大家好。

　　一直以來，我分享了不少關(guān)于工作流平臺、LLM應(yīng)用平臺的不少干貨文章。

　　主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow

　　但是幾乎每一篇文章的評論區(qū)都有小伙伴問，xxx平臺和xxx平臺比怎么樣，該怎么選？

　　這不就來了嘛，三連在看，養(yǎng)成習(xí)慣～

　　確實，面對日新月異的AI技術(shù)，還有飛速發(fā)展的各種LLM平臺，我們很容易患上選擇困難癥

　　但我想說的是，每個平臺各有優(yōu)勢，需要根據(jù)自身需求，選擇合適的即可。

　　這篇文章會從實用角度出發(fā)，通過詳細的功能對比、真實的使用體驗和具體的應(yīng)用場景，幫助你在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow這五款主流平臺中找到最適合自己的那一個。

　　無論你是AI開發(fā)者、企業(yè)用戶，還是剛接觸AI的新手，這篇對比分析都能為你提供清晰的選擇指南。

　　本篇文章5000字，干貨滿滿，建議收藏～

　　首先我們要明確一下

　　LLM應(yīng)用平臺有： Dify、Coze、Fastgpt、ragflow

　　n8n比較特殊一點，它是以工作流為主的LLM平臺。

　　LLM應(yīng)用平臺的核心價值在于大大降低了AI應(yīng)用的開發(fā)門檻，加速從概念到產(chǎn)品的落地過程，并為開發(fā)者提供整合、管理和優(yōu)化AI能力的工具集（插件、MCP工具等等）。

　　通過這些平臺，咱們可以更專注于業(yè)務(wù)邏輯和用戶體驗創(chuàng)新，而非重復(fù)性的底層技術(shù)構(gòu)建。

　　先簡單了解一下這幾個平臺的特點

　　n8n：以其強大的通用工作流自動化能力著稱，近年來積極擁抱AI，允許用戶將LLM節(jié)點嵌入復(fù)雜的自動化流程中。

　　Coze (扣子)：由字節(jié)跳動推出，主打低代碼/無代碼的AI Agent開發(fā)，強調(diào)快速構(gòu)建和部署對話式AI應(yīng)用。

　　FastGPT：一個開源的AI Agent構(gòu)建平臺，專注于知識庫問答系統(tǒng)的構(gòu)建，提供數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)用和可視化工作流編排能力。

　　Dify：開源的LLM應(yīng)用開發(fā)平臺，融合BaaS和LLMOps理念，旨在提供一站式的AI應(yīng)用快速開發(fā)與運營能力，包括Agent工作流、RAG Pipeline等。

　　RAGFlow：基于深度文檔理解的開源RAG引擎，專注于解決復(fù)雜格式文檔的知識提取與高質(zhì)量問答。

　　各平臺詳情

　　Dify：LLM平臺中的瑞士軍刀

　　先給Dify 3個關(guān)鍵詞吧

　　#開源#LLMOps#生產(chǎn)就緒

　　一句話：Dify 是個23年4月開源的LLM應(yīng)用開發(fā)平臺，如果想整點專業(yè)的、能上生產(chǎn)的AI應(yīng)用，還想把后端、模型運維的事全搞定？用它就OK了。

　　地址：dify.ai

　　Dify 主打“Backend-as-a-Service”和“LLMOps”，目標(biāo)是讓開發(fā)者和不懂技術(shù)的創(chuàng)新者都能輕松上手，快速鼓搗出實用的AI解決方案。

　　它把 RAG（檢索增強生成）管道、AI工作流、監(jiān)控工具、模型管理，MCP這些功能都塞進一個平臺里。

　　確實像瑞士軍刀一樣，想要什么功能基本都有。

　　主打一個“你只管創(chuàng)新，其他交給Dify”。

　　順便插播一下，Dify最近做了一下品牌煥新。

　　支持使用Docker私有化部署，運行起來的服務(wù)器最低配置是2核4G

　　社區(qū)活躍度也不錯，目前在Github已經(jīng)有98.3K Star了

　　但是總給我一種樣樣通，"樣樣松"的感覺，好像沒有特別突出的地方。

　　還有一個缺點就是Dify里面創(chuàng)建的Bot，如果想對外提供服務(wù)的話，其API沒有兼容OpenAI API，就會導(dǎo)致外部應(yīng)用想要對接會相對困難。

