# Agenta vs Dify Agenta는 월간 방문 45,760, 전월 대비 성장률 +29.5%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Dify는 월간 방문 819,691, 성장률 -15%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. | 지표 | [Agenta](https://openaitools.app/ko/tool/agenta) | [Dify](https://openaitools.app/ko/tool/dify-ai) | | :--- | :--- | :--- | | 웹사이트 URL | https://www.agenta.ai | https://dify.ai | | 카테고리 | AI 개발자 도구, 프롬프트 엔지니어링, Large Language Models (LLMs), AI Agent | AI 앱 빌더, AI Agent, AI Workflow, AI API | | 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료 | | 월간 방문 수 | 45,760 | 819,691 | | 전월 대비 성장률 | +29.5% | -15% | | 주요 시장 | 미국 | 중국 | | 직접 방문 | 17,206 | 470,604 | | 리뷰 점수 | 4.4 | 4.8 | | 저장 수 | 0 | 22 | | 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 | ## Agenta Agenta는 일회성 프롬프트가 아니라 AI 에이전트와 AI 동료를 팀 단위로 만드는 오픈소스 워크스페이스를 표방합니다. 미리 만들어진 에이전트 템플릿에서 시작해 모델과 도구를 부여하고, 채팅 화면이나 Slack, Telegram에서 실행할 수 있어 작업이 팀이 이미 소통하는 공간에서 이루어집니다. 에이전트는 파일을 탐색하고 읽고 쓸 수 있으며, 연결된 시스템을 트리거로 하는 예약 자동화도 수행합니다. Agenta의 차별점은 운영 통제에 집중한다는 점입니다. 천 개 이상의 연동과 MCP 서버에 연결할 수 있고, 자격 증명은 에이전트가 사용할 수는 있지만 읽을 수는 없는 보관소에 저장되며, 권한과 승인 절차로 자동 실행할 작업과 사람의 확인이 필요한 작업을 구분합니다. 실행마다 소요 시간, 토큰 사용량, 비용이 기록되어 결과의 근거를 추적하고 피드백으로 개선할 수 있습니다. 엔지니어링 팀을 위해 MIT 라이선스로 제공되며 Docker Compose나 Helm으로 자체 호스팅할 수 있어 에이전트와 데이터를 자체 인프라에 두고 벤더 종속을 피할 수 있습니다. 운영 부담을 줄이고 싶은 팀을 위한 관리형 클라우드도 제공되며, 두 방식 모두 에이전트·스킬·세션·자동화라는 동일한 워크스페이스 개념을 공유합니다. **가격 및 요금제:** 프리미엄(Freemium). 오픈소스 에디션은 MIT 라이선스로 자체 호스팅이 무료이며, 관리형 클라우드도 함께 제공됩니다. 대규모 팀은 데모를 요청할 수 있습니다. 정확한 좌석 수와 사용 한도는 가격 페이지를 확인하세요. - **에이전트·AI 동료 빌더:** 템플릿 또는 백지에서 에이전트를 구성하고 모델, 스킬, 도구를 부여해 채팅 UI나 Slack, Telegram에서 실행합니다. - **MCP 연결과 1,000개 이상의 연동:** Notion, GitHub, HubSpot, Slack, Linear, Drive 등을 MCP로 연결하고 에이전트를 다시 작성하지 않고 도구나 스킬을 교체합니다. - **평가와 실행 관측성:** 출력에 점수를 매기고 피드백을 모으며, 실행별 소요 시간·토큰·비용 로그를 확인해 개선 효과를 측정합니다. - **가드레일, 승인, 시크릿 보관소:** 자동 실행할 작업과 승인이 필요한 작업을 선택하고, 자격 증명은 에이전트가 사용하되 읽을 수 없는 보관소에 둡니다. - **MIT 라이선스 자체 호스팅:** Docker Compose나 Helm으로 전체 워크스페이스를 자체 인프라에 배포해 에이전트와 데이터를 내부에 유지합니다. **강점:** MIT 라이선스 오픈소스로 벤더 종속 없이 자체 호스팅 가능; 고정된 연동 목록이 아닌 1,000개 이상의 도구와 MCP 서버에 연결; 평가 기능과 토큰·비용을 포함한 실행 로그 기본 제공; 승인 게이트와 시크릿 보관소로 에이전트를 사람의 통제 아래 유지 **한계:** 워크스페이스 개념이 넓어 기존 업무에 매핑하는 데 시간이 필요; 자체 호스팅에는 컨테이너와 Helm 운영 역량이 요구됨; 일부 엔터프라이즈 기능은 영업 문의 후에야 자세히 확인 가능 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/agenta.md) ## Dify Dify는 시각적 캔버스와 코드 수준의 확장성을 결합해 기술팀과 비기술팀 모두 AI 앱과 에이전트를 구성할 수 있게 합니다. Workflow Studio는 프롬프트 로직을 검증 가능한 실행 그래프로 바꿔 검색, 분기, 도구 호출, 사람의 개입, 모델 호출 블록을 한눈에 보여줍니다. 