AI のワークフローを画面で組む道具を、自宅のサーバーで動かした
測った道具: Dify 1.17.1（公式の Docker Compose 一式）。確認日: 2026-10-07（11:35 と 12:31 の 2 回・JST）。
公式サイトの説明では、エージェント・ナレッジの処理・モデル・ツールを 1 つの画面（キャンバス）の上で組み立てられ、クラウドでも自分のサーバーでも動かせる道具です（公式サイト・2026-10-07 確認）。
結果（実測・2 回）
| 項目 | 1 回目 | 2 回目 |
|---|---|---|
| 起動時間（起動の命令 → 画面と API が応答） | 66.3 秒 | 103.6 秒 |
| コンテナの数 | 15 個 | 15 個 |
| メモリ: 応答した時 | 2,177 MiB | 2,132 MiB |
| メモリ: 1 分後 | 2,192 MiB | 2,095 MiB |
| メモリ: 軽い操作の後 | 2,238 MiB（※） | 2,180 MiB |
| メモリ: 3 分後 | 2,201 MiB | 2,126 MiB |
| RSS 相当（3 分後・cgroup の anon の合計） | 1,840 MiB | 1,847 MiB |
| ファイルキャッシュ込みの最大（各コンテナの memory.peak の和） | 3,301 MiB | 3,316 MiB |
| 機械の空きメモリ（測る前 → 測っている間の最小） | 8,483 → 6,132 MB | 5,989 → 4,494 MB |
| 止めてデータごと消すまで | 15.9 秒 | 16.2 秒 |
| イメージ（展開後） | 12 個・2.83 GB | |
メモリは docker stats の表示の合計（MiB は整数に丸め）。「1 分後」「3 分後」は応答した時からです。同じ手順で 2 回測り、起動時間は 66.3 秒と 103.6 秒でした。ほかのサービスも動いている機械なので、起動時間はぶれます。
どこがメモリを使っているか（2 回目・3 分後）
| コンテナ | docker stats | RSS 相当 |
|---|---|---|
| api | 435 MiB | 399 MiB |
| api_websocket | 417 MiB | 384 MiB |
| worker | 412 MiB | 387 MiB |
| worker_beat | 403 MiB | 374 MiB |
| agent_backend | 113 MiB | 108 MiB |
| web | 107 MiB | 83 MiB |
| db_postgres | 63 MiB | 15 MiB |
| weaviate | 50 MiB | 37 MiB |
| sandbox | 41 MiB | 6 MiB |
| agent_ssrf_proxy | 26 MiB | 11 MiB |
| ssrf_proxy | 23 MiB | 21 MiB |
| plugin_daemon | 18 MiB | 13 MiB |
| local_sandbox | 9 MiB | 4 MiB |
| nginx | 6 MiB | 4 MiB |
| redis | 4 MiB | 2 MiB |
上の 4 つ（api・api_websocket・worker・worker_beat）で 1,667 MiB、全体の 78% でした（計算）。
何をしたか
- 公式の GitHub の
docker/にあるdocker-compose.yamlと.env.exampleを使いました。変えたのは、外に開く番号（ポート）を同じ機械の中（127.0.0.1）だけにする設定・プロジェクトの名前・ログの大きさの上限（10MB）だけです。 - 起動の命令から、画面と API が応答するまでを測りました（イメージのダウンロードは含みません）。
- 軽い操作: 管理者の初期設定 → ログイン → チャットのアプリを 1 つ作る → アプリの一覧を 10 回開く → 画面を 3 枚開く。（※）1 回目はログインが通らず（401）、アプリの作成と一覧は 2 回目だけ通りました。1 回目の「軽い操作の後」は、アプリの作成と一覧ができなかった回の値です（画面 3 枚は開いています）。
- 応答した時・1 分後・軽い操作の後・3 分後にメモリを記録し、測り終えたら止めて、作ったデータごと消しました。
つまずいた所（実測）: .env のプラグインのデバッグ用の番号（EXPOSE_PLUGIN_DEBUGGING_PORT）に 127.0.0.1: を付けると、api のコンテナが「PLUGIN_REMOTE_INSTALL_PORT must be a bare port number」で起動を繰り返しました。この番号だけは、.env ではなく compose の上書きファイル（docker-compose.override.yaml）の ports で同じ機械の中だけに開きました（画面の番号は .env で 127.0.0.1: を付けて動きました）。
測っていないこと（未計測）
- AI モデルの呼び出しと、ワークフロー・アプリを動かした時のメモリ（API キーを入れていません）
- ナレッジ（文書）を入れた時のメモリとディスク
- 24 時間の安定（ほかのサービスを圧迫しないよう、3 分で止めています）
- 借りたサーバーでの値
公式の値（未実測）
CPU 2 コア以上・RAM 4GiB 以上（GitHub の README・2026-10-07 確認）。
インターネットに出す前に
測った時は、画面と API を同じ機械の中（127.0.0.1）だけに開き、インターネットには出していません。 公開済みの脆弱性と、直った版は、公式のセキュリティ勧告（GitHub）に載っています。置く前と版を上げる前に、使う版に当てはまる勧告が無いかを確かめ、勧告に修正済みと書かれた版を使ってください。
公式のページ
測定は、さたの自宅サーバーの上で AI エージェントが手順どおりに実行し、出力から抜き出して載せています。文章は AI が書いています。