Langflow

LangChainは豊富な連携部品に強く、複雑なエージェント処理を形にできます。

LangGraphや周辺エコシステムがあり、開発チーム主導の検証に向きます。

画面試作を優先するなら、LangChain側のコード実装と周辺運用の設計が負担です。

ノードを画面でつなぐ操作はなく、フローの確認にもコードの読み解きが要ります。

Difyは視覚的なワークフローとRAG基盤に強く、業務向けAIアプリを形にできます。

モデル管理や公開導線があり、利用部門を交えた検討に向きます。

画面試作を優先するなら、Dify側のワークフロー基盤とプラグイン管理が負担です。

権限や環境分離まで作り込む前提のため、まず単体で試したい段階には重く感じます。

LlamaIndexはデータ接続と検索拡張に強く、文書活用型エージェントを形にできます。

RAGや知識ベースの部品があり、社内データ中心の用途に向きます。

画面試作を優先するなら、LlamaIndex側の検索基盤やデータ接続の設計が負担です。

入力画面や業務フローはコードで足す必要があり、UIを伴う試作には手間が増えます。

Flowiseはノード編集とAgentflowに強く、LLMワークフローを形にできます。

チャットフローの公開導線があり、早いプロトタイピングに向きます。

画面試作を優先するなら、Flowise側のノード管理と公開環境の保守が負担です。

フロー更新時の動作確認を都度行う前提で、変更が重なると保守の手間がかさみます。