Coze/Dify/FastGPT/n8n 四大平台横评：该如何做选型？

前面我们说过企业在实际AI落地的时候，更多是在依赖AI表格，这变相意味着Coze、Dify、n8n 这类Agent平台应用场景没想象那么多，但反认知的是，多数人其实都在学Coze、Dify，这岂不是一个很神奇的现象？

为什么呢？我觉得多少得益于“自媒体人的忽悠”以及Coze等极低的学习门槛吧：

现阶段看似信息差变小了，但是普通人对信息的辨别能力并没有提升，很容易出现别人说什么好、说什么有用、说什么重要，我就去学什么的状态，并且Coze、Dify等确实也有一定作用，于是乎这东西就逐渐变成AI学习标配了...

另一方面，2025被称为AI应用元年，构建工作流和智能体已经成为企业的常见需求，并且在2026年可能会迎来更大的爆发。所以了解这些热门平台（Coze、Dify、FastGPT、n8n...）是很有必要的；

这些Agent平台各自侧重，公司真正做选型的时候往往容易纠结。今天我们再来梳理下各个平台的特点与适用场景，帮助大家在不同需求下做出清晰的判断，少走一些弯路：

Coze

Coze在2024年3月份正式发布，作为零门槛的AI应用构建平台，他的用户群体非常聚焦，主要针对没有技术背景的C端小白用户，追求开箱即用：

也因为如此，Coze 在功能设计上走的是高度产品化路线。比如知识库、数据库等常见模块，只需要做简单配置就能使用，不需要你理解底层逻辑；

当然代价也很明显：如果你想深度调参、精细控制，那基本没戏，Coze 把技术细节做了一次“善意的隐藏”，让新手少踩坑，但也限制了进阶玩法。

它的主要优势我认为主要有两点：

第一，活跃的插件生态

除了官方提供的插件外，还有不少三方服务商以及个人开发者在持续提供优质插件。

这里有个良性策略，开发者通过发布插件是可以赚钱的，而coze平台本身又自带字节系的流量优势，这让三方服务也很愿意把自己的服务使用插件的形式接入进来，最终形成正向循环：

插件越多 → 平台越好用 → 用户越多 → 插件更有价值，让插件生态越来越繁荣

第二，丰富的发布渠道并且很省事

它与抖音、飞书、豆包等字节旗下产品天然打通，用户可以把创建好的智能体或应用一键发布到多个渠道上，除了字节旗下产品还支持微信小程序、公众号等平台。

对于普通用户来说，这种做完即发布的体验，本身就很有吸引力。

核心优势：低门槛、好体验

简单的上手方式，再加上丰富的分发渠道，这两点叠加在一起，对小白用户是非常友好的。

当然，coze也有一些短板，2025年上半年，coze对核心功能进行了开源，但是开源版本的功能是被阉割了的，而且插件生态不能与商业版本共享，也就是说开源版本失去了扣子丰富的插件生态，因此短期内Coze私有化部署的版本相比其它平台没有优势。

另一方面，他的知识库的能力是很弱的，可以配置参数非常少，在文档分块这里平台内部也做了奇怪的处理，比如强制把图片和表格进行了单独分块。

但是也不排除以后会做得更好的可能，因为Coze在这些智能体开发平台中属于后起之秀，它的迭代速度非常快，每间隔一段时间都会推出新的功能，比如近期的Coze2.0支持编程、Skill等新的功能。

从目前来看，coze还是更适合小白用户，或者搭建一些demo，不建议在生产环境使用。

Dify

Dify于2023年诞生于国内，但其定位是全球化的 AI 应用开发平台，并率先提出了"LLMOps"这一理念，目标是降低大语言模型应用开发门槛，让更多的开发者能够快速上手构建 AI 应用：

作为企业级 AI 平台，Dify坚持开源路线，支持本地化部署，它的核心在于将大模型能力和业务流程进行深度结合，让AI应用开发变得跟搭建积木一样简单、直接。

Dify 是AI原生、后端即服务的这样一种架构设计，它主要体现在以下几个方面：

1. API 优先，Dify 的核心能力几乎都可以通过 API 调用，本质上就是为开发者服务的后端能力层，而不是一个只面向终端用户的产品
2. 把更多控制权交给使用者，不像coze封装得严严实实，Dify 把更多的技术细节放开用户配置。
3. 开源并支持私有化部署：可以直接把 Dify 整套部署在自己服务器上，数据完全自主可控，这样就不用担心数据安全、隐私问题了。并且私有部署版本与线上版本的插件生态是可以共享的，在这一点上相比coze是有明显优势的。
4. 提供后端即服务架构，内置流量监控、日志追踪、权限控制等生产环境必备功能，完全胜任高并发业务场景的稳定运行需求，而不只是停留在 Demo 或原型阶段。