에이전트는 대화로 만들거나 직접 설정할 수 있고, 독립 앱으로 실행하거나 웹사이트에 임베드하거나 더 큰 워크플로 안의 노드로 재사용할 수 있습니다. 플랫폼의 핵심은 컨텍스트 엔지니어링입니다. 지식 파이프라인은 파일, 웹사이트, 온라인 문서, 클라우드 드라이브에 대해 반복 가능한 수집 흐름을 정의하고, 지식 베이스를 에이전트나 워크플로에 연결하기 전에 추출, 정제, 분할, 색인, 검색 테스트를 수행합니다. 마켓플레이스에는 모델 제공자, 도구, 데이터 소스, MCP 통합이 있어 한 번 설치한 뒤 승인된 플러그인으로 여러 앱에서 재사용할 수 있습니다. 배포 형태는 세 가지입니다. 완전 관리형 Dify Cloud, SSO/SAML·RBAC·감사 로그·Kubernetes Helm 차트·전담 지원을 갖춘 Dify Enterprise(자체 호스팅 또는 VPC), 단일 Docker 명령으로 설치하는 오픈소스 Community Edition입니다. 게시한 앱은 호스팅 웹 앱, API 엔드포인트, 임베드, MCP 호환 도구로 제공할 수 있고 로그, 피드백, 애노테이션, 지연 시간, 사용량 분석으로 지속적으로 개선할 수 있습니다. **가격 및 요금제:** 프리미엄 기반 모델로 무료 클라우드 샌드박스와 체험 크레딧, 팀 규모·스토리지·로그·사용량에 따라 확장되는 유료 Cloud 플랜, 무료 오픈소스 Community Edition을 제공합니다. Dify Enterprise는 영업을 통한 맞춤 견적입니다. - **Workflow Studio:** 검색, 분기, 도구 호출, 사람 검토, 모델 호출을 시각적으로 연결해 테스트와 디버깅이 가능한 실행 경로를 만듭니다. - **에이전트 빌더:** 대화 또는 수동 설정으로 에이전트를 만들고 스킬·도구·지식을 부여해 앱, 임베드, 재사용 가능한 워크플로 노드로 배포합니다. - **지식 파이프라인:** 문서, 사이트, 드라이브에 대한 수집 흐름을 반복 가능하게 구성하고 공개 전에 추출·정제·분할·색인·검색 테스트를 수행합니다. - **플러그인 마켓플레이스와 MCP:** 모델 제공자, 도구, 데이터 소스, MCP 통합을 한 번 설치해 워크스페이스의 모든 앱에서 재사용합니다. - **유연한 배포와 관측성:** 매니지드 클라우드, VPC, Docker 자체 호스팅을 지원하고 로그·애노테이션·피드백·지연 시간·사용 데이터로 운영을 가시화합니다. **강점:** 시각적 빌더와 코드 수준 확장성을 한 제품에서 제공; 무료 자체 호스팅 커뮤니티 에디션을 포함한 세 가지 배포 방식; RAG 애플리케이션을 위한 검색·지식 파이프라인 기능이 충실; 풍부한 플러그인 마켓과 MCP 지원으로 통합 비용 절감 **한계:** 자체 호스팅 운영에는 상당한 인프라 관리 역량이 필요; 복잡한 다단계 워크플로는 학습과 튜닝에 시간이 소요; 고급 엔터프라이즈 거버넌스 기능은 견적 플랜에서 제공 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/dify-ai.md) ## 자주 묻는 질문 ### Agenta과(와) Dify의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요? Agenta의 월간 방문 수는 45,760이고, Dify는 819,691입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다. ### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요? Agenta의 전월 대비 성장률은 +29.5%이며, Dify는 -15%입니다. ### 가격은 어떻게 비교되나요? Agenta: 무료+유료. 프리미엄(Freemium). 오픈소스 에디션은 MIT 라이선스로 자체 호스팅이 무료이며, 관리형 클라우드도 함께 제공됩니다. 대규모 팀은 데모를 요청할 수 있습니다. 정확한 좌석 수와 사용 한도는 가격 페이지를 확인하세요. Dify: 무료+유료. 프리미엄 기반 모델로 무료 클라우드 샌드박스와 체험 크레딧, 팀 규모·스토리지·로그·사용량에 따라 확장되는 유료 Cloud 플랜, 무료 오픈소스 Community Edition을 제공합니다. Dify Enterprise는 영업을 통한 맞춤 견적입니다. ## 대안 | # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Ollama](https://openaitools.app/ko/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | 오픈 AI 모델을 로컬과 클라우드에서 실행하고 구축하세요 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/ollama.md) | | 