本文深入对比了Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五大LLM应用平台，从功能、应用场景、用户适用性等多个维度进行分析，帮助读者根据自身需求选择合适的平台。文章详细介绍了各平台的特点，包括Dify的全面性、Coze的易用性、FastGPT的知识库构建能力、RAGFlow的深度文档理解以及n8n的强大工作流自动化能力。此外，文章还提供了平台选择的实用建议，并强调了预算、技术能力、部署、核心功能需求、平台可持续性和数据安全等关键要素。
💡 Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，它集成了 Backend-as-a-Service 和 LLMOps 的理念，旨在提供一站式的 AI 应用快速开发与运营能力，适合有一定技术的开发者和需要定制化 AI 解决方案的企业。
🧩 Coze 是字节跳动推出的低代码/无代码 AI Agent 开发平台，内置丰富的工具插件，用户可以像搭积木一样创建和发布 AI Agent，适合 AI 入门用户和希望快速搭建个性化 AI Agent 的创作者。
📚 FastGPT 是一个免费开源的 AI 知识库平台，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，适合需要构建企业内部知识库、AI 客服的开发者或企业。
🔍 RAGFlow 是一个开源的 RAG 引擎，核心竞争力在于深度文档理解，支持多种数据预处理和知识图谱功能，适合对答案准确性和可追溯性有高要求的行业以及处理大量复杂文档的企业。
⚙️ 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，适合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。
袋鼠帝 2025-05-27 09:03 北京
一文看懂五大LLM应用平台。
大家好。
一直以来，我分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。
主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow
但是几乎每一篇文章的评论区都有小伙伴问，xxx平台和xxx平台比怎么样，该怎么选？
这不就来了嘛，三连在看，养成习惯～
确实，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
但我想说的是，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。
本篇文章5000字，干货满满，建议收藏～
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。
各平台详情
Dify：LLM平台中的瑞士军刀
先给Dify 3个关键词吧
#开源 #LLMOps #生产就绪
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。
对Dify实操感兴趣的朋友，可以参考我之前写的 Dify相关文章
Coze：LLM平台界的“乐高” #无代码 #智能体构建 #多平台发布
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。
不清楚如何在Coze搭建智能体，可以看看我之前这篇：
袋鼠帝，公众号：袋鼠帝AI客栈DeepSeek接入智能体，开发速度飞快，小白也能轻松搞定！【喂饭级教程】
FastGPT：知识库小能手 #开源 #RAG知识库
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。Fastgpt相关实操 RAGFlow：知识库专家 标签：#开源 #RAG引擎 #深度文档理解
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。 n8n：最强开源工作流平台
#开源 #工作流自动化 #低代码
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。
对n8n实际使用案例感兴趣的朋友，可以看一下我之前的n8n相关文章
为了帮助大家更清晰地了解这五个平台的区别和优势，我整理了一张详细的对比表，从多个维度进行客观分析：
平台选择实用建议：
从我的实际体验来看，如果你是刚接触AI应用开发，希望快速看到成果，Coze是最容易上手的选择。
如果你的工作或者业务涉及多个系统和服务之间的数据流转，需要自动化处理，n8n的强大自动化工作流会为你节省超多时间。
想搭建企业内部智能知识库或者Q&A系统，FastGPT、Ragflow可以优先考虑，它们在RAG方面都比较强，FastGPT更轻量、Ragflow更重（但上限更高）
对于有长期规划、需要构建可扩展企业级AI应用的团队，Dify的完整生态系统和企业级功能是好的选择。
为了更直观，基于我的实际使用体验和各平台特点，我整理了下面这张"用户适用性评分图"（满分5分），希望可以帮助大家快速定位自己的需求对应哪个平台：
还有下面这个图，也可以参考参考
通过认真评估上面这些因素，结合前面的对比分析，相信大家应该能够找到最符合自身需求的LLM应用平台了吧。「最后」
经过这次全方位的对比分析
希望大家对Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow这五个平台有了更清晰的认识。
没有绝对完美的工具，只有最适合当前需求和发展阶段的选择。
我的建议是：
如果可能的话，可以先从使用门槛较低的平台（如Coze）开始尝试，熟悉LLM应用开发的基本概念和流程；
后面需求越来越复杂，技术也有一定提升之后，再逐步过渡到更专业的平台（如Dify或n8n）。
AI Agent是一个快速发展的领域，各平台也在飞速进化和完善。
希望这篇分析能为大家提供一个基础的参考框架
帮助大家在这个充满机遇和挑战的AI时代找到适合自己的工具和方向。
如果还有其他问题或者经验分享，欢迎在评论区交流～
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>/ 作者：袋鼠帝AI客栈
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