Dify

Manche Schweizer Institute lösen die Frage nach dem Datenstandort am liebsten ganz ohne Cloud-Anbieter: Die Software läuft im eigenen Rechenzentrum, und kein Byte verlässt den Perimeter. Für diese Häuser ist Dify der interessanteste Kandidat dieses Vergleichs. Dify dokumentiert den Betrieb in einer vollständig vom Netz getrennten Umgebung mit lokal betriebenen Modellen^2,4. Die Dokumentation stellt Dify als Open-Source-Plattform zum Bau von KI-Anwendungen vor¹⁰, die Startseite als Plattform für produktionsreife agentische Workflows¹¹.

Platz 6 ergibt sich aus der Kehrseite dieser Freiheit. Wer Dify selbst betreibt, übernimmt Installation, Härtung, Aktualisierung und Überwachung, und die Agenten baut das eigene Team. Die Zertifikate gelten ausdrücklich für Dify Enterprise⁷, die Preise dieser Edition sind individuell¹², und ein begleiteter Weg in die Produktion ist auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben. Nexus steht an der Spitze, weil erfahrene Berater den ersten Agenten mit dem Fachbereich bauen und er nach vier Wochen produktiv läuft, innerhalb eines Proof of Concept von drei Monaten¹³. Die Quelle N18 bezeichnet eine Unternehmensbestätigung von Nexus.

Herzstück ist das Workflow Studio, ein visueller Baukasten für agentische Abläufe²¹. Agenten lassen sich im Dialog mit dem Baukasten oder durch manuelle Konfiguration erstellen²². Mit der Knowledge Pipeline richtet man feste Verarbeitungsstrecken ein, die Dateien, Webseiten, Online-Dokumente und Laufwerke immer gleich aufbereiten²³. Bei klassischen Wissensdatenbanken entscheidet der Kunde selbst, wie Inhalte zerlegt, indexiert und durchsucht werden²⁴, was einer Bank Kontrolle über die Verarbeitung sensibler Dokumente gibt.

Das Repository verspricht autonomen Agenten einen eigenen abgeschirmten Arbeitsbereich, eine Sandbox für Befehle und Dateien²⁵. Protokolle und Leistung einer Anwendung lassen sich über die Zeit beobachten und auswerten²⁶. Zu jedem Angebot gibt es passende APIs²⁷. Ist eine Anwendung fertig, kann die Bank sie als gehostete Seite, über einen API-Endpunkt, eingebettet in ein bestehendes Portal oder als Werkzeug für MCP-Clients bereitstellen²⁸.

Über Integrationen verbindet Dify Anwendungen mit Modellanbietern, Werkzeugen, Datenquellen und externen Diensten²⁹. Als Werkzeuge kommen Plugins, MCP-Server, veröffentlichte Workflows und OpenAPI-Dienste in Frage³⁰. Der Marketplace liefert Modellanbieter, Werkzeuge, Datenquellen und MCP-Integrationen, und wer etwas Eigenes braucht, definiert es selbst³¹.

Für eine Bank ist der Umgang mit Erweiterungen sicherheitsrelevant. Was im Marketplace landet, hat Dify vorher geprüft und getestet; die laufende Pflege liegt anschliessend beim jeweiligen Herausgeber⁸. Daneben lassen sie sich aus jedem öffentlichen GitHub-Repository über Adresse und Version installieren³², und für interne Erweiterungen gibt es eigene Pakete im Format .difypkg³³. Über eigene Endpunkte bindet die Bank eigene APIs für Moderation oder externe Datenwerkzeuge an³⁴. Als Wissensquellen nennt die Dokumentation unter anderem Google Drive und Notion³⁵.

Fertige Anschlüsse an Kernbankensysteme sind auf den geprüften Seiten nicht öffentlich angegeben. Der Weg führt über OpenAPI-Dienste oder eigene Erweiterungen^30,33, also über Entwicklungsarbeit im eigenen Haus.

