关于智能体（AI Agent）搭建，Dify、n8n、Coze 超详细的总结！

最新推荐文章于 2025-12-03 10:14:46 发布

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#docker #人工智能 #langchain #AI大模型 #自然语言处理 #github #Agent

随着技术的成熟，我们看到越来越多的能力正在被“平台化”。正如网站的开发从手写 HTML/CSS/JS，演进到了可以使用 WordPress、Wix 等建站平台一样，智能体的构建也迎来了平台化的浪潮。

本文将聚焦于利用图形化、模块化的低代码平台搭建智能体，来将我们的重心从“实现细节”转向“业务逻辑”，分析低代码平台之间的区别并给出选型建议。

为何需要低代码平台？

“重复造轮子”对于深入学习至关重要，但在追求工程效率和创新的实战中，我们往往需要站在巨人的肩膀上。尽管我们在第四章中封装了可复用的ReActAgent、PlanAndSolveAgent``等类，但当业务逻辑变得复杂时，纯代码的维护成本和开发周期会急剧上升。低代码平台的出现，正是为了解决这些痛点。

其核心价值主要体现在以下几个方面：

降低技术门槛：低代码平台将复杂的技术细节（如 API 调用、状态管理、并发控制）封装成一个个易于理解的“节点”或“模块”。用户无需精通编程，只需通过拖拽、连接这些节点，就能构建出功能强大的工作流。这使得产品经理、设计师、业务专家等非技术人员也能参与到智能体的设计与创造中来，极大地拓宽了创新的边界。
提升开发效率：对于专业开发者而言，平台同样能带来巨大的效率提升。在项目初期，当需要快速验证一个想法或搭建一个原型 (Prototype) 时，使用低代码平台可以在数小时甚至数分钟内完成原本需要数天编码的工作。开发者可以将精力更多地投入到业务逻辑梳理和提示工程优化上，而非底层的工程实现。
提供更优的可视化与可观测性：相比于在终端中打印日志，图形化的平台天然提供了对智能体运行轨迹的端到端可视化。你可以清晰地看到数据在每一个节点之间如何流动，哪一个环节耗时最长，哪一个工具调用失败。这种直观的调试体验，是纯代码开发难以比拟的。
标准化与最佳实践沉淀：优秀的低代码平台通常会内置许多行业内的最佳实践。例如，它会提供预设的 ReAct 模板、优化的知识库检索引擎、标准化的工具接入规范等。这不仅避免了开发者“踩坑”，也使得团队协作更加顺畅，因为所有人都基于同一套标准和组件进行开发。

简而言之，低代码平台并非要取代代码，而是提供了一种更高层次的抽象。它让我们可以从繁琐的底层实现中解放出来，更专注于智能体“思考”与“行动”的逻辑本身，从而更快、更好地将创意变为现实。

国内外常用的智能体搭建平台

当前，智能体与 LLM 应用的低代码平台市场呈现出百花齐放的态势，每个平台都有其独特的定位和优势。选择哪个平台，往往取决于你的核心需求、技术背景以及项目的最终目标。在本章的后续内容中，我们将重点介绍并实操三个各具代表性的平台：Dify、n8n 和 Coze。在此之前，我们先对它们进行一个概要性的介绍。

Dify

核心定位：Dify 是一个开源的、功能全面的 LLM 应用开发与运营平台[1]，旨在为开发者提供从原型构建到生产部署的一站式解决方案。
特点分析：它融合了后端服务和模型运营的理念，支持 Agent 工作流、RAG Pipeline、数据标注与微调等多种能力。对于追求专业、稳定、可扩展的企业级应用而言，Dify 提供了坚实的基础。
适用人群：有一定技术背景的开发者、需要构建可扩展的企业级 AI 应用的团队。

n8n

核心定位：n8n 本质上是一个开源工作流自动化工具[2]，而非纯粹的 LLM 平台。近年来，它积极集成了 AI 能力。
特点分析：n8n 的强项在于“连接”。它拥有数百个预置的节点，可以轻松地将各类 SaaS 服务、数据库、API 连接成复杂的自动化业务流程。你可以在这个流程中嵌入 LLM 节点，使其成为整个自动化链路中的一环。虽然在 LLM 功能的专一度上不如前三者，但其通用自动化能力是独一无二的。不过，其学习曲线也相对陡峭。
适用人群：需要将 AI 能力深度整合进现有业务流程、实现高度定制化自动化的开发者和企业。

