面对日新月异的AI技术，还有飞速发展的各种LLM平台，我们很容易患上选择困难症
每个平台各有优势，需要根据自身需求，选择合适的即可。
这篇文章会从实用角度出发，通过详细的功能对比、真实的使用体验和具体的应用场景，帮助你在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow这五款主流平台中找到最适合自己的那一个。
无论你是AI开发者、企业用户，还是刚接触AI的新手，这篇对比分析都能为你提供清晰的选择指南。
首先我们要明确一下
LLM应用平台有：Dify、Coze、Fastgpt、ragflow
n8n比较特殊一点，它是以工作流为主的LLM平台。
LLM应用平台的核心价值在于大大降低了AI应用的开发门槛，加速从概念到产品的落地过程，并为开发者提供整合、管理和优化AI能力的工具集（插件、MCP工具等等）。
通过这些平台，咱们可以更专注于业务逻辑和用户体验创新，而非重复性的底层技术构建。
先简单了解一下这几个平台的特点
- n8n： 以其强大的通用工作流自动化能力著称，近年来积极拥抱AI，允许用户将LLM节点嵌入复杂的自动化流程中。
- Coze (扣子)： 由字节跳动推出，主打低代码/无代码的AI Agent开发，强调快速构建和部署对话式AI应用。
- FastGPT： 一个开源的AI Agent构建平台，专注于知识库问答系统的构建，提供数据处理、模型调用和可视化工作流编排能力。
- Dify： 开源的LLM应用开发平台，融合BaaS和LLMOps理念，旨在提供一站式的AI应用快速开发与运营能力，包括Agent工作流、RAG Pipeline等。
- RAGFlow： 基于深度文档理解的开源RAG引擎，专注于解决复杂格式文档的知识提取与高质量问答。
一、 Dify：LLM平台中的瑞士军刀
一句话： Dify 是个23年4月开源的LLM应用开发平台，如果想整点专业的、能上生产的AI应用，还想把后端、模型运维的事全搞定？用它就OK了。
地址：dify.ai
Dify 主打“Backend-as-a-Service”和“LLMOps”，目标是让开发者和不懂技术的创新者都能轻松上手，快速鼓捣出实用的AI解决方案。
它把 RAG（检索增强生成）管道、AI工作流、监控工具、模型管理，MCP这些功能都塞进一个平台里。
确实像瑞士军刀一样，想要什么功能基本都有。
主打一个“你只管创新，其他交给Dify”。
顺便插播一下，Dify最近做了一下品牌焕新。
支持使用Docker私有化部署，运行起来的服务器最低配置是2核4G
社区活跃度也不错，目前在Github已经有98.3K Star了
但是总给我一种样样通，"样样松"的感觉，好像没有特别突出的地方。
还有一个缺点就是Dify里面创建的Bot，如果想对外提供服务的话，其API没有兼容OpenAI API，就会导致外部应用想要对接会相对困难。
另外，对于只想快速实现一些小功能的用户来说是有点重了
大型企业集成的话，应该还是需要自己在上面二次开发的。
适合人群：有一定技术的开发者、追求专业、效率的团队、需要定制化AI解决方案的企业。
二、 Coze：LLM平台界的“乐高”
先来一句话总结： Coze（扣子）是字节跳动旗下的，主打一个“人人都是AI开发者”，内置上千款工具插件，让你像搭积木一样简单地创建和发布AI Agent。
地址：coze.cn
不管你懂不懂编程，Coze都能让你把脑洞里的AI智能体快速实现。
可视化搭建、丰富的插件、知识库、工作流一应俱全，还支持一键发布到抖音、飞书、微信公众号、小程序、Discord、Telegram等各大平台。
有海外版（Coze）和国内版（扣子）
Coze是闭源的，但它的功能比Dify更丰富。
我比较中意的有代码插件，零代码小程序、web页面，定时任务等功能。
适合人群： AI入门用户、产品经理、运营人员、想快速搭建个性化AI Agent的创作者、以及预算、技术有限的个人和小型团队等。
三、FastGPT：知识库小能手
一句话： FastGPT是个免费开源的AI知识库平台，让AI根据你的私有数据精准回答问题，是你的第二个"大脑"
地址：tryfastgpt.ai
FastGPT 提供数据处理、模型调用、RAG检索和可视化AI工作流，MCP一条龙服务。
你可以导入各种格式的文档（Word、PDF、网页链接等），用最短的时间打造出特定领域的AI问答助手。
Fastgpt的RAG效果是相当不错的，它能够简单、快速构建一个高质量知识库，我之前用它做我的微信AI助理产品的客服，挺棒的。
一些企业级客户我也是帮助他们用fastgpt来构建知识库，轻量，简单，好用。
它还提供与OpenAI兼容的API，可以非常方便的把它集成到现有的其他应用里。
支持Docker私有化部署，最好用2核4G的服务器来跑。
相比Dify来说，优点在于更轻量、知识库效果更好、API兼容OpenAI API，更方便集成到其他应用。
但是在功能的丰富度、和一些体验上是不如Dify的，社区也不如Dify活跃，目前在Github是24.2K Star
但是如果你是想快速打造知识库为主的AI应用，我都推荐先试试Fastgpt。
适合人群： 需要构建企业内部知识库、AI客服、的开发者或企业，以及对RAG技术感兴趣的AI爱好者。
四、RAGFlow：知识库专家
一句话： RAGFlow 是个开源的RAG引擎
地址：ragflow.io
RAGFlow的核心竞争力在于“深度文档理解”，比如能从合同里提取条款、总结长篇报告。以及支持10多种类型的数据预处理，不管是在RAG的知识库构建，还是问答阶段都有非常丰富的参数去调整。还支持知识图谱功能。
RAG的颗粒度细，知识库效果上限很高。
如果说Fastgpt是知识库小能手，那么Ragflow就是知识库专家（从它的名字里面就能看出来）。
支持Docker部署，但是比较重，需要至少4核16G配置的服务器才能流畅使用。目前在Github有53.1K Star
适合 ： 对答案准确性和可追溯性有高要求的行业（如法律、医疗、金融）、需要处理大量复杂文档的企业、以及RAG技术的研究者和开发者。
五、 n8n：最强开源工作流平台
一句话总结： n8n 是一个开源的低代码工作流自动化工具，专注于将各种应用和服务连接起来，形成自动化的业务流程。
地址：n8n.io
n8n 的核心是通过可视化节点（Node）来构建自动化流程，同时每个节点所提供的配置参数丰富，定制化程度高。
它提供了超过400个预置集成，覆盖各类SaaS服务和数据库。既可以通过简单的拖拽操作构建工作流，也可以通过js或Python代码进行更复杂的定制。
它包含Agent节点，能够快速接入各种大模型，同样支持了MCP。
在实际业务中，n8n能极大提高工作效率
比如Delivery Hero使用n8n每月节省了200多小时的工作时间
https://n8n.io/case-studies/delivery-hero/
StepStone也靠它运行了200多个关键任务流程
https://n8n.io/case-studies/stepstone/
虽然n8n有很多优点，但毕竟是工作流平台，主打工作流。在LLM这块丝滑程度还是比不上其他专业的LLM应用平台，LLM这块该有的也都有，就是用起来感觉更麻烦一些。
同时上手难度也是这些个平台里面最大的了，需要一些逻辑思维，和前期的学习成本，但上手之后效率将会极大的提升。
也支持Docker私有化部署，完全不吃配置，1核1G的服务器应该都能跑。
适合人群： 需要高度定制自动化流程的团队、开发者、以及追求效率最大化的中小企业。
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