针对不同使用场景，Dify 也提供了不同的部署方案：

• 社区开源版本：完全免费，支持本地或私有云部署，适合对数据安全和定制化有高要求的团队，但是需要遵循Dify开源许可证，不能修改logo或商用，如果需要单点登录、多工作区功能要自己的开发团队实现。
• 企业版：在开源版基础上，提供企业级功能增强、官方技术支持、SLA 服务保障及定制化开发服务，更适合中大型企业或需要规模化运营的场景。

但是他的发布渠道非常有限，主要以API的形式，搭建完成仍然需要团队进行开发接入才能使用。

因此，Dify目标用户是更偏向企业中的开发团队，这类团队通常已经拥有成熟的业务系统，现在需要一种稳定、可控、可私有化的方式，将大模型的能力集成进去，并能提供标准的 API 接口，让现有的业务系统来调用，同时保证数据安全。

整体实践下来，Dify在这几个平台中能力更加均衡，没有明显的偏科，它在RAG这块的支持也是很不错的，如果是企业开发AI应用、Agent构建平台并兼顾可控性、安全性与扩展性，Dify应该是首选。

FastGPT

FastGPT 是一个面向企业的AI Agent开发平台，它的核心功能是基于LLM构建企业级知识库问答系统，平台很多功能设计都是以此展开的：

在知识库这块能力上，FastGPT相对其它平台表现更强，尤其是在数据处理、知识库构建与RAG检索效果这些方面。这也是很多具有知识库需求的企业选择他的主要原因。

具体而言，它的知识库系统对导入数据的处理非常灵活，可以智能处理PDF文档的复杂结构，完整保留图片、表格和LaTeX公式，自动识别扫描文件，并将内容结构化为清晰的Markdown格式；

同时，它还支持图片自动标注和索引，让视觉内容可被理解和检索。并且具备基于多轮上下文理解的智能问答功能。

但是，整体体验下来发现，FastGPT属于典型的偏科生，知识库能力相对强大，但它在工作流编排体验和插件生态方面相对较弱，社区活跃度也不是很高；

比如它提供的功能节点种类较少、系统内置插件不足50个，在这些方面是不如其它的平台的。

因此，如果技术选型的核心诉求是知识库能力，对于其它方面没啥要求的话，可以考虑使用FastGPT。

并且，FastGPT的体验是做得很糟糕的，跟Coze、Dify完全不是一个量级，更新也不大跟得上。

n8n

这几个平台里，n8n算是老大哥了，它发布时间为2019年，基于“开放、自由、可持续”的理念，是一款款完全开源的自动化平台：

它的目标很明确：通过可视化流程结合编程能力，让用户能够灵活地连接不同应用，构建出复杂又可定制的自动化流程。

在这些平台里，n8n 的灵活性是最突出的。在 n8n 画布中，所有能力都以节点的形式存在，通过对节点进行细粒度的控制组合，几乎可以搭建出任意复杂度的流程。

与预设逻辑较多的其它平台不同，n8n 把流程细节的控制权完整地交给了开发者。当然，灵活的同时也带来了高昂的上手成本，对于非技术背景用户不太友好。

当前开发者倒是挺喜欢n8n的，它在Github 上有超过16.4万 Star ，在全球开发者社区中口碑相当好，通常被认为是 Zapier、Make 等商业自动化平台最成熟的开源替代品。

在生态方面，n8n 拥有大量的官方节点和一个高度活跃的社区节点市场。在 API 相对开放的海外 SaaS 生态中，多数主流服务都能通过现成节点或自定义节点快速接入，这种强大的社区生态，使得 n8n 的连接能力几乎没有边界。