Coze

核心定位：由字节跳动推出的 Coze[3]，主打零代码/低代码的 Agent 的构建体验，让不具备编程背景的用户也能轻松创造。
特点分析：Coze 拥有极其友好的可视化界面，用户可以像搭建乐高积木一样，通过拖拽插件、配置知识库和设定工作流来创建智能体。其内置了极为丰富的插件库，并支持一键发布到抖音、飞书、微信公众号等多个主流平台，极大地简化了分发流程。
适用人群：AI 应用的入门用户、产品经理、运营人员，以及希望快速将创意变为可交互产品的个人创作者。

在接下来的小节中，我们将逐一分析这些平台，来直观地感受它们各自的优势和局限性。

智能体搭建平台总结一：Dify

1、Dify 的介绍与生态

Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps 理念，为从原型设计到生产部署提供全流程支持，如图5.15所示。它采用分层模块化架构，分为数据层、开发层、编排层和基础层，各层解耦便于扩展。

Dify 对模型高度中立且兼容性强：无论开源或商业模型，用户都可通过简单配置将其接入，并通过统一接口调用其推理能力。其内置支持对数百种开源或专有 LLM 的集成，涵盖 GPT、Deepseek、Llama等模型，以及任何兼容 OpenAI API 的模型。

同时，Dify 支持本地部署（官方提供 Docker Compose 一键启动）和云端部署。用户可以选择将 Dify 自建部署在本地/私有环境（保障数据隐私），也可以使用官方 SaaS 云服务（下述商业模式部分详述）。这种部署灵活性使其适用于对安全性有要求的企业内网环境或对运维便利性有要求的开发者群体。

Dify官网

Marketplace 插件生态：Dify Marketplace 提供了一站式插件管理和一键部署功能，使开发者能够发现、扩展或提交插件，为社区带来更多可能。

Dify Marketplace插件生态

Marketplace 包含：

模型 (Models)
工具 (Tools)
智能体策略 (Agent Strategies)
扩展 (Extensions)
捆绑包 (Bundles)

目前，Dify Marketplace 已拥有超过 8677 个插件，涵盖各种功能和应用场景。其中，官方推荐的插件包括：

Google Search: langgenius/google
Azure OpenAI: langgenius/azure_openai
Notion: langgenius/notion
DuckDuckGo: langgenius/duckduckgo

Dify 为插件开发者提供了强大的开发支持，包括远程调试功能，可与流行的 IDE 无缝协作，只需最少的环境设置。开发者可以连接到 Dify 的 SaaS 服务，同时将所有插件操作转发到本地环境进行测试，这种开发者友好的方法旨在赋能插件创建者并加速 Dify 生态系统的创新。这也为什么Dify可以成目前最成功的智能体平台之一，因为模型是都可以接入的，提示词、编排是可以复制的，但是工具插件的有无，是否丰富就直接决定了你的智能体能否做出更好的效果或者意想不到的强大功能。

2、Dify 的优势与局限性分析

Dify 作为一款领先的 AI 应用开发平台，在多个方面展现出显著优势：

核心优势

全栈式开发体验：Dify 将 RAG 管道、AI 工作流、模型管理等功能整合到一个平台中，提供一站式的开发体验
低代码与高扩展性的平衡：Dify 在低代码开发的便利性和专业开发的灵活性之间取得了良好平衡
企业级安全与合规：Dify 提供 AES-256 加密、RBAC 权限控制和审计日志等功能，满足严格的安全和合规要求
丰富的工具集成能力：Dify 支持 9000 + 工具和 API 扩展，提供了广泛的功能扩展性
活跃的开源社区：Dify 拥有活跃的开源社区，提供了丰富的学习资源和支持

主要局限

学习曲线较陡：对于完全没有技术背景的用户，仍然存在一定的学习曲线
性能瓶颈：在高并发场景下可能面临性能挑战，需要进行适当的优化。Dify 系统的核心服务端组件由 Python 语言实现，与 C++、Golang、Rust 等语言相比，性能表现相对较差
多模态支持不足：当前主要以文本处理为主，对图像、视频、HTML等的支持有限
企业版成本较高：Dify 的企业版定价相对较高，可能超出小型团队的预算
API 兼容性问题：Dify 的 API 格式不兼容 OpenAI，可能限制与某些第三方系统的集成