　　另外，對于只想快速實現(xiàn)一些小功能的用戶來說是有點重了

　　大型企業(yè)集成的話，應(yīng)該還是需要自己在上面二次開發(fā)的。

　　適合人群：有一定技術(shù)的開發(fā)者、追求專業(yè)、效率的團隊、需要定制化AI解決方案的企業(yè)。

　　對Dify實操感興趣的朋友，可以參考我之前寫的

　　Coze：LLM平臺界的“樂高”

　　#智能體構(gòu)建 #多平臺發(fā)布

　　先來一句話總結(jié)：Coze（扣子）是字節(jié)跳動旗下的，主打一個“人人都是AI開發(fā)者”，內(nèi)置上千款工具插件，讓你像搭積木一樣簡單地創(chuàng)建和發(fā)布AI Agent。

　　地址：coze.cn

　　不管你懂不懂編程，Coze都能讓你把腦洞里的AI智能體快速實現(xiàn)。

　　可視化搭建、豐富的插件、知識庫、工作流一應(yīng)俱全，還支持一鍵發(fā)布到抖音、飛書、微信公眾號、小程序、Discord、Telegram等各大平臺。

　　有海外版（Coze）和國內(nèi)版（扣子）

　　Coze是閉源的，但它的功能比Dify更豐富。

　　我比較中意的有代碼插件，零代碼小程序、web頁面，定時任務(wù)等功能。

　　適合人群：AI入門用戶、產(chǎn)品經(jīng)理、運營人員、想快速搭建個性化AI Agent的創(chuàng)作者、以及預(yù)算、技術(shù)有限的個人和小型團隊等。

　　不清楚如何在Coze搭建智能體，可以看看我之前這篇：

Coze搭建AI Agent 袋鼠帝，公眾號：袋鼠帝AI客棧

　　FastGPT：知識庫小能手

　　#開源 #RAG知識庫

　　一句話：FastGPT是個免費開源的AI知識庫平臺，讓AI根據(jù)你的私有數(shù)據(jù)精準(zhǔn)回答問題，是你的第二個"大腦"

　　地址： tryfastgpt.ai

　　FastGPT 提供數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)用、RAG檢索和可視化AI工作流，MCP一條龍服務(wù)。

　　你可以導(dǎo)入各種格式的文檔（Word、PDF、網(wǎng)頁鏈接等），用最短的時間打造出特定領(lǐng)域的AI問答助手。

　　Fastgpt的RAG效果是相當(dāng)不錯的，它能夠簡單、快速構(gòu)建一個高質(zhì)量知識庫，我之前用它做我的微信AI助理產(chǎn)品的客服，挺棒的。

　　一些企業(yè)級客戶我也是幫助他們用fastgpt來構(gòu)建知識庫，輕量，簡單，好用。

　　它還提供與OpenAI兼容的API，可以非常方便的把它集成到現(xiàn)有的其他應(yīng)用里。

　　支持Docker私有化部署，最好用2核4G的服務(wù)器來跑。

　　相比Dify來說，優(yōu)點在于更輕量、知識庫效果更好、API兼容OpenAI API，更方便集成到其他應(yīng)用。

　　但是在功能的豐富度、和一些體驗上是不如Dify的，社區(qū)也不如Dify活躍，目前在Github是24.2K Star

　　但是如果你是想快速打造知識庫為主的AI應(yīng)用，我都推薦先試試Fastgpt。

　　適合人群：需要構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部知識庫、AI客服、的開發(fā)者或企業(yè)，以及對RAG技術(shù)感興趣的AI愛好者。