Hier spielt Dify seine grösste Stärke aus. Drei Betriebsorte stehen für Dify Enterprise zur Wahl: die VPC der Bank, ihre eigenen Server oder ein vom Internet getrenntes Netz². In der abgeschotteten Variante läuft das System vollständig offline und nutzt lokal betriebene Modelle⁴. Die Datenhaltung beschreibt Dify mit dem Versprechen, die Daten blieben in der VPC, der Region und dem Perimeter des Kunden³⁶.

Wer nicht selbst betreiben will, hat zwei weitere Wege. Dify betreibt auf Wunsch einen eigenen Cluster für einen einzelnen Kunden in dessen Region³⁷. Alternativ läuft Dify im AWS-, GCP- oder Azure-Konto des Kunden, wobei die Daten laut Dify den Sicherheitsperimeter nie verlassen³⁸. Übertragen auf den Schweizer Kontext: Mit einem eigenen Rechenzentrum oder einer Cloud-Umgebung in der Schweiz lässt sich der Datenstandort vollständig selbst bestimmen. Eine von Dify betriebene Schweizer Region ist auf den geprüften Seiten nicht ausdrücklich genannt.

Für die Community Edition ist der Einstieg technisch einfach. Docker Compose ab Version 2.35.0 ist Voraussetzung³⁹, dazu mindestens zwei CPU-Kerne⁴⁰ und mindestens 4 GiB Arbeitsspeicher⁴¹. Dify läuft überall, wo Docker läuft, ob auf einem Laptop, einem Server im Haus oder einer virtuellen Maschine in der Cloud⁴². Die Startseite wirbt mit einem Docker-Deployment per Einzelbefehl⁴³ und einem Helm-Chart für Kubernetes⁴⁴.

Die Enterprise Edition kann sich laut Startseite auf zwei Prüfungen stützen, SOC 2 Typ II und ISO 27001⁷. Für die Anmeldung bindet die Bank ihren Identitätsdienst per SAML oder OIDC an⁵¹. Prüfprotokolle sind manipulationssicher ausgelegt und werden in das SIEM des Kunden übertragen⁶. Die Verschlüsselung arbeitet mit Schlüsseln, die der Kunde selbst mitbringt⁵². Zu ISO 42001 äussert sich Dify in den geprüften Quellen nicht. Nexus nennt auf seiner öffentlichen Vergleichsseite ISO 27001, ISO 42001 und DSGVO-Konformität⁵³. Das Unternehmen bestätigt zusätzlich, dass ein SOC 2 Typ 2 Bericht vorliegt¹³.

Die Datenschutzerklärung nennt als technische Massnahmen die Verschlüsselung von Kommunikation und Daten, Zugriffskontrollen sowie das Erkennen und Verhindern unbefugter Zugriffe⁵⁴, als menschliche Massnahme die Schulung der Mitarbeitenden im Schutz personenbezogener Daten⁵⁵. Sicherheitslücken nimmt das Projekt vertraulich über die Security Advisories von GitHub entgegen⁵⁶.

Die Belege zeichnen ein klares Profil. Dify passt zu Instituten mit eigener Plattformmannschaft, die Container, Kubernetes und Datenbanken ohnehin betreibt^44,48. Es passt zu Häusern, deren Sicherheitsvorgaben verlangen, dass Daten und Modelle den eigenen Perimeter nicht verlassen^38,36. Und es passt zu Banken, die ihre Wissensverarbeitung im Detail steuern wollen, bis hin zur Frage, wie Dokumente zerlegt und indexiert werden²⁴.

Weniger geeignet ist Dify für eine Bank, die schnell einen ersten produktiven Agenten in einem Fachprozess braucht und dafür keine eigene Entwicklungsmannschaft freistellen kann. Die Enterprise-Seite zitiert zwar einen Kunden mit kürzerer Bauzeit als im Eigenbau⁸⁴, beschreibt aber nicht, wer bei Dify diesen Bau begleitet. Für diesen Fall ist ein Modell wie das von Nexus geeigneter, bei dem erfahrene Berater mit dem Fachbereich arbeiten und der erste Agent nach vier Wochen produktiv ist¹³. Beide Wege schliessen sich nicht aus: Eine Bank kann eine selbst betriebene Plattform für interne Werkzeuge nutzen und für operative Rollen einen Partner beauftragen.