AI：Coze、Dify、n8n：三款低代码工具如何选？

最新推荐文章于 2025-04-26 11:07:26 发布

Thomas Kant

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文章标签：人工智能低代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Java_1710/article/details/147380744

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🔥 深度解析 | Coze、Dify、n8n：三款低代码工具如何选？开发者必看！🚀

🧭 三款工具速览（读前指南）

工具	主打功能	技术门槛	适用人群
n8n	自动化工作流编排	中	开发者/运维
Coze	无代码AI对话搭建	低	运营/客服
Dify	企业级AI开发框架	中高	企业IT/AI工程师

📌 适合没有时间看完全文的你，先看这张表再决定要不要细读。

🧩 n8n：自动化领域的“万能胶水”

在这里插入图片描述

✔ 官方定义
开源工作流平台，支持复杂流程的可化搭建。

✔ 通俗理解
像“数字胶水”粘合各系统，把繁琐的人工步骤自串起来。

✔ 核心亮点

400+内置节点，覆盖市面流应用。
支持循环、条件、错误处理等杂逻辑。
可扩展P

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# 大模型系列——自动化工作流工具 n8n、Coze（扣子）与 Dify 的深度对比评测在数字化转型浪潮中，自动化工作流工具已成为企业提高效率、降低成本的关键。而在 AI 技术日益成熟的今天，如何

2401_84052244的博客

04-15

维度n8nCoze(扣子Dify定位通用型(个人/企业)自动化工作流 + 原生AI快速搭建聊天机器人企业级AI应用开发平台门槛中等（需要对API有基础了解）低（完全无代码）中高（需要了解大模型配置）核心跨系统自动化，支持数据处理、同步等复杂操作对话机器人、轻量级问答大模型驱动、复杂任务处理成本开源免费，自托管无限制免费但功能受限（例如，知识库token限制）开源，需要自备模型API密钥（费用可能较高）适用场景1. 传统企业和互联网公司（如生产制造、物流、跨境电商等）

Langflow与Dify对比：低代码LLM应用开发平台如何选择？

xiezhipu的博客

02-21

1331

维度Langflow优势Dify优势开发效率快速原型设计全流程自动化灵活性代码级控制标准化模板运维成本需自行部署开箱即用的监控和扩缩容学习曲线需理解LangChain概念无代码配置，产品经理友好建议个人开发者或小团队验证创意，优先使用Langflow。企业需要长期维护的生产级应用，选择Dify更高效。两者可结合使用：用Langflow设计工作流，导出代码后通过Dify部署。

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AI与自动化实战：n8n、Dify、Coze哪个更适合我们？

呱牛 Just do IT

04-13

928

讲三款帮助我们快速构建智能体，让工作更高效，减少重复劳动，提高业务自动化水平的工具——n8n 、Dify和Coze，它们能帮解决自动化任务执行、AI应用开发和智能对话交互三大核心需求。

Dify、Coze、n8n 对比分析与选型建议

2401_83450572的博客

04-11

1218

Dify在AI深度开发与灵活性上占优，适合技术驱动的企业；Coze以易用性和生态整合见长，适合快速原型和C端应用；n8n则填补了非AI自动化领域的空白，适合通用业务流程优化。建议根据具体需求优先级（如技术能力、预算、生态依赖）综合评估。例如，若需同时兼顾AI与自动化，可组合使用Dify（AI核心）+n8n（流程集成）。

零基础玩转AI智能体，我该怎么选！与Coze(扣子)、Dify区别在哪？

2401_85390073的博客

04-13

1282

取这两个英文单词中的一部字母拼接成“Dify。

三大智能体开发平台详细对比：FastGPT、Dify和Coze(附教程)

2301_81940605的博客

03-25

898

本文将从功能实现、用户体验、适用场景、以及性能表现等多个维度，深入分析这三款 RAG 工具的核心优势与潜在不足，为有需求的读者提供客观的参考建议，帮助大家选择最适合自己业务需求的解决方案。

n8n、Dify、Coze 详细对比

爱的叹息的专栏

04-23

843

n8n、Dify、Coze 详细对比

AI Agent 搭建平台横向对比：Dify、阿里云百炼、Coze

大F子的智能小课

04-14

881

随着生成式AI技术向行业场景加速渗透，低代码/零代码AI Agent开发平台成为企业智能化转型的核心工具。本文聚焦国内三大主流平台——Dify（苏州语灵）阿里云百炼字节Coze，从技术能力行业适配性商业化路径三大维度展开深度评测，为开发者与企业提供选型参考。三大平台在技术开放性行业适配性生态壁垒Dify代表开发者友好型工具，适合追求技术可控性的团队；阿里云百炼彰显大厂生态优势，成为传统企业智能化改造的“安全选择”；Coze则凭借零代码和流量红利，正在重塑社交场景的AI交互体验。未来竞争焦点将集中在。

深度对比四大AI智能体平台：Dify、Coze、AWS AI Agent、n8n，哪款更适合你？

ai979290的博客

04-26

661

4大AI智能体平台深度对比！

Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统

exlink2012的专栏

04-23

1808

随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。

人工智能(AI)对网络管理的影响

ITmoster的博客

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AI正从工具演变为网络管理的“核心大脑”，其价值不仅在于效率提升，更在于为复杂问题提供系统性解决方案。

tokenizer的用法

大多_C的博客

04-25

431

可以基于现有 tokenizer 进行修改，如添加自定义的 token（tokenizer.add_tokens([“新词”])），从而扩展词汇表，此时可调用 tokenizer.resize_token_embeddings(model) 更新模型嵌入层。]}，有时还会包含其他信息比如 “token_type_ids”、“offset_mapping”（用于对齐）等。• return_tensors: 指定返回类型，如 “pt”（PyTorch tensor）、“tf” 或 “np”（NumPy 数组）

