大家好。
一直以來，我分享了不少關於工作流程平台、大型語言模型 (LLM) 應用平台的實用文章。
主要包含：Dify、Coze (扣子)、n8n、Fastgpt、Ragflow
但是幾乎每一篇文章的留言區都有讀者問，xxx 平台和 xxx 平台比起來怎麼樣，該怎麼選？
這不就來了嘛，按讚、分享、收藏，養成習慣～
確實，面對日新月異的 AI 技術，還有飛速發展的各種 LLM 平台，我們很容易患上選擇困難症。
但我想說的是，每個平台各有優勢，需要根據自身需求，選擇適合的即可。
這篇文章會從實用角度出發，透過詳細的功能比較、真實的使用體驗和具體的應用情境，幫助你在 Dify、Coze (扣子)、n8n、FastGPT 和 RAGFlow 這五款主流平台中找到最適合自己的那一個。
無論你是 AI 開發者、企業用戶，還是剛接觸 AI 的新手，這篇比較分析都能為你提供清晰的選擇指南。
本篇文章五千字，乾貨滿滿，建議收藏～
首先我們要明確一下：
LLM 應用平台有：Dify、Coze (扣子)、Fastgpt、Ragflow
n8n 比較特殊一點，它是以工作流程為主的 LLM 平台。
LLM 應用平台的核心價值在於大大降低了 AI 應用的開發門檻，加速從概念到產品的落地過程，並為開發者提供整合、管理和優化 AI 能力的工具集 (外掛、MCP 工具等等)。
透過這些平台，我們能更專注於業務邏輯和使用者體驗創新，而非重複性的底層技術建構。
先簡單了解一下這幾個平台的特點：
n8n：以其強大的通用工作流程自動化能力著稱，近年來積極擁抱 AI，允許使用者將 LLM 節點嵌入複雜的自動化流程中。
Coze (扣子)：由字節跳動推出，主打低程式碼/無程式碼的 AI Agent 開發，強調快速建構和部署對話式 AI 應用。
FastGPT：一個開源的 AI Agent 建構平台，專注於知識庫問答系統的建構，提供資料處理、模型呼叫和視覺化 AI 工作流程編排能力。
Dify：開源的 LLM 應用開發平台，融合 BaaS 和 LLMOps 理念，旨在提供一站式的 AI 應用快速開發與營運能力，包括 Agent 工作流程、RAG Pipeline 等。
RAGFlow：基於深度文件理解的開源 RAG 引擎，專注於解決複雜格式文件的知識提取與高品質問答。
各平台詳情
Dify：LLM 平台中的瑞士刀
先給 Dify 3 個關鍵字吧：
#開源 #LLMOps #生產就緒
一句話：Dify 是個 2023 年 4 月開源的 LLM 應用開發平台，如果你想做專業的、能上線生產的 AI 應用，還想把後端、模型維運的事全部搞定？用它就對了。
地址：dify.ai
Dify 主打「Backend-as-a-Service」和「LLMOps」，目標是讓開發者和不懂技術的創新者都能輕鬆上手，快速做出實用的 AI 解決方案。
它把 RAG (檢索增強生成) 管道、AI 工作流程、監控工具、模型管理、MCP 這些功能都整合到一個平台裡。
確實像瑞士刀一樣，想要什麼功能基本上都有。
主打一個「你只管創新，其他交給 Dify」。
順便插播一下，Dify 最近做了一下品牌煥新。
支援使用 Docker 私有化部署，運行的伺服器最低配置是 2 核 4G。
社群活躍度也不錯，目前在 Github 已經有 98.3K Star 了。
但是總給我一種樣樣通，樣樣鬆的感覺，好像沒有特別突出的地方。
還有一個缺點就是 Dify 裡面建立的 Bot，如果想對外提供服務的話，其 API 沒有相容 OpenAI API，就會導致外部應用想要對接會相對困難。
另外，對於只想快速實現一些小功能的使用者來說有點重了。
大型企業整合的話，應該還是需要自己在上面二次開發的。
適合人群：有一定技術的開發者、追求專業、效率的團隊、需要客製化 AI 解決方案的企業。
對 Dify 實操感興趣的朋友，可以參考我之前寫的 Dify 相關文章。
Coze：LLM 平台界的「樂高」
#無程式碼 #智能體建構 #多平台發布
先來一句話總結：Coze (扣子) 是字節跳動旗下的，主打一個「人人都是 AI 開發者」，內建上千款工具外掛，讓你像堆積木一樣簡單地建立和發布 AI Agent。
地址：coze.cn
不管你懂不懂程式設計，Coze 都能讓你把腦海裡的 AI 智能體快速實現。