理论上来说，只要一个系统提供API，都可以通过社区节点或自己开发一个节点来接入 n8n 的自动化体系中。

另外，n8n 并不是AI原生平台，它的核心是 Workflow。也就是说，AI 在其中更多作为可选的功能节点使用，而不是流程中心。

比如，其它几个平台都提供了RAG的能力，但是n8n并不直接支持，需要你调用其他支持RAG的服务来间接实现。

整体来看，n8n在国外的生态是非常强大的，但是在国内明显有一些水土不服：

1. 一是它的用户需要具备一定技术背景和英文能力，把小白用户基本排除在外；
2. 二是国内主流系统更偏封闭生态，比如微信生态、各类ERP、CRM，结果就是要么没有API、要么API只给大客户或私有部署，在社区节点中也很少有国内产品的官方节点或高质量节点，国内用户只能自己二次开发封装节点，导致n8n在系统集成和落地使用上成本变高。

这些因素导致了 n8n 在国内没有那么普及，因此它更适合作为技术团队使用的自动化底座，而不是面向普通用户的通用自动化工具。

了解了最常见的几个平台后，我们最后聊聊选型问题：

技术选型建议

通过上面各个平台的分析，并结合实践体验来看，这里先给一个懒人版选型结论：

1. 如果是个人使用，或用于验证产品的MVP，并且需要快速推向C端，那么Coze商业版本是最佳选择
2. 如果只是搭建企业内部知识库，优先选择FastGPT，它在RAG能力比其它平台都要更强
3. 如果需要集成多个内部或外部的系统服务及自动化流程处理，n8n是最佳选择
4. 如果目标是构建面向生产环境的企业级AI应用，Dify会更适合，它的整体生态和企业级能力更加完整

但是我们在真实选型的时候，并不是单一因素就决定了用那个平台，而是需要综合考虑多方面的因素。下面我们继续来看，每个平台的具体差异，先看一张各大平台对比图：

接下来，可以从需求本身出发来做平台选择。下面整理了一份确定需求的问题清单，先把这些问题想清楚，选型的方向基本也就明确了。

1. 主要用途是什么？

先把最核心的需求拆解清楚，再看哪个平台在这些点上更有优势。

比如，如果RAG能力是最重要的，那么FastGPT或Dify比Coze更适合；

如果涉及复杂的流程编排和系统联动，n8n或Dify会是更好的选择；

如果需要处理多媒体能力，那么Coze是较好的选择。

2. 是否有数据安全和合规方面的要求？

对企业用户来说，数据隐私保护、访问控制和合规性往往是硬性要求。

开源自托管平台在数据安全方面更有优势，因为数据可以完全保留在自己的环境中；

如果对安全要求较高，就需要优先考虑支持私有化部署的方案，纯线上托管版本基本可以直接排除。

3. 团队的技术能力如何？

评估你或团队的技术背景、学习意愿。

如果没有技术能力或技术能力较弱，选择像Coze这样的无代码平台会更合适；

如果有较强的技术团队，就可以考虑Dify或n8n等提供更多定制能力的平台。

4. 是否需要高度可控、深度调优？

前面提到的所有开发平台，本质都是低代码开发平台，在一定程度上对细节进行了封装，只是不同平台之间的封装的粗细程度不同。

如果你需要对某些环节进行深度调优，这种情况只能使用工程化方案，当然也有两种选择，一种是全部工程化，另一种是局部工程化。

举一个例子，你需要开发一个企业级的客服机器人，初期为了快速验证效果，使用Dify搭建了整个流程，后续发现检索效果不佳，你需要自己掌控这部分核心逻辑和进一步调优，那么针对知识检索这部分就可以采用工程化方案，其它部分仍然使用Dify的流程编排，这种组合使用也是很好的实践。

最后也需要说明一点：技术选型很少有绝对正确的答案，本质上是不断取舍和平衡的过程。

也许当前阶段非常合适，但随着业务变化、需求升级，之前的选择就未必还能满足新的目标。再加上这些平台本身都在高速迭代，需求和工具都会持续变化，技术选型本身也应该是一个随业务动态调整的过程。

结语

文章内容已经很丰富了，我在极力克制自己写长文的冲动，这里最后补一句：

类似于Coze、Dify这种Agent平台，其本质其实就是低代码平台，他本身并没有那么高明，让我去做实现，100万就搞定了，虽然体验、稳定性肯定跟不上。

我这里要表达的是，工具这东西本身是不太重要的，重要的是这个工具应该被用于什么场景，不同的场景下什么工具是合适的。

真正深入业务大家会发现，整理Workflow和数据才是最费劲的动作，最后再补一句，当前从趋势来说各个Agent平台越发的想往自认语言编程的方向迁移，所以26年可能会是最后的拖拽编排时间咯...