Difyで何ができるか、どう使うと有意義か：ワークフロー、ナレッジ、エージェント、公開のしかたを、公式が挙げる場面で整理する

3行でいうと

Difyで作るアプリの基本は2つです。1回で最初から最後まで走る「Workflow」と、会話の1ターンごとに走る「Chatflow」。公式のキー・コンセプトのページは、この2つを推奨しています。Chatbot、Agent、Text Generatorは、より単純な従来のアプリの種類として挙げられています。
手順は、画面の上で部品（ノード）をつなぐ形で作ります。公式は「drag, connect, and configure」と書き、コードが必要なのは、ロジックがそれを要するときだけ、としています。
自分の資料を読ませる「ナレッジ（Knowledge）」は、RAGの仕組みです。公式は、AIの答えを「より正確で関連性が高く、でたらめを言いにくくする」ためのものと説明しています（原文は「more accurate, relevant, and less prone to hallucinations」）。
新しい「Agent」は、公式が「in beta」と書いています。ベータの区別は落とさないでください。
作ったアプリは、Webアプリ、API、サイトへの埋め込み、MCPサーバーの形で公開できます（MCPは03で扱います）。

この記事は、公式の資料を2026年10月23日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。画面名やメニュー名は公式の表記を写しています。公式ページは要約の形で取得したため、読めていない部分は「公式の資料では確認できていない」「読んだ範囲では見つからなかった」と書きます。僕らの見立てや使い分けの提案は、必ず「見立て」と書いて、事実と分けます。

先に結論

Difyは「AIの組み立てライン」。 入力を受ける、AIに聞く、条件で分ける、資料を引く、外のサービスを呼ぶ、といった部品を、線でつないで流れを作ります。ChatGPTのような1つのAIに話しかけるのではなく、流れを自分で設計するツールです（たとえは僕らの整理です）。
まずは「Workflow」から。 公式のクイックスタートは、複数のSNS向けの文章を作るWorkflowを、約30分で作る例です。
AIの答えを自社の資料に寄せたいなら、ナレッジ。 文書を取り込んで、質問に合う部分を検索してAIに渡します。
AIに任せきりにせず、人が確認する場所も作れる。 「Human Input」ノードが、途中で止めて人に確認する部品として、公式に書かれています。
作って終わりではなく、公開と見守りまでが範囲。 公式の「Use Dify」のページは、構成を「Orchestrate（作る）」「Knowledge」「Publish」「Monitor」「Integrations」の5つに分けています。

前提：用語をそろえる

ノード（Node）：ワークフローの中の1つの部品です。公式のキー・コンセプトは、開始のノードは「User Input」か「Trigger」のどちらかで、各ノードの出力を、あとのノードが参照できると書いています。
変数（Variable）：ノードの間で受け渡す値です。公式は、入力、出力、環境変数（Secretの型はAPIキー用）、会話変数（Chatflowだけ）の4つを挙げています。
DSL：アプリの構成をYAMLで書いた形式です。公式は、ログやナレッジは含まない、と書いています（04で扱います）。
RAG：検索（Retrieval）で見つけた内容を材料に（Augmentation）、AIが答えを作る（Generation）仕組みです。公式のナレッジのページが、この3段階で説明しています。
エージェント（Agent）：AIが自分でツール（ツール）を選んで使う型のアプリです。Difyには、従来のAgentと、新しいAgent（ベータ）があります。
トリガー（Trigger）：決まった時刻や外からの合図で、ワークフローを自動で動かす開始部品です。

たとえ話：台所の「レシピカード」

Workflowは、レシピカードのようなものです。「材料（入力）を受け取る」「下ごしらえする」「味見を人に頼む」「盛りつけて出す」と、手順を順番に書いておけば、同じ料理を何度でも作れます。Chatflowは、お客さんと話しながら、一言ごとにそのレシピを1周する店員さんです。ナレッジは、店の「秘伝のノート」で、聞かれたことに合うページを探して見せます。エージェントは、レシピがなくても自分でツールを選ぶ料理人ですが、こちらはベータです（たとえは僕らの整理で、公式の説明ではありません）。

機能と使い方の場面

場面1：手順をつないで、決まった仕事を自動にする（Workflow）

できること：公式の「Workflow & Chatflow」のページは、Workflowを、入力を受けて処理し、結果を返す、1回で完結するものと書いています。例として、自動のレポート作成、データ処理のパイプライン、まとめて処理するバッチを挙げています。
公式のどこに書かれているか：「Workflow & Chatflow」のページ（用途の例）と、「30-Minute Quick Start」（作り方の例）。
公式が見せる作り方の例：クイックスタートは、下書きの文章と、あれば文書や画像を入れて、投稿先のSNSごとの文章を作るWorkflowを作ります。「User Input」で入力を受け、「Parameter Extractor」で投稿先を一覧にし、「IF/ELSE」で不正な入力を弾き、「List Operator」でファイルを種類ごとに分け、「Doc Extractor」で文書を文字にし、「LLM」で材料をまとめ、「Iteration」（並列モード、最大10）で投稿先ごとに文章を作り、「Template」で整えて「Output」から返します。
試すときのツール：「Test Run」で流してみる、「View cached variables」で途中の値を変えて再実行する、「Last Run」のログで原因を探す、と書かれています。直したら「Publish」で反映します。
見立て：最初の1本は、公式の例のように「入力が決まっていて、出力の形も決まっている仕事」が向いている、と僕らは考えます（見立て）。

