主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow

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

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

但我想說的是，每個平臺各有優勢，需要根據自身需求，選擇合適的即可。

這篇文章會從實用角度出發，通過詳細的功能對比、真實的使用體驗和具體的應用場景，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開發者、企業用戶，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。

首先我們要明確一下

LLM應用平臺有：Dify、Coze、Fastgpt、ragflow

n8n比較特殊一點，它是以工作流為主的LLM平臺。

LLM應用平臺的核心價值在于大大降低了AI應用的開發門檻，加速從概念到產品的落地過程，并為開發者提供整合、管理和優化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務邏輯和用戶體驗創新，而非重復性的底層技術構建。

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節點嵌入復雜的自動化流程中。

Coze (扣子)： 由字節跳動推出，主打低代碼/無代碼的AI Agent開發，強調快速構建和部署對話式AI應用。

FastGPT： 一個開源的AI Agent構建平臺，專注于知識庫問答系統的構建，提供數據處理、模型調用和可視化工作流編排能力。

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

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

各平臺詳情

 Dify：LLM平臺中的瑞士軍刀 

先給Dify 3個關鍵詞吧

#開源  #LLMOps  #生產就緒

一句話： Dify 是個23年4月開源的LLM應用開發平臺，如果想整點專業的、能上生產的AI應用，還想把后端、模型運維的事全搞定？用它就OK了。

地址：dify.ai

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Dify 主打“Backend-as-a-Service”和“LLMOps”，目標是讓開發者和不懂技術的創新者都能輕松上手，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、監控工具、模型管理，MCP這些功能都塞進一個平臺里。

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確實像瑞士軍刀一樣，想要什么功能基本都有。

主打一個“你只管創新，其他交給Dify”。

順便插播一下，Dify最近做了一下品牌煥新。

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支持使用Docker私有化部署，運行起來的服務器最低配置是2核4G

社區活躍度也不錯，目前在Github已經有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里面創建的Bot，如果想對外提供服務的話，其API沒有兼容OpenAI API，就會導致外部應用想要對接會相對困難。

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另外，對于只想快速實現一些小功能的用戶來說是有點重了

大型企業集成的話，應該還是需要自己在上面二次開發的。

適合人群： 有一定技術的開發者、追求專業、效率的團隊、需要定制化AI解決方案的企業。

對Dify實操感興趣的朋友，可以參考我之前寫的 Dify相關文章

 Coze：LLM平臺界的“樂高” 

#無代碼 #智能體構建 #多平臺發布

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

地址：coze.cn

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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。

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

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有海外版（Coze）和國內版（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，定時任務等功能。

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適合人群： AI入門用戶、產品經理、運營人員、想快速搭建個性化AI Agent的創作者、以及預算、技術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DeepSeek接入智能體，開發速度飛快，小白也能輕松搞定！【喂飯級教程】

 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根據你的私有數據精準回答問題，是你的第二個"大腦"

地址：tryfastgpt.ai

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FastGPT 提供數據處理、模型調用、RAG檢索和可視化AI工作流，MCP一條龍服務。

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

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

一些企業級客戶我也是幫助他們用fastgpt來構建知識庫，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有的其他應用里。

支持Docker私有化部署，最好用2核4G的服務器來跑。

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相比Dify來說，優點在于更輕量、知識庫效果更好、API兼容OpenAI API，更方便集成到其他應用。

但是在功能的豐富度、和一些體驗上是不如Dify的，社區也不如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應用，我都推薦先試試Fastgpt。

適合人群：需要構建企業內部知識庫、AI客服、的開發者或企業，以及對RAG技術感興趣的AI愛好者。

 RAGFlow：知識庫專家 

標簽：#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、總結長篇報告。以及支持10多種類型的數據預處理，不管是在RAG的知識庫構建，還是問答階段都有非常豐富的參數去調整。還支持知識圖譜功能。

RAG的顆粒度細，知識庫效果上限很高。

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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配置的服務器才能流暢使用。目前在Github有53.1K Star

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適合對答案準確性和可追溯性有高要求的行業（如法律、醫療、金融）、需要處理大量復雜文檔的企業、以及RAG技術的研究者和開發者。

 n8n：最強開源工作流平臺 

#開源 #工作流自動化 #低代碼

一句話總結： n8n 是一個開源的低代碼工作流自動化工具，專注于將各種應用和服務連接起來，形成自動化的業務流程。

地址：n8n.io

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

它提供了超過400個預置集成，覆蓋各類SaaS服務和數據庫。既可以通過簡單的拖拽操作構建工作流，也可以通過js或Python代碼進行更復雜的定制。

它包含Agent節點，能夠快速接入各種大模型，同樣支持了MCP。

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在實際業務中，n8n能極大提高工作效率

比如Delivery Hero使用n8n每月節省了200多小時的工作時間

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

StepStone也靠它運行了200多個關鍵任務流程

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

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雖然n8n有很多優點，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的LLM應用平臺，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，和前期的學習成本，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的服務器應該都能跑。

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

對n8n實際使用案例感興趣的朋友，可以看一下我之前的n8n相關文章

5大平臺功能橫向對比

為了幫助大家更清晰地了解這五個平臺的區別和優勢，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

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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應用開發，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務涉及多個系統和服務之間的數據流轉，需要自動化處理，n8n的強大自動化工作流會為你節省超多時間。

想搭建企業內部智能知識庫或者Q&A系統，FastGPT、Ragflow可以優先考慮，它們在RAG方面都比較強，FastGPT更輕量、Ragflow更重（但上限更高）

對于有長期規劃、需要構建可擴展企業級AI應用的團隊，Dify的完整生態系統和企業級功能是好的選擇。

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哪個平臺：

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還有下面這個圖，也可以參考參考

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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鍵要素，它們會直接影響你的使用體驗和長期效果：

預算：

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

技術能力：

評估你或團隊的技術背景、學習意愿。如果技術實力有限，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：

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

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；如果需要復雜工作流，n8n或Dify會是更好的選擇。

平臺可持續性：

評估平臺的更新頻率、社區活躍度和長期支持情況。開源項目要看社區活躍度和貢獻者數量；商業產品看公司背景和市場表現。這直接關系到你選擇的平臺能否長期發展并跟上技術變化。

數據安全與合規方面：

特別是對企業用戶來說，數據隱私保護、訪問控制和合規性至關重要。開源自托管平臺在數據安全方面更有優勢，因為數據可以完全保留在自己的環境中；商業平臺則需要仔細閱讀其隱私政策和數據處理協議等等。

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

經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，只有最適合當前需求和發展階段的選擇。

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應用開發的基本概念和流程；

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

AI Agent是一個快速發展的領域，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的參考框架

幫助大家在這個充滿機遇和挑戰的AI時代找到適合自己的工具和方向。