LLM框架深度对比：MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything

在生成式AI技术快速迭代的今天，RAG（检索增强生成）+AI工作流+Agent的组合已成为企业落地大模型的核心范式。这一范式通过RAG解决大模型的“幻觉”与知识时效性问题，通过AI工作流实现多步骤任务的自动化编排，通过Agent赋予系统自主决策与工具调用能力，最终构建出“能思考、会协作、可扩展”的智能体应用。

然而，面对市场上琳琅满目的LLM框架，如何选择适配自身业务需求的工具？

MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM五款主流框架，从核心定位、技术架构、RAG能力、AI工作流支持、Agent功能、部署与扩展性、适用场景等维度展开深度对比，为技术决策提供系统性参考。

一、核心定位与技术路线差异

五款框架虽均聚焦“RAG+工作流+Agent”，但核心定位与技术路线存在显著差异，这决定了其适用场景的边界。

工具	核心定位	技术路线特点
MaxKB	轻量级RAG+LLM一体化平台，主打“开箱即用”	基于LLaMA系列模型优化，集成RAG全流程（索引-检索-生成），低代码配置导向
Dify	低代码AI应用构建平台，覆盖RAG、工作流、Agent等多能力融合	模块化设计，支持自定义插件与工作流节点，底层兼容主流LLM（GPT、Llama等）
FastGPT	开源RAG+工作流框架，强调灵活性与可扩展性	基于LangChain深度定制，模块化设计（检索器、LLM、输出解析器独立），支持本地部署
RagFlow	企业级RAG解决方案，侧重复杂场景的稳定性和可维护性	分层架构（数据层、索引层、服务层），支持多数据源接入与混合检索（向量+关键词）
Anything-LLM	通用型LLM应用框架，支持RAG、Agent、工作流等多种模式	无预设限制，允许用户自定义工作流逻辑与Agent行为，兼容本地/云端部署

关键差异总结：

• 轻量vs企业级：MaxKB、Dify更侧重中小场景的快速落地；RagFlow、FastGPT（开源版）偏向中大型企业的复杂需求。
• 闭源vs开源：MaxKB、Dify为闭源（提供云服务）；FastGPT、RagFlow、Anything-LLM支持开源/本地部署。
• 能力侧重：Dify强在工作流与插件生态；RagFlow强在RAG工程化；FastGPT强在模块化扩展；Anything-LLM强在通用性。

二、RAG能力对比：从索引构建到生成优化

RAG是智能体的“知识引擎”，其核心流程包括数据接入→索引构建→检索优化→生成增强。五款框架在RAG各环节的能力差异直接影响知识调用的准确性与效率。

1、数据接入与索引构建

工具	支持数据源类型	索引构建方式	特色功能
MaxKB	文本（PDF/Word/Markdown）、数据库（MySQL/PostgreSQL）	自动抽取文本块（Chunk），支持向量数据库（Chroma/FAISS）	内置“知识库”管理界面，支持手动/自动切分，支持增量更新
Dify	文本、API接口、数据库（需自定义连接器）	支持向量存储（Chroma），需手动配置索引参数