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AI 工程师崛起：科技浪潮下的新兴力量

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在当今科技迅猛发展的时代，人工智能（AI）无疑是最热门的领域之一。随着基础模型的涌现和开源 / API 的普及，一种新兴的职业 ——AI 工程师，正逐渐崭露头角。他们在 AI 技术的应用和开发中扮演着关键角色，其崛起背后有着诸多深刻的原因，并且正在重塑整个科技行业的格局。今天，就让我们深入探究 AI 工程师这一职业的发展脉络。

软件专利申请：审查意见是“拦路虎“还是“磨刀石“？

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根据统计，超过85%的专利申请都会经历至少一次审查意见。这不一定是坏事——经过修改的专利，授权后更经得起无效宣告的挑战。就像璞玉需要雕琢，好的专利也是"磨"出来的。下次收到审查意见时，不妨泡杯茶，仔细看看审查员的"批注"。也许你会发现，这恰恰是让技术方案更严谨的好机会。毕竟，专利申请不是"一锤子买卖"，而是场需要智慧的持久战。申请过软件专利的朋友常问："是不是每次申请都会收到一两次审查意见？"作为过来人，今天咱们就用大白话聊聊这个事儿。

多模态大语言模型arxiv论文略读（四十二）

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欢迎关注！盈达科技博客专注分享生成式引擎优化（GEO）核心技术，解析AI内容生成与搜索引擎协同优化的前沿方法论。

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职坐标IT培训提升计算机专业就业竞争力

haitongzzb的博客

04-23

1049

职坐标IT培训聚焦计算机专业核心技能提升，通过人工智能、大数据等前沿技术实战教学，结合名企合作项目实训，助力学员掌握行业紧缺技术。专业就业指导+职业规划，帮助计算机专业学生突破技术瓶颈，应对行业变革，斩获高薪offer，实现从校园到名企的无缝衔接。

协同过滤（Collaborative Filtering）

pljnb的博客

04-22

911

在MF基础上引入隐式反馈（如用户浏览、点击行为），增强用户隐向量的表达能力。将用户-物品评分矩阵分解为低维用户隐向量和物品隐向量的乘积，捕捉潜在特征。通过计算物品之间的相似度，基于用户历史喜欢的物品预测其对新物品的兴趣。通过计算用户之间的相似度，利用相似用户的评分预测目标用户的兴趣。

coze dify

03-12

<think>好的，我现在需要回答用户关于Coze和Dify的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保信息准确。根据引用[1]，Dify是开源的，需要用户自己提供大模型的API Key，这意味着用户需要承担相应的费用，尤其是处理大量数据时成本可能很高。但Dify的优点是提供了方便的代码嵌入方式，方便集成到自己的网页应用中。引用[2]提到Coze有模型广场，可以直接使用预训练的Bot，还有交互功能如开场白和建议问题。引用[3]比较了三个工具，指出Dify支持Ollama本地模型，适合数据隐私敏感的场景，而Coze在知识库管理和交互设计上有优势。接下来，我需要整理这些信息，区分Coze和Dify的核心差异。费用方面，Dify需要自备API Key，成本可能高；Coze可能有托管服务，但不确定是否免费。功能上，Dify适合需要代码嵌入和本地部署的场景，Coze则强调快速搭建和预训练模型。隐私方面，Dify的本地模型支持更适合敏感数据。用户可能关心如何选择这两个工具，所以需要从使用场景、成本、技术需求等方面对比。同时，生成的相关问题要覆盖性能、优化、应用场景等，但要根据引用内容调整，比如Dify的成本问题，Coze的交互功能。需要确保回答结构清晰，分点说明差异，并引用正确的来源。同时，问题部分要引导用户深入思考各自工具的优势和适用情况。最后检查LaTeX格式是否正确，但用户问题中可能不涉及数学公式，所以暂时不需要使用。</think>### Coze与Dify对比分析 Coze和Dify均为AI应用开发平台，但定位和功能存在显著差异，以下是核心对比： --- #### **1. 核心定位** - **Dify** 开源框架，需用户自行提供大模型API Key（如GPT-4、Claude等），适合注重**数据隐私**和**代码自主可控**的场景。支持本地部署（如通过Ollama运行本地模型），适合企业级定制化需求[^1][^3]。 - **Coze** 提供一站式AI Bot开发平台，内置多模态大模型和预训练Bot（模型广场），无需自行管理模型API，适合快速搭建交互式应用（如客服助手、知识问答）[^2][^3]。 --- #### **2. 关键功能差异** | 能力项 | Dify | Coze | |--------------|-------------------------------|-------------------------------| | **数据接入** | 支持Notion同步、网页抓取 | 支持飞书、表格、图片上传 | | **知识库处理** | 智能分段+增强训练 | 基础分段+问答拆分 | | **成本控制** | 依赖用户API调用费用（高数据量成本高） | 平台托管模型，费用相对透明 | | **交互设计** | 需手动配置 | 内置“开场白”、“下一步问题建议”等交互优化 | | **部署方式** | 支持本地化部署（如Ollama） | 仅限云端使用 | --- #### **3. 典型应用场景** - **选择Dify的场景** - 需保护敏感数据（如医疗、金融）的本地化部署需求 - 希望深度定制AI工作流并集成到自有系统（代码嵌入友好） - 愿意承担大模型API调用成本的高自由度开发 - **选择Coze的场景** - 快速搭建对话式应用（如营销助手、FAQ机器人） - 无编码经验，依赖预训练Bot和模板 - 需多模态交互（如图片生成、语音处理）[^3] ---