ノードの種類は、公式の目次に、LLM、Knowledge Retrieval、Answer、Output、Agent、Question Classifier、If-Else、Iteration、Loop、Code、Template、Variable Aggregator、Document Extractor、Variable Assigner、Parameter Extractor、HTTP Request、List Operator、Tool、Start、User Input、Human Input が並んでいます。このうち「Code」ノードは公式のページを読めました。選べる言語は Python と JavaScript で、サンドボックスの中で動き、ファイルシステムへのアクセス、外へのネットワーク通信、システムコマンドの実行はできない、と書かれています。使える部品（ライブラリ）は用意された標準のものだけで、それ以外の import は実行時に失敗します。出力は、文字列が最大400,000文字、自動の再試行は最大10回までです。実行時間とメモリの上限は、そのページには書かれていませんでした。上の例と Code 以外のノードの中身は、今回は読めていません。

場面2：会話の窓口を作る（Chatflow）

できること：公式は、Chatflowを、各メッセージで設計した流れが走ってから返事が作られるもの、と書いています。例は、対話型のアシスタントと、順に聞いていく問い合わせ対応です。会話をまたぐ値を持つ「会話変数」や、AIの記憶（メモリ）も使えます。
公式のどこに書かれているか：「Workflow & Chatflow」と「Key Concepts」のページ。
違い：公式の表では、Workflowは「User Input」か「Trigger」で始まり、Outputで終わる（Outputは任意）。Chatflowは「User Input」で始まり、「Answer」で終わる（必須）。
読めていない所：公式のチュートリアルの一覧に、「Customer Service Bot With Knowledge Base」「Simple Chatbot」などの題がありますが、その本文は今回読めていません。

場面3：自分の資料を読ませて答えさせる（ナレッジ）

できること：公式のナレッジのページは、ナレッジを、自分のデータをAIアプリにつなぐ集まりと書き、複数の「knowledge base」を、分野ごとに作れると説明しています。作り方は3つです。
Ready-to-use（すぐ使える）：データを取り込み、処理の決まりを決めると、あとはDifyが行う。公式は「fast and beginner-friendly」と書いています。
Custom（knowledge pipeline）：処理の手順を自分で組む。
External（外部のナレッジ）：データを移さず、APIで外の情報源から引く。
取り込み元：公式の目次に、ローカルのファイルのアップロード、Notionの同期、Webサイトからの取り込みが挙がっています。Notionについては、公式のページに、事前に用意された連携で、標準のページとデータベースのページが対象、画像とファイルは取り込めない、表は文字に変わる、と書かれています。
管理と調整：文書やチャンク（分割した断片）の追加・編集・削除、「Test Knowledge Retrieval」（検索の試し打ち。公式の目次の題）、メタデータでの絞り込み、インデックスの方法や埋め込みモデルの変更が、公式のページに挙がっています。
容量の制限：Dify Cloudでは、ナレッジの保存容量が、Sandbox 50MB、Professional 5GB、Team 20GBです。公式は、「High Quality」で索引した文書だけが容量を使い、「Economical」は数えない、と書いています（04でくわしく）。
見立て：自社の規程やマニュアルを引かせる問い合わせ対応のような用途に向く、と僕らは考えます（見立て）。ただし、取り込んだ内容は、アプリの答えやログに出てきます。機密の文書は、ログの扱い（04）と合わせて考えてください。

場面4：決まった時刻や外からの合図で、自動で動かす（トリガー）

できること：公式のトリガーのページは、3種類を挙げています。「Schedule Trigger」（時刻や間隔。1つのワークフローに1つまで）、「Integration Trigger」（外のサービスのイベント。例はSlackのチャンネルへの投稿）、「Webhook Trigger」（外のサービスからの通知を受け取る専用の入口で、外からのHTTPリクエストで動く）。トリガーは、Workflowのアプリだけで使えます。
公式のどこに書かれているか：「Trigger Overview」のページ。
プランによる違い：トリガーによる実行は、月の枠を使い、プランで枠が違います。Sandboxは、ワークフローあたりのトリガーが2つまでです。料金ページには、Sandboxが3,000イベント、Professionalが20,000イベント/月、Teamが無制限と表示されています。
読めていない所：ベータかどうかは、そのページには書かれていませんでした。

