核心结论
- 需求优先：每个平台定位不同，需根据具体场景（如知识库、自动化流程、快速开发等）选择。
- 技术门槛：从无代码（Coze）到高度定制化（n8n/Dify），需评估团队技术能力。
- 部署与成本：开源平台（如Dify/FastGPT）适合私有化部署，但需服务器资源；闭源云服务（如Coze）更轻量但可能受限。
分平台评价与适用场景
1. Dify
- 优势：开源、功能全面（RAG/工作流/监控），适合企业级定制化AI应用。
- 不足：API不兼容OpenAI，学习曲线较陡，对轻量需求可能“过重”。
- 适用：技术团队、需长期维护的复杂AI项目。
2. Coze
- 优势：无代码、插件丰富、多平台发布（抖音/飞书等），适合快速搭建对话型Agent。
- 不足：闭源、功能深度不足，企业级扩展性有限。
- 适用：个人/小团队、营销/客服等轻量级场景。
3. FastGPT
- 优势：轻量开源、RAG效果优、API兼容OpenAI，部署简单（2核4G即可）。
- 不足：功能较单一（专注知识库），社区活跃度一般。
- 适用：企业内部知识库、AI客服等RAG核心需求。
4. RAGFlow
- 优势：深度文档解析（合同/报告）、知识图谱支持，RAG上限高。
- 不足：资源消耗大（4核16G起步），复杂度高。
- 适用：法律/医疗等专业领域的高精度问答。
5. n8n
- 优势：开源自动化工作流之王，400+集成节点，灵活性强。
- 不足：LLM功能非核心，需额外配置。
- 适用：跨系统自动化（如CRM+邮件+AI），技术团队首选。
横向对比关键维度
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选择建议
- 快速试水AI Agent → Coze
（无代码，1小时出demo） - 企业知识库/客服 → FastGPT（轻量）或 RAGFlow（高精度）
（视文档复杂度选择） - 复杂业务流程自动化 → n8n
（如订单处理+AI通知+数据同步） - 全功能LLM应用开发 → Dify
（需技术团队，长期迭代）
注意事项
- 数据敏感：优先开源自托管（FastGPT/Dify/RAGFlow）。
- 成本控制：Coze按需付费，开源平台需算力成本。
- 未来扩展：Dify/n8n更适合生态集成，Coze可能受限。
建议先试用各平台的免费版本（如FastGPT/Dify的Demo），再结合团队能力决策。AI领域变化快，可保持对新兴工具的关注。
