两者都尊重您的基础设施——Dify 和 Hedy 都能运行在您自己的机器上。区别在于：Dify 是一间构建 AI 应用的工坊；Hedy 是开箱即已受训上岗的那位员工。
Hedy 与 Dify 都可自部署，但它们回答的是不同的问题。Dify 是一个 LLM 应用开发平台：一块画布，您的工程师在上面构建、连线并维护聊天机器人与 RAG 流水线。Hedy 是一位成品 AI 员工，出现在飞书/Lark 与 Slack 里，把活干完，并自我执行治理。Dify 递给您一个构建器；Hedy 递给您一位新员工。如果您要的是一位能替代一个团队产出的工作者，而不是一套用来组装工作者的工具箱，选 Hedy。
| Hedy | Dify | |
|---|---|---|
| 类别 | 成品 AI 员工 | LLM 应用开发平台 |
| 见效时间 | 数分钟：部署、接入、派活 | 每个应用都由您设计、构建并维护 |
| 自部署 | 支持——Compose / Helm / 气隙 | 支持——开源内核 |
| 常驻聊天 | 以同事身份驻在飞书 / Lark / Slack | 应用以嵌入或 API 形式对外 |
| 自主性 | 计划任务、主动性、跟进 | 取决于您搭建的流程 |
| 治理 | 内置审计、审批、白名单与行为测试 | 由您的团队按应用逐个组装 |
基于截至 2026 年 7 月的公开信息整理，欢迎指正：hello@hedy.one
Dify 给您一块画布。您得到节点、提示词编排、RAG 检索和一个可调用的 API——然后由您的工程师设计流程、调提示词、接工具，并对结果负责。如果构建 AI 应用是您的目标，这是实打实的能力。但画布不是同事。画布上没有谁去检查某人是否有权查看某份文档、拒绝一次有风险的写入、留下一条经得起追问的审计轨迹。这些活得由您来建，并且一直建下去。
Hedy 的起点相反：一位交付即用的员工，而不是构建器。它以 AI 员工的身份到岗，在飞书/Lark 里是一等公民（也支持 Slack），在团队已有的频道里阅读并回答，产出您原本要为之配一个小团队的成果。域名已经把话说明白——一位 Hedy 的目标是覆盖一个团队的工作量，而不是给聊天工具再加一个席位。您配置人格、技能与 cron 计划；您不需要从原语开始组装 agent。
最深的差别在治理。在应用平台上，安全取决于构建者记得加什么。在 Hedy 里，治理就是产品：只增不改审计、分级审批（L0/L1/L2）、写操作默认拒绝并配显式白名单、按提问者 ACL 过滤的检索、红线行为测试，以及强制每个回答逐字引用来源的证据门。这些在配置与代码层强制执行——不是写进提示词里指望它生效。
两者都运行在您的基础设施上，都支持自带模型 key——包括本地 vLLM 或 Ollama。Hedy 在此之上提供一层运维底座：约 30 分钟的 Docker Compose 部署、无需回连的 Ed25519 离线 license，以及——在自部署 / BYO 模式（自带模型 key）下——没有任何数据次级处理方（sub-processors）。所以真正的选择在于所有权的范围。当您的工程师想构建并拥有 LLM 应用时，选 Dify。当您想雇一位成品工作者并治理它、而不是从零件造一个时，选 Hedy。