智能体搭建平台总结二：n8n

n8n 的核心身份是一个通用的工作流自动化平台，而非一个纯粹的 LLM 应用构建工具。理解这一点，是掌握 n8n 的关键。在使用 n8n 构建智能应用时，我们实际上是在设计一个更宏大的自动化流程，而大语言模型只是这个流程中的一个（或多个）强大的“处理节点”。

1、n8n 的节点与工作流

n8n 的世界由两个最基本的概念构成：节点 (Node) 和 工作流 (Workflow)。

节点 (Node)：节点是工作流中执行具体操作的最小单元。你可以把它想象成一个具有特定功能的“积木块”。n8n 提供了数百种预置节点，涵盖了从发送邮件、读写数据库、调用 API 到处理文件等各种常见操作。每个节点都有输入和输出，并提供图形化的配置界面。节点大致可以分为两类：

触发节点 (Trigger Node)：它是整个工作流的起点，负责启动流程。例如，“当收到一封新的 Gmail 邮件时”、“每小时定时触发一次”或“当接收到一个 Webhook 请求时”。一个工作流必须有且仅有一个触发节点。
常规节点 (Regular Node)：负责处理具体的数据和逻辑。例如，“读取 Google Sheets 表格”、“调用 OpenAI 模型”或“在数据库中插入一条记录”。

工作流 (Workflow)：工作流是由多个节点连接而成的自动化流程图。它定义了数据从触发节点开始，如何一步步地在不同节点之间传递、被处理，并最终完成预设任务的完整路径。数据在节点之间以结构化的 JSON 格式进行传递，这使得我们可以精确地控制每一个环节的输入和输出。

n8n 的真正威力在于其强大的“连接”能力。它可以将原本孤立的应用程序和服务（如企业内部的 CRM、外部的社交媒体平台、你的数据库以及大语言模型）串联起来，实现过去需要复杂编码才能完成的端到端业务流程自动化。

2、n8n 的优势与局限性分析

作为一个强大的低代码自动化平台，n8n 在赋能 Agent 应用开发方面表现出色，但它也并非万能。如表1所示，我们将客观地分析其优势与潜在的局限性。

表1 n8n 平台的优势与局限性总结

首先，n8n 最显著的优势在于其开发效率。它将复杂的逻辑抽象为直观的可视化工作流，无论是邮件的接收、AI 的决策，还是工具的调用和最终的回复，整个数据流和处理链路都在画布上一目了然。这种低代码的特性极大地降低了技术门槛，让开发者能够快速搭建和验证 Agent 的核心逻辑，极大地缩短了从想法到原型的距离。

其次，平台的功能强大且高度集成。n8n 拥有丰富的内置节点库，可以轻松连接像 Gmail、Google Gemini 等数百种常见服务。更重要的是，其先进的 AI Agent 节点将模型、记忆和工具管理高度整合，让我们能用一个节点就实现复杂的自主决策，这比传统的多节点手动路由方式要优雅和强大得多。同时，对于内置功能无法覆盖的场景，Code 节点也提供了编写自定义代码的灵活性，保证了功能的上限。

最后，在部署运维层面，n8n 支持私有化部署，并且也是目前相对比较简单且能部署完整版项目的私有化Agent方案，这一点对于注重数据安全和隐私的企业至关重要。我们可以将整个服务部署在自己的服务器上，确保类似内部邮件、客户数据等敏感信息不离开自有环境，这为 Agent 应用的合规性提供了坚实的基础。

当然，每个工具都有其取舍。在享受 n8n 带来便利的同时，我们也必须认识到其局限性。

在开发效率的背后，是调试与错误处理的相对繁琐。当工作流变得复杂时，一旦出现数据格式错误，开发者可能需要逐个节点检查其输入输出来定位问题，这有时不如在代码中设置断点来得直接。

功能方面，最大的局限性体现在其内置存储的非持久性。我们在案例中使用的 Simple Memory 和 Simple Vector Store 都是基于内存的，这意味着 n8n 服务一旦重启，所有对话历史和知识库都将丢失。这对于生产环境的应用是致命的。因此，在实际部署时，必须将其替换为如 Redis、Pinecone 等外部持久化数据库，这也会增加了额外的配置和维护成本。

此外，在部署运维和团队协作上，n8n 的版本控制和多人协作不如传统代码成熟。虽然可以将工作流导出为 JSON 文件进行管理，但对比其变更远不如 git diff 代码来得清晰，多人同时编辑同一个工作流也容易产生冲突。

最后是关于性能，n8n 完全能满足绝大多数企业自动化和中低频次的 Agent 任务。但对于需要处理超高并发请求的场景，其节点调度机制可能会带来一定的性能开销，相比于纯代码实现的服务可能稍逊一筹。