2 | [n8n](https://openaitools.app/ko/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | 무료+유료 | 강력한 오픈소스 자동화 도구로 다양한 앱 연동을 지원하지만, 네이티브 LLM 프롬프트 체이닝 특화 기능은 다소 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/n8n.md) | | 3 | [MindStudio](https://openaitools.app/ko/tool/mindstudio) | 1,793,337 | +14.2% | 가격 문의 | 맞춤형 AI 에이전트 배포를 위한 간소화된 노코드 빌더를 제공하지만, Dify의 오픈소스 유연성은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/mindstudio.md) | | 4 | [Orca](https://openaitools.app/ko/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 여러 코딩 에이전트를 각자의 worktree에서 병렬로 실행 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/orca.md) | | 5 | [Open WebUI](https://openaitools.app/ko/tool/open-webui) | 804,534 | -2.8% | 무료+유료 | A self-hosted chat interface for running local LLMs, though lighter on complex visual workflow orchestration. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/open-webui.md) | | 6 | [LobeHub](https://openaitools.app/ko/tool/lobehub) | 654,548 | -25% | 무료+유료 | 팀 채팅에 상주하는 AI 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/lobehub.md) | | 7 | [LlamaIndex](https://openaitools.app/ko/tool/llamaindex) | 387,910 | +19.9% | 무료+유료, 가격 문의 | Provides advanced programmatic frameworks for document parsing and RAG pipelines, but requires coding instead of visual canvases. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/llamaindex.md) | | 8 | [Activepieces](https://openaitools.app/ko/tool/activepieces) | 258,553 | +1.5% | 무료+유료 | An open-source automation platform combining visual flows with AI steps, though geared more towards general app integration. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/activepieces.md) | | 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/ko/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 유료, 가격 문의 | 프로덕션 AI를 위한 에이전트 관측성, 평가 및 지속적 개선 플랫폼 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/arize-com.md) | | 10 | [Relevance AI](https://openaitools.app/ko/tool/relevance-ai) | 192,083 | -15.5% | 무료 체험, 가격 문의 | 멀티 에이전트 인력 규모 확장과 B2B 작업 자동화에 특화되어 있지만, 오픈소스 RAG 파이프라인에 대한 집중도는 다소 낮습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/relevance-ai.md) | --- 출처: https://openaitools.app/ko/compare/agenta-vs-dify-ai More Markdown: [카테고리](https://openaitools.app/ko/categories.md) · [트래픽 순위](https://openaitools.app/ko/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ko/llms.txt)