　　RAGFlow：知識庫專家

　　標(biāo)簽：#開源#RAG引擎 #深度文檔理解

　　一句話：RAGFlow 是個開源的RAG引擎

　　地址：ragflow.io

　　RAGFlow的核心競爭力在于“深度文檔理解”，比如能從合同里提取條款、總結(jié)長篇報告。以及支持10多種類型的數(shù)據(jù)預(yù)處理，不管是在RAG的知識庫構(gòu)建，還是問答階段都有非常豐富的參數(shù)去調(diào)整。還支持知識圖譜功能。

　　RAG的顆粒度細，知識庫效果上限很高。

　　如果說Fastgpt是知識庫小能手，那么Ragflow就是知識庫專家（從它的名字里面就能看出來）。

　　支持Docker部署，但是比較重，需要至少4核16G配置的服務(wù)器才能流暢使用。目前在Github有53.1K Star

　　適合對答案準(zhǔn)確性和可追溯性有高要求的行業(yè)（如法律、醫(yī)療、金融）、需要處理大量復(fù)雜文檔的企業(yè)、以及RAG技術(shù)的研究者和開發(fā)者。

　　n8n：最強開源工作流平臺

　　#工作流自動化 #低代碼

　　一句話總結(jié)：n8n 是一個開源的低代碼工作流自動化工具，專注于將各種應(yīng)用和服務(wù)連接起來，形成自動化的業(yè)務(wù)流程。

　　地址：n8n.io

　　n8n 的核心是通過可視化節(jié)點（Node）來構(gòu)建自動化流程，同時每個節(jié)點所提供的配置參數(shù)豐富，定制化程度高。

　　它提供了超過400個預(yù)置集成，覆蓋各類SaaS服務(wù)和數(shù)據(jù)庫。既可以通過簡單的拖拽操作構(gòu)建工作流，也可以通過js或Python代碼進行更復(fù)雜的定制。

　　它包含Agent節(jié)點，能夠快速接入各種大模型，同樣支持了MCP。

　　在實際業(yè)務(wù)中，n8n能極大提高工作效率

　　比如Delivery Hero使用n8n每月節(jié)省了200多小時的工作時間

　　https://n8n.io/case-studies/delivery-hero/

　　StepStone也靠它運行了200多個關(guān)鍵任務(wù)流程

　　https://n8n.io/case-studies/stepstone/

　　雖然n8n有很多優(yōu)點，但畢竟是工作流平臺，主打工作流。在LLM這塊絲滑程度還是比不上其他專業(yè)的LLM應(yīng)用平臺，LLM這塊該有的也都有，就是用起來感覺更麻煩一些。

　　同時上手難度也是這些個平臺里面最大的了，需要一些邏輯思維，和前期的學(xué)習(xí)成本，但上手之后效率將會極大的提升。

　　也支持Docker私有化部署，完全不吃配置，1核1G的服務(wù)器應(yīng)該都能跑。

　　適合人群：需要高度定制自動化流程的團隊、開發(fā)者、以及追求效率最大化的中小企業(yè)。

　　對n8n實際使用案例感興趣的朋友，可以看一下我之前的

　　5大平臺功能橫向?qū)Ρ?/p>

　　為了幫助大家更清晰地了解這五個平臺的區(qū)別和優(yōu)勢，我整理了一張詳細的對比表，從多個維度進行客觀分析：

　　其中Coze目前不是免費的了

　　平臺選擇實用建議：

　　從我的實際體驗來看，如果你是剛接觸AI應(yīng)用開發(fā)，希望快速看到成果，Coze是最容易上手的選擇。

　　如果你的工作或者業(yè)務(wù)涉及多個系統(tǒng)和服務(wù)之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，需要自動化處理，n8n的強大自動化工作流會為你節(jié)省超多時間。

　　想搭建企業(yè)內(nèi)部智能知識庫或者Q&A系統(tǒng)，FastGPT、Ragflow可以優(yōu)先考慮，它們在RAG方面都比較強，F(xiàn)astGPT更輕量、Ragflow更重（但上限更高）