場面5：途中で人に確認してもらう（Human Input）

できること：公式の「Human Input」のページは、このノードを、ワークフローを止めて、依頼のフォームを出す部品と書いています。受け取った人が、内容を見て、入力して、ボタンで次の道を選びます。
届け方：「Web app」（Webアプリの利用者に表示。Triggerで始まった実行では使えない）と「Email」（ワークスペースのメンバー、外部のメールアドレス、全員に、依頼のリンクを送る。受け取る人はDifyのアカウント不要）。
決まり：依頼は、最初の1回の返事で閉じます。返事がないときの既定の待ち時間は3日で、そのあとは「タイムアウト」の枝に進みます。枝がつながっていなければ、ワークフローは終わります。
見立て：AIが書いた文章を、外に出す前に人が承認する、といった流れに使えそうです（見立て。公式が挙げた例ではありません）。

場面6：ツールを使いこなすAIを作る（Agent、ベータ）

できること：公式の新しいAgentのページは、「beta」のAIの作業者と書き、単独のチャットアプリとしても、ワークフローの「Agent」ノードとしても使える、と説明しています。従来のAgentと違い、専用のサンドボックスの中で、コマンドを実行したり、プログラムを入れたり、ファイルを読み書きしたりできる、と書かれています。
作り方：「Agents」から「Create」、「Create from Blank」。能力は、「Configure」で手で決めるか、「Build mode」でチャットしながら決めます。構成の要素は、モデル、プロンプト、「Skills」（SKILL.md を含む .zip か .skill、50MBまで）、「Files」、「Tools」、環境変数です。
制限：サンドボックスの保存量や実行時間などの上限は、公式のAgentの概要ページとBuild an Agentのページでは、読んだ範囲では見つかりませんでした。
どう使うか（公式の整理）：1つの仕事をまかせたいなら単独で、決まった手順の中の1ステップにしたいなら、ワークフローのAgentノードで、と書かれています。
注意：ベータなので、仕様が変わる可能性があります。リリースノートでは、v1.16.0（7月17日）に「Dify Agent (Beta)」が加わった、と書かれています。

場面7：公開して、使ってもらう

公式の「Publish」のページは、4つの方法を挙げています。

方法	公式の説明
Web Apps	アプリを作ると自動で作られる、共有できるアプリ
API Integration	自分のプロダクトにAIを組み込む。体験とデータの流れを自分で決められる
Embed on Websites	チャットのウィジェットや、インライン表示（iframe）として、サイトに載せる
MCP Server	Claude DesktopやCursorのようなAIのツールにつなぐ

Webアプリの設定のページには、アプリの名前や説明、アイコン、色やテーマ、言語、著作権やプライバシーポリシーのリンクなどが挙げられています。Webアプリは初期状態で公開（URLを知っていれば誰でも開ける）で、ほかの公開範囲の説明は、そのページでは読んだ範囲では見つかりませんでした。サイトへの埋め込みのページは、トークンがHTMLに入るため、ページのソースを見れば分かる、という趣旨を書いています。

場面8：見守って、直す

ログ：公式のログのページは、会話や実行の内容、ワークフローのノードごとの記録、トークンの使用量、利用者のフィードバックが残ると書いています。
アノテーション：会話の中で、質問と、直した返事を組にして登録できます。
ダッシュボード：公式の目次に、使用状況を見る「Dashboard」があります。
バージョン管理：ChatflowとWorkflowでは、下書きと公開済みの版を分けて持ち、版の名前やリリースノートを付けられます。ただし、版の復元、特定の版のDSLの書き出し、特定の公開版をAPIで動かすことは、有料プランが必要です。Sandboxは、常に最新の公開版が動きます。
外部の観測ツール：公式の目次に、LangSmith、Langfuse、Opik、W&B Weave、Arize、Phoenix、Alibaba Cloud Monitorなどとの連携が並びます。READMEも、Opik、Langfuse、Arize Phoenixとの連携に触れています。

気をつけること

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。公式のドキュメントなどを読んだ範囲です。
「Agent」は公式が「beta」と書いています。従来のAgent、Chatbot、Text Generatorは、公式が「simpler, legacy」と書く種類です。どちらを使うかは、公式の最新の資料で確かめてください。
ドキュメントのページ同士で、画面名や手順が食い違う所があります。たとえばNotionの同期のページは、導入では「自動で同期」、手順では手動の「Sync」ボタン、という書き方で、どちらが現状かは、そのページから確認できませんでした。
公式のWorkflow & Chatflowのページは、作成の手順や公開の説明を含まず、細かい操作は別のページです。今回、ノードごとのページの大半は読めていません。
AIの出力は、確かめてから使ってください。公式の規約は、利用者が自分のアプリとその出力に責任を持つこと、出力は独自に確認してから頼ることを求めています（04で扱います）。
規約や契約の解釈は、必要なら専門家や公式に確認してください。この記事は法律の助言ではありません。