智能体搭建平台总结三：Coze

扣子（Coze）是一个应用广泛的智能体平台。该平台以其直观的可视化界面和丰富的功能模块，让用户能够轻松创建各种类型的智能体应用。它的一大亮点在于其强大的生态集成能力。开发完成的智能体可以一键发布到微信、飞书、豆包等主流平台，实现跨平台的无缝部署。对于企业用户而言，Coze提供了灵活的API接口，支持将智能体能力集成到现有的业务系统中，实现了"搭积木式"的AI应用构建。

1、Coze 的功能模块

1）平台界面初览

整体布局介绍：最近扣子又更新了他的UI界面了。现在最左边的侧边栏是扣子平台主页的开发工作区，包括核心的项目开发、资源库、效果评测和空间配置。

扣子智能智能体平台整体示意图

2）核心功能介绍

首先我们点击左边侧栏的加号就可以看到创建智能体的入口了，这里目前有两类AI应用，一种是创建智能体，另一种叫应用。其中智能体又分为单智能体自主规划模式、单智能体对话流模式和多智能体模式。AI应用也分两种不仅能设计桌面网页端的用户界面，还能轻松搭建小程序和 H5 端的界面。

扣子智能体创建入口

项目空间里是你的智能体仓库，这里放着你所有开发的智能体或复制的智能体/应用，也是在扣子进行智能体开发你最经常来到的地方。

扣子智能体项目空间

扣子智能体项目空间资源库是开发扣子智能体的核心武器库，资源库就会存放你的工作流，知识库，卡片，提示词库等等一系列开发智能体的工具。你能做出什么样的智能体，首先取决于模型的能力，但是最重要的还是要看你怎么给智能体搭配“出装和技能”。模型决定了智能体的下限，但是扣子资源库给了你智能体的能力的无穷上限，让你能够按照自己的想法，开发想象力和脑洞进行智能体的开发。

扣子智能体资源库

空间配置包含智能体、插件、工作流和发布渠道的一个统一的管理频道，以及模型管理就是你可以在这里看到你调用的各种大模型。

扣子智能体发布渠道

如果让我对扣子的智能体开发做一个简单的总结的话，我会把他比喻成一个游戏的各个组成部分，各部分配合组合出一个一个精彩的智能体像极了打“游戏”，每做完一个智能体都像是打完了一个boss并且收获满满，不管是“经验”还是“装备”。

工作流：关卡通关路线图
对话流：NPC 对话通关
插件：角色技能卡
知识库：游戏百科全书
卡片：快捷道具栏
提示词：角色的移动键
数据库：“云存档”
发布管理：关卡审核员
模型管理：游戏角色库或者叫捏脸系统
效果评测：闯关评分系统

2、Coze 的优势与局限性分析

优势:

强大的插件生态系统: Coze 平台的核心优势在于其丰富的插件库，这使得智能体能够轻松接入外部服务与数据源，从而实现功能的高度扩展性。
直观的可视化编排: 平台提供了一个低门槛的可视化工作流编排界面，用户无需深厚的编程知识，即可通过“拖拽”方式构建复杂的工作流，大大降低了开发难度。
灵活的提示词控制: 通过精确的角色设定与提示词编写，用户可以对智能体的行为和内容生成进行细粒度的控制，实现高度定制化的输出。而且还支持提示词管理和模板，极大的方便开发者进行智能体的开发。
便捷的多平台部署: 支持将同一智能体发布到不同的应用平台，实现了跨平台的无缝集成与应用。而且扣子还在不断的整合新平台加入他的生态圈，越来越多的手机厂商和硬件厂商都在陆续支持扣子智能体的发布。

局限性:

不支持MCP: 我觉得这是最致命的，尽管扣子的插件市场极其丰富，也极其有吸引力。但是不支持mcp可能会成为限制其发展的枷锁，如果放开那将是又一杀手锏。
部分插件配置的复杂度高: 对于需要 API Key 或其他高级参数的插件，用户可能需要具备一定的技术背景才能完成正确的配置。复杂的工作流编排也不仅仅是零基础就可以掌握的，需要一定的js或者python的基础。
无法导出编排json文件: 之前扣子是没有导出功能的，但是现在付费版是可以导出的，但是导出的不是像dify,n8n一样的json文件，而是一个zip。也就是说你只能在扣子导出然后扣子导入。