　　對于有長期規(guī)劃、需要構(gòu)建可擴展企業(yè)級AI應(yīng)用的團隊，Dify的完整生態(tài)系統(tǒng)和企業(yè)級功能是好的選擇。

　　為了更直觀，基于我的實際使用體驗和各平臺特點，我整理了下面這張"用戶適用性評分圖"（滿分5分），希望可以幫助大家快速定位自己的需求對應(yīng)哪個平臺：

　　還有下面這個圖，也可以參考參考

　　選型考量要素

　　在最終做出選擇之前，建議大家考慮以下幾個關(guān)鍵要素，它們會直接影響你的使用體驗和長期效果：

　　預(yù)算：

　　開源平臺可以免費自托管使用，但需要考慮服務(wù)器和維護成本；云服務(wù)則是按使用量或訂閱付費，前期成本低但長期可能更高。根據(jù)你的資源狀況和業(yè)務(wù)規(guī)模選擇合適的方案。

　　技術(shù)能力：

　　評估你或團隊的技術(shù)背景、學(xué)習(xí)意愿。如果技術(shù)實力有限，選擇像Coze這樣的無代碼平臺會更合適；如果有較強的技術(shù)團隊，就可以考慮Dify或n8n等提供更多定制能力的平臺。

　　部署：

　　考慮是否需要數(shù)據(jù)本地私有化。自托管方案提供更高的數(shù)據(jù)安全性和隱私保護，但需要更多的技術(shù)支持；云服務(wù)則提供快速部署和低維護成本，但可能存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。

　　核心功能需求：

　　詳細列出你最核心的需求，看哪個平臺能夠最好地滿足這些關(guān)鍵點。比如如果RAG能力是最重要的，那么FastGPT或RAGFlow可能比Coze更合適；如果需要復(fù)雜工作流，n8n或Dify會是更好的選擇。

　　平臺可持續(xù)性：

　　評估平臺的更新頻率、社區(qū)活躍度和長期支持情況。開源項目要看社區(qū)活躍度和貢獻者數(shù)量；商業(yè)產(chǎn)品看公司背景和市場表現(xiàn)。這直接關(guān)系到你選擇的平臺能否長期發(fā)展并跟上技術(shù)變化。

　　數(shù)據(jù)安全與合規(guī)方面：

　　特別是對企業(yè)用戶來說，數(shù)據(jù)隱私保護、訪問控制和合規(guī)性至關(guān)重要。開源自托管平臺在數(shù)據(jù)安全方面更有優(yōu)勢，因為數(shù)據(jù)可以完全保留在自己的環(huán)境中；商業(yè)平臺則需要仔細閱讀其隱私政策和數(shù)據(jù)處理協(xié)議等等。

　　通過認真評估上面這些因素，結(jié)合前面的對比分析，相信大家應(yīng)該能夠找到最符合自身需求的LLM應(yīng)用平臺了吧。

　　「最后」

　　經(jīng)過這次全方位的對比分析

　　希望大家對Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow這五個平臺有了更清晰的認識。

　　沒有絕對完美的工具，只有最適合當(dāng)前需求和發(fā)展階段的選擇。

　　我的建議是：

　　如果可能的話，可以先從使用門檻較低的平臺（如Coze）開始嘗試，熟悉LLM應(yīng)用開發(fā)的基本概念和流程；

　　后面需求越來越復(fù)雜，技術(shù)也有一定提升之后，再逐步過渡到更專業(yè)的平臺（如Dify或n8n）。

　　AI Agent是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，各平臺也在飛速進化和完善。

　　希望這篇分析能為大家提供一個基礎(chǔ)的參考框架

　　幫助大家在這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的AI時代找到適合自己的工具和方向。

　　如果還有其他問題或者經(jīng)驗分享，歡迎在評論區(qū)交流～

　　>/ 作者：袋鼠帝AI客棧

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