視覺化建置、豐富的外掛、知識庫、工作流程一應俱全，還支援一鍵發布到抖音、飛書、微信公眾號、小程式、Discord、Telegram 等各大平台。
有海外版 (Coze) 和國內版 (扣子)。
Coze 是閉源的，但它的功能比 Dify 更豐富。
我比較中意的是程式碼外掛、零程式碼小程式、網頁頁面、定時任務等功能。
適合人群：AI 入門使用者、產品經理、營運人員、想快速建置個性化 AI Agent 的創作者、以及預算、技術有限的個人和小型團隊等。
不清楚如何在 Coze 建置智能體，可以看看我之前這篇：
Coze 建置 AI Agent
袋鼠帝，公眾號：袋鼠帝 AI 客棧 DeepSeek 接入智能體，開發速度飛快，小白也能輕鬆搞定！【餵飯級教程】
FastGPT：知識庫小幫手
#開源 #RAG知識庫
一句話：FastGPT 是個免費開源的 AI 知識庫平台，讓 AI 根據你的私有資料精準回答問題，是你的第二個「大腦」。
地址：tryfastgpt.ai
FastGPT 提供資料處理、模型呼叫、RAG 檢索和視覺化 AI 工作流程，一條龍服務。
你可以匯入各種格式的文件 (Word、PDF、網頁連結等)，用最短的時間打造出特定領域的 AI 問答助理。
Fastgpt 的 RAG 效果相當不錯，它能夠簡單、快速建立一個高品質知識庫，我之前用它來做我的微信 AI 助理產品的客服，很棒。
一些企業級客戶我也幫助他們用 Fastgpt 來建立知識庫，輕量、簡單、好用。
它還提供與 OpenAI 相容的 API，可以非常方便地將它整合到現有的其他應用裡。
支援 Docker 私有化部署，最好用 2 核 4G 的伺服器來執行。
相較於 Dify 來說，優點在於更輕量、知識庫效果更好、API 相容 OpenAI API，更方便整合到其他應用。
但在功能的豐富度和一些使用體驗上不如 Dify，社群也不如 Dify 活躍，目前在 Github 是 24.2K Star。
但是如果你是想快速打造以知識庫為主的 AI 應用，我都推薦先試試 Fastgpt。
適合人群：需要建構企業內部知識庫、AI 客服的開發者或企業，以及對 RAG 技術感興趣的 AI 愛好者。
Fastgpt 相關實操
RAGFlow：知識庫專家
標籤：#開源 #RAG引擎 #深度文件理解
一句話：RAGFlow 是個開源的 RAG 引擎。
地址：ragflow.io
RAGFlow 的核心競爭力在於「深度文件理解」，例如能從合約裡提取條款、總結長篇報告。以及支援十多種資料前處理類型，無論是在 RAG 的知識庫建置，還是問答階段都有非常豐富的參數可以調整。還支援知識圖譜功能。
RAG 的粒度細，知識庫效果上限很高。
如果說 Fastgpt 是知識庫小幫手，那麼 Ragflow 就是知識庫專家 (從它的名字就能看出來)。
支援 Docker 部署，但是比較佔資源，需要至少 4 核 16G 配置的伺服器才能流暢使用。目前在 Github 有 53.1K Star。
適合對答案準確性和可追溯性有高要求的行業 (如法律、醫療、金融)、需要處理大量複雜文件的企業、以及 RAG 技術的研究者和開發者。
n8n：最強開源工作流程平台
#開源 #工作流程自動化 #低程式碼
一句話總結：n8n 是一個開源的低程式碼工作流程自動化工具，專注於將各種應用程式和服務連接起來，形成自動化的業務流程。
地址：n8n.io
n8n 的核心是透過視覺化節點 (Node) 來建構自動化流程，同時每個節點所提供的配置參數豐富，客製化程度高。
它提供了超過 400 個預設整合，涵蓋各類 SaaS 服務和資料庫。既可以透過簡單的拖曳操作建構工作流程，也可以透過 js 或 Python 程式碼進行更複雜的客製化。
它包含 Agent 節點，能夠快速接取各種大型模型，同樣支援了 MCP。
在實際業務中，n8n 能極大提高工作效率。
例如 Delivery Hero 使用 n8n 每月節省了 200 多小時的工作時間。
https://n8n.io/case-studies/delivery-hero/
StepStone 也靠它運行了 200 多個關鍵任務流程。
https://n8n.io/case-studies/stepstone/
