把 Dify 和 PandaWiki 都部署到服务器后，我终于明白这俩工具根本不是一个赛道的——就像拿瑞士军刀对比记事本，功能重叠度其实很低。不过最近帮三个不同规模的团队选型时，发现很多人会把它们混为一谈。干脆从实操角度聊聊核心差异，省得大家走弯路。
一、功能定位：「全能工具箱」vs「专注记事本」
第一次打开 Dify 后台时有点懵，工作流节点、智能体编排、插件市场... 功能多到像进了五金店。上周帮电商客户搭售后机器人，光「订单查询→库存核验→售后分类」这个流程，就拖了7个节点，还得用Python写个函数处理物流接口返回的JSON数据。虽然最后跑通了，但非技术同事看了直摇头——这哪是低代码，明明是「代码包装器」。
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PandaWiki 就简单粗暴多了。部署时Docker命令敲完，5分钟就开始上传产品手册。它的AI功能就俩按钮：「文档问答」和「内容润色」。上周市场部同事要从30篇竞品分析里提炼卖点，直接丢进知识库搜「2025年智能家居价格趋势」，系统自动标黄了关键数据，还生成了对比表格。但想让它自动发邮件给销售团队？没戏，它连工具调用功能都没有。
简单说，Dify 适合做「会思考的工具人」，比如自动处理工单、生成个性化报告；PandaWiki 更像「带检索功能的共享文件夹」，团队协作写文档、查资料贼顺手。
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二、技术门槛：「程序员友好」vs「小白友好」
Dify 的学习曲线能噎死新手。有次帮传统企业部署，技术主管对着工作流画布发呆：「这菱形节点是啥？为啥条件分支连不起来？」后来发现要理解「触发条件」「循环逻辑」这些编程概念才行。更坑的是报错日志全是代码，上次遇到个「API timeout」，查了半天才发现是Python组件的依赖没装对。现在我都是劝退纯业务团队——除非他们愿意招个兼职开发者。
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PandaWiki 简直是为非技术人员设计的。上周教会客服小妹用它管理FAQ：上传Excel表格，勾选「自动生成问答对」，半小时就搭好了机器人。唯一需要注意的是文档格式——有次市场部传了个带200张图片的PDF，索引建了40分钟，最后还崩了。后来才知道它对大文件支持一般，得拆成小文档。
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三、资源占用：「吃内存巨兽」vs「轻量小清新」
我们服务器是4核8G配置，跑 Dify 时Docker容器占了6个，内存常年飙到70%。有次同时跑3个工作流，数据库直接挂了，查日志才发现PostgreSQL没优化好。现在客户要部署 Dify，我都建议至少8核16G起步，还得配个专门的运维盯着。
编辑PandaWiki 就佛系多了，Docker容器只有2个，内存占用从没超过20%。有个客户把它装在老旧NAS上，照样跑得飞起。不过功能也确实简陋——想改个首页样式？得自己改CSS代码；想统计文档访问量？没有后台数据看板。鱼和熊掌，确实不可兼得。
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最近有个教育机构客户的需求很典型：既要知识库管理，又要自动给学生发学习报告。最后方案是 PandaWiki 存教案，Dify 搭工作流调它的API拿数据。虽然麻烦，但总算把两者的长处都用上了。
说到底，选工具就像选咖啡杯：Dify 是带打奶泡、磨豆功能的咖啡机，适合专业吧台；PandaWiki 是马克杯，简单直接但能天天用。要是团队小、需求单纯，PandaWiki 足够了；真要做复杂AI应用，Dify 虽然折腾，但上限高得多。对了，两个工具都开源，最好自己部署试试——毕竟服务器内存和团队耐心，都是真金白银啊。
