⁶². Bei Nexus hingegen gibt es einen Termin, an dem sich der Anbieter messen lässt, denn der erste produktive Agent ist für Woche 4 eines Quartals Proof of Concept zugesagt⁶³; eine vergleichbare Terminzusage von Dify ist auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben.

Preise

Dify veröffentlicht seine Cloud Preise. Für einen Workspace verlangt Dify im Jahr 590 US Dollar mit Professional⁶⁴ und 1.590 US Dollar mit Team⁶⁵; bei Vorauszahlung für ein ganzes Jahr gewährt Dify 17 Prozent Nachlass⁶⁶. Gratis gibt es die Sandbox mit einem Kontingent von 200 Message Credits⁶⁷, während Professional monatlich 5.000 davon bereitstellt⁶⁸. Ist das Kontingent erschöpft, arbeitet der Workspace mit einem Modellschlüssel des Kunden weiter⁶⁹. Die Enterprise Version wird individuell bepreist⁷⁰. Ein Upgrade gilt sofort gegen anteilige Zahlung für die laufende Periode⁷¹, ein Downgrade erst zum nächsten Abrechnungszyklus⁷².

Die Plan Beschreibungen zeigen, für wen Dify gedacht ist. Professional richtet sich an Einzelentwickler und kleine Teams, die KI Anwendungen in Produktion bringen⁷³. Der Plan Team zielt auf Gruppen mittlerer Grösse, die gemeinsam entwickeln und mehr Last bewältigen müssen⁷⁴. Enterprise zielt auf Unternehmen, die fortgeschrittene Sicherheit, Compliance, Governance und dedizierten Support brauchen⁶⁰. Die Community Edition schliesslich adressiert Hobbyisten der Open Source Szene, Einzelpersonen und Vorhaben ohne kommerziellen Zweck⁷⁵.

Pharma und Life Sciences

Unter den sieben Anbietern ist Dify der einzige, bei dem die ausgewerteten Belege Pharma und Life Sciences ausdrücklich als Zielgruppe nennen, verbunden mit dem Versprechen gesteuerter KI Assistenten auf Expertenniveau⁷⁶. Daneben stehen der öffentliche Sektor mit lokalem Betrieb und sicherem Austausch zwischen Institutionen⁷⁷ sowie Konsumgüterhersteller, deren Fachbereiche eigene Agenten bauen sollen⁷⁸. Eine benannte Referenz aus der Pharmabranche ist auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben.

Grenzen

Mehrere Einschränkungen stehen in Difys eigener Dokumentation. Im Gratisplan arbeitet genau eine Person⁷⁹, im Plan Professional sind es höchstens drei⁸⁰. Sandbox ist auf 10 Wissensabfragen pro Minute begrenzt⁸¹ und hält Protokolle 30 Tage⁸². Die Community Edition umfasst einen einzigen Workspace⁸³. Jeder Plan hat eine Obergrenze für gespeichertes Wissen; ist sie ausgeschöpft, nimmt weder die klassische noch die Agenten Wissensbasis weiteres Material an⁸⁴; Suchen und Löschen funktionieren weiter⁸⁵. Wer im Selbstbetrieb DB_TYPE oder VECTOR_STORE ändert, migriert damit keine Daten⁸⁶. Eine Umwandlung in eine Agenten Wissensbasis ist für extern angebundene Bestände und für Bestände aus der Knowledge Pipeline ausgeschlossen⁸⁷.

Für ein reguliertes Haus kommt die Lizenzfrage hinzu⁹, ebenso die weit gefasste Klausel zum Speicherort in der Datenschutzerklärung der Cloud Variante²⁵.

Fragen für Ihre Evaluation

Wer Dify in einem Schweizer Pharma oder Medtech Umfeld prüft, sollte die folgenden Punkte in die Ausschreibung oder den Testplan schreiben.

1. Betriebsmodell festlegen. Entscheiden Sie früh, ob die eigene VPC, das eigene Rechenzentrum, der abgeschottete Betrieb¹ oder der dedizierte Cluster von Dify¹⁹ zum Einsatz kommen soll, denn davon hängen Datenschutzfolgenabschätzung und Betriebskonzept ab. 2. Standort klären. Für den von Dify verwalteten Cluster heisst es nur, er stehe in der Region des Kunden¹⁹. Lassen Sie sich schriftlich bestätigen, welche Regionen konkret wählbar sind. 3. Lizenz prüfen. Klären Sie mit der Rechtsabteilung, ob ein konzernweiter Betrieb unter die Klausel zum mandantenfähigen Einsatz fällt⁹. 4. Modellwege dokumentieren. Halten Sie fest, ob ein eigener Modellschlüssel genutzt wird²⁷ oder von Dify gewählte Modelle mit Unterauftragsbearbeitern²⁸; beides wirkt sich auf Ihr Verzeichnis der Bearbeitungstätigkeiten aus. 5. Kapazität im Team einplanen. Weil Begleitung durch Berater des Herstellers auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben ist, gehört eine realistische Schätzung des internen Aufwands für Bau, Validierung und Betrieb in den Business Case. 6. Protokollkette testen. Prüfen Sie im Test, ob die Audit Protokolle³¹ in Ihrem SIEM so ankommen, dass sie für Inspektionen und interne Audits verwendbar sind.

Fazit

Wer in der Schweizer Life Sciences Branche Agenten in Eigenregie bauen und betreiben will und die Daten keinen Meter aus dem eigenen Perimeter lassen möchte, ist mit Dify gut bedient. Der Selbstbetrieb in VPC, im eigenen Rechenzentrum oder offline^1,21, SOC 2 Typ II und ISO 27001²⁹, SIEM Anbindung und eigene Schlüssel^31,32 sowie die ausdrückliche Ansprache der Pharmabranche⁷⁶ machen Dify zum stärksten Plattformkandidaten nach Nexus. Nexus bleibt vorn, weil es zusätzlich die Menschen stellt, die den Prozess mit dem Fachbereich aufnehmen, und weil es einen festen Zeitplan bis zum ersten produktiven Agenten zusagt⁶³. Wer diese Arbeit intern leisten kann, findet in Dify eine sehr gute Werkbank.