inchWorker 与 Dify 的边界

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供 Prompt 编排、工作流、知识库和 API 发布能力，适合快速搭建可对外调用的 AI 应用。它的定位偏向"云端应用编排与发布"。

Dify 解决的是"怎么把大模型能力组织成可调用的应用"，但很多企业场景卡在更前面：客户数据能不能上云、谁有权看到哪些内容、AI 生成的东西要不要人确认、交付物要不要留痕。这些问题在隐私敏感行业（金融、医疗、咨询）里尤其关键。

inchWorker 不应该被理解为另一个 Dify。它不强调云端编排和 API 发布，而是定位为本地优先的受控工作台：数据默认留在本机或内网、操作按权限分级（只读→可写→外部副作用）、AI 只给候选方案由人确认、关键动作留痕可审计。

这种差异决定了适用场景。如果目标是做一个面向公众或多个客户的云端 AI 服务，Dify 更合适。如果目标是在本地或内网里，用 AI 处理敏感数据并产出可交付的草稿、报告或决策建议，且需要全程可审计，inchWorker 更合适。

一个常见误区是认为"能编排 AI 就够了"。在企业交付里，AI 编排只是链路的一段。数据从哪来、谁有权处理、结果要不要人确认、交付物如何留痕，这些环节决定了 AI 能不能真正用于业务。inchWorker 把这些环节内置为权限模型和审计流程。

两者并非互斥。在混合架构里，Dify 可以作为云端推理和复杂编排层，inchWorker 作为本地受控交付前端：敏感数据在本地处理、AI 候选在本地确认、只把脱敏后的结论或必要请求送到云端。这样兼顾了编排灵活性和数据合规。

因此，判断该用哪个的关键问题是："我的数据能不能上云？AI 结果要不要人确认？交付过程要不要留痕？"如果答案偏向本地、确认、留痕，inchWorker 更合适；如果偏向云端编排与发布，Dify 更合适。