비주얼 캔버스에서 LLM 앱과 자동화 에이전트를 만드는 오픈소스 플랫폼
중간맛 분석
시각적 작업 편집기에서 LLM 기반 앱과 자동화 에이전트를 설계하고 배포하는 통합 플랫폼입니다. 드래그앤드롭 워크플로우 캔버스, 여러 LLM 프로바이더에 대한 통합 연결(OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama3 등), 문서 자동 처리 및 검색 파이프라인(RAG), 프롬프트 최적화 IDE, 명령 실행 및 파일 처리 가능한 자동화 에이전트, 실행 로그 모니터링 및 성능 분석 기능을 한 곳에 제공합니다. Python 백엔드와 Next.js 프론트엔드로 구성되어 있으며, 모든 기능이 REST 로도 노출되어 외부 서비스에 통합 가능합니다. Compose로 로컬에 설치하거나 클라우드 호스팅 옵션이 있으며, 최소 2 코어 CPU와 4GB 메모리 환경에서 바로 실행할 수 있습니다.
이런 레포예요
핵심 기능
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Docker 및 Docker Compose v2.24.0 이상
- CPU 2 코어 이상, RAM 4GB 이상
바로 차려먹기Node.js (pnpm)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify && pnpm install && pnpm run dev
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
README가 안내하는 자세한 단계 보기
- Dify 저장소 디렉토리로 이동합니다
cd dify
- docker 하위 디렉토리로 이동합니다
cd docker
- 환경 설정 파일을 생성합니다
cp .env.example .env
- Docker Compose로 Dify 서비스를 백그라운드에서 시작합니다
docker compose up -d
- 브라우저에서 http://localhost/install로 접속하여 초기화를 진행합니다
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try langgenius/dify
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
별 추이 · 7일
확인 시각
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2023년 생성
「AI 에이전트」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/langgenius/dify)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기