| 一览对比 |  FastClaw | Dify |
|---|---|---|
| 核心模型 | 拥有 SOUL.md、记忆和工具的自主 Agent | 可视化工作流、Chatflow 和 Agent |
| 自托管资源占用 | 单个 Go 二进制，默认 SQLite | Docker Compose 多容器（最低 2 核 / 4 GiB） |
| 可视化工作流编辑器 | 无——Agent 借助工具和技能自行规划 | 有，核心功能 |
| 知识库 / RAG | 通过技能、MCP 和只读 Connectors | 内置 RAG 流水线和文档解析 |
| IM 渠道 | 内置 9 个，按 Agent 绑定 | 通过插件或自定义集成 |
| 代码执行沙箱 | Docker 或 E2B，带工作区同步 | 为工作流和 Agent 提供沙箱代码执行 |
| 定时任务 | Agent 自己创建定时任务 | 触发器相关请查阅 Dify 文档 |
| 通过 API 的终端用户隔离 | X-Fastclaw-End-User 命名空间 | 通过应用 API 实现按用户的会话 |
| 可观测性 / LLMOps | 按轮次和账号统计 token 用量 | 日志、标注，以及 Langfuse 等集成 |
| 许可证 | Source-available（Apache 2.0 + 附加条件） | Dify Open Source License（Apache 2.0 + 附加条件） |
01
Agent 与工作流
Dify 擅长在可视化画布上设计工作流。FastClaw 运行开放式 Agent，每个都有自己的人格、记忆、工具和沙箱。
02
一个二进制与一整套服务
FastClaw 是基于 SQLite 的单个 Go 二进制。Dify 通过 Docker Compose 自托管，建议至少 2 核 CPU 和 4 GiB 内存。
03
内置 IM 渠道
FastClaw Agent 开箱即可在 Telegram、Discord、Slack、飞书、企业微信、微信、WhatsApp、LINE 和 iMessage 上回复。
04
两者都提供 API
Dify 为其应用提供后端即服务 API；FastClaw 提供兼容 OpenAI 的 API，并支持终端用户隔离。
不同的工具，做不同的事
Dify 是一个开源 LLM 应用平台。你可以在可视化画布上设计工作流、接入 RAG 流水线、对比提示词并监控生产应用。当团队希望通过 UI 构建和管理大量 LLM 应用时，它是很好的选择。
FastClaw 是 Agent 的运行时。你不需要把每一步都画出来，而是在 SOUL.md 中描述 Agent 是谁，赋予它 技能 和工具，然后让它去工作——在 沙箱 里、按 计划，或者在用户已经在用的 聊天软件 中。
选择 FastClaw 的情况
- Agent 需要 待在聊天里：Telegram、Slack、飞书、企业微信、微信等都是内置的。
- 你希望 运维尽量简单：一个二进制，没有需要照看的容器栈。
- 你要 把 Agent 嵌入产品，需要终端用户隔离和用量计量。详见 面向 SaaS 开发者的 AI Agent 后端。
选择 Dify 的情况
- 你需要非开发者也能编辑的 可视化工作流编辑器。
- 你的应用主要是 基于文档的检索，需要托管的知识库。
- 你需要内置的 LLMOps：提示词 IDE、标注和可观测性集成。
在比较个人助手类运行时？请看 FastClaw vs OpenClaw，或查看 定价。