雖然 n8n 有很多優點，但畢竟是工作流程平台，主打工作流程。在 LLM 這塊的流暢度還是比不上其他專業的 LLM 應用平台，LLM 這塊該有的也都有，只是用起來感覺更麻煩一些。
同時上手難度也是這些平台裡面最大的了，需要一些邏輯思維和前期的學習成本，但上手之後效率將會極大提升。
也支援 Docker 私有化部署，完全不吃配置，1 核 1G 的伺服器應該都能執行。
適合人群：需要高度客製化自動化流程的團隊、開發者、以及追求效率最大化的中小企業。
對 n8n 實際使用案例感興趣的朋友，可以看一下我之前的 n8n 相關文章。
五大平台功能橫向比較
為了幫助大家更清晰地了解這五個平台的區別和優勢，我整理了一張詳細的比較表，從多個面向進行客觀分析：
其中 Coze 目前不是免費的了。
平台選擇實用建議：
從我的實際體驗來看，如果你是剛接觸 AI 應用開發，希望快速看到成果，Coze 是最容易上手的選擇。
如果你的工作或業務涉及多個系統和服務之間的資料傳輸，需要自動化處理，n8n 強大的自動化工作流程會為你節省超多時間。
想建置企業內部智能知識庫或問答系統，FastGPT、Ragflow 可以優先考慮，它們在 RAG 方面都比較強，FastGPT 更輕量、Ragflow 更重 (但上限更高)。
對於有長期規劃、需要建構可擴展企業級 AI 應用的團隊，Dify 的完整生態系統和企業級功能是好的選擇。
為了更直觀，根據我的實際使用體驗和各平台特點，我整理了下面這張「使用者適用性評分圖」(滿分 5 分)，希望能幫助大家快速定位自己的需求對應哪個平台：
還有下面這個圖，也可以參考參考：
選型考量要素
在最終做出選擇之前，建議大家考慮以下幾個關鍵要素，它們會直接影響你的使用體驗和長期效益：
預算：
開源平台可以免費自我託管使用，但需要考慮伺服器和維護成本；雲端服務則是按使用量或訂閱付費，前期成本低但長期可能更高。根據你的資源狀況和業務規模選擇合適的方案。
技術能力：
評估你或團隊的技術背景、學習意願。如果技術實力有限，選擇像 Coze 這樣的無程式碼平台會更合適；如果有較強的技術團隊，就可以考慮 Dify 或 n8n 等提供更多客製化能力的平台。
部署：
考慮是否需要資料本地私有化。自我託管方案提供更高的資料安全性和隱私保護，但需要更多的技術支援；雲端服務則提供快速部署和低維護成本，但可能存在資料安全風險。
核心功能需求：
詳細列出你最核心的需求，看哪個平台能夠最好地滿足這些關鍵點。例如如果 RAG 能力是最重要的，那麼 FastGPT 或 RAGFlow 可能比 Coze 更合適；如果需要複雜工作流程，n8n 或 Dify 會是更好的選擇。
平台永續性：
評估平台的更新頻率、社群活躍度和長期支援情況。開源專案要看社群活躍度和貢獻者數量；商業產品看公司背景和市場表現。這直接關係到你選擇的平台能否長期發展並跟上技術變化。
資料安全與合規方面：
特別是對企業用戶來說，資料隱私保護、存取控制和合規性至關重要。開源自我託管平台在資料安全方面更有優勢，因為資料可以完全保留在自己的環境中；商業平台則需要仔細閱讀其隱私政策和資料處理協議等等。
透過認真評估上面這些因素，結合前面的比較分析，相信大家應該能夠找到最符合自身需求的 LLM 應用平台了吧。
「最後」
經過這次全方位的比較分析，
希望大家對 Dify、Coze (扣子)、n8n、FastGPT 和 RAGFlow 這五個平台有了更清晰的認識。
沒有絕對完美的工具，只有最適合當前需求和發展階段的選擇。
我的建議是：
如果可能的話，可以先從使用門檻較低的平台 (如 Coze) 開始嘗試，熟悉 LLM 應用開發的基本概念和流程；
後面需求越來越複雜，技術也有一定提升之後，再逐步過渡到更專業的平台 (如 Dify 或 n8n)。
AI Agent 是一個快速發展的領域，各平台也在飛速進化和完善。
希望這篇分析能為大家提供一個基礎的參考框架，
幫助大家在這個充滿機遇和挑戰的 AI 時代找到適合自己的工具和方向。
如果還有其他問題或者經驗分享，歡迎在留言區交流～
以上，既然看到這裡了，如果覺得不錯，隨手點個讚、分享、收藏吧，如果想第一時間收到推播，也可以給我個星號 ⭐～謝謝你看我的文章，我們，下次再見。
/ 作者：袋鼠帝 AI 客棧
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