虎嗅 7小时前
Coze/Dify/FastGPT/N8N :该如何选择Agent平台?
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本文深入探讨了Coze、Dify、FastGPT和N8N这四款Agent平台,分析了它们在流量、数据安全、工具生态等方面的差异。文章比较了它们各自的优势与不足,例如Coze的生态优势,Dify的LLMOps能力,FastGPT的私有化部署友好性,以及N8N在工作流自动化方面的特长。文章还强调了在选择Agent平台时,需要根据数据安全、流程复杂度、成本与迭代等因素,结合团队技术栈和业务需求,选择最合适的方案。

💡Coze、Dify、FastGPT等Agent平台均具备可视化编排、零代码平台和工具链等核心功能,方便用户快速搭建和部署。

🧩FastGPT在工具生态方面相对薄弱,尤其在垂直领域工具方面与Coze、Dify存在差距,但其上手门槛低,适合中小团队POC验证。

⚙️N8N更侧重于开发者,提供更高的自由度和可扩展性,适合私有化部署、需要对接多种系统并编写自定义逻辑的场景。

⚖️在企业落地时,应根据数据安全红线、业务复杂度、团队技术栈和预算等因素,选择最合适的Agent平台或组合方案。

前两天我们探讨过Agent平台的技术门槛并不高,所以要做好是有几个方面的前提:

    流量,包括开源社区的流量;

    数据隐私与安全;

    工具生态,这里包括通用领域插件如日历查询,也包括垂直领域的差距,比如医疗体系的合理用药、语言体系的小语种翻译;

    幻觉问题,核心就是垂直领域的问题。

第四点是深度使用后才会涉及的问题,一个团队选择Agent平台的时候最初考虑的还是流量、数据安全与工具生态是否健全的问题。

而Dify在开源社区这里是走得比较早的,但有红利就有竞争对手。这不FastGPT与N8N等开源Agent平台相继就出现了,我们这里也依次做下简单介绍。

FastGPT

与Dify、Coze等Agent平台已知,其主打的都是几个核心功能:

    可视化编排,也就是拖拽实现工作流;

    零代码平台,主打一个完全线上化,不需要任何开发动作;

    工具链,也就是常规的随意基座模型选择外加个必须存在的知识库。

其界面与一般的Agent平台很类似的,这其实很容易理解从人力物力角度出发,一般的Agent是做不过Coze的,好的工具Coze一定会有:

从调试界面来说,Coze功能会更强大一些:

总体功能与Coze、Dify非常类似,但说一个缺点:对比Coze与Dify,FastGPT的工具生态弱很多。

比如,FastGPT也会提供基础的联网搜索、知识库查询、文本处理等,但在垂直领域深度工具,如医疗体系合理用药引擎、特定小语种的高精度翻译 API、专业金融数据分析接口;

和丰富的通用生活/效率工具,如深度集成主流日历、邮件、CRM、电商平台、社交媒体发布等方面,存在明显差距。

举个例子,一家公司现在有搭建一个HR应用的需求,它在Coze上可能马上就能找到类似的案例,虽然不会完全满足,但作为一个参考样例却能节约不少时间,这就是生态的威力。

另一方面,Coze 能无缝接入飞书、抖音等字节系产品的数据和能力;Dify 也在积极对接各类 SaaS 和企业系统。

FastGPT 虽然也支持自定义 API 接入,但在开箱即用的、经过深度优化和认证的官方集成方面,其生态的成熟度和丰富度远不及前两者。

当前环境是很浮躁的,用户很难花更多精力自行寻找、配置和调试第三方工具。

综合而言,FastGPT 的优势是极低的上手门槛与私有化友好,适合中小团队做POC验证;但若追求成熟插件生态、企业级权限与大规模检索性能,Coze、Dify 可能更省心。

虽然最初Coze、Dify、FastGPT在宣传上都有所侧重,比如FastGPT一直强调的是自己在知识库一块的应用,只不过知识库是一块肥肉,而且从实际应用角度它很难做过Coze+飞书文档。

当然,无论是Dify还是FastGPT,他们更多的机会依旧是私有化部署和数据安全一块。

然后说下N8N。

N8N

就我观察,当前熟知程度最高的还是Coze和Dify,原因前面也说了就是工具生态所致。

但就在这种情况下,也有几个粉丝零星地在提N8N比较好用。

于是这里就产生了视角与喜好的区别了:

    开发者对Agent平台的喜好,主要会围绕自由度、可扩展、私有化等关键词展开;

    而产品/运营对Agent平台的喜好,会围绕零代码、可视化、快速验证、渠道发布等关键词展开。

N8N从设计上其实是切中了第一块,他从定位上就天生是给技术人提供“二次开发 + 基建可控”的空间。

Coze从出发来说,还是更倾向于把复杂度包好,让非技术角色能快速做聊天机器人。

为什么N8N会让开发者更舒服,有以下几点:

总结来说就是把N8N当成“低代码的 Airflow + Zapier”,可视化只是入口,深水区全给你留着。说白了就是透明度较高。

所以,如果目标是私有化+有多种系统要对接+要写很多自定义逻辑,那么N8N可能是首选。

如果目标是3天上线一个问答机器人 + 不想写代码 + 交互简单。不用考虑,Coze是首选;

如果在体验上有各种骚操作的话,可能就得适时考虑N8N还是Dify了。

结语

回到企业落地的三大核心:接入门槛低、稳定可扩展、成本低。

    Coze 借助字节生态与现成插件,适合需求标准、上线周期紧的业务部门,重点是速度;

    Dify 提供从模型路由到数据集管控的一整套 LLMOps 能力,兼顾灵活与可控,适合希望在私有化与云服务间自由切换的中大型团队;

    FastGPT / RAGFlow 针对知识库场景做了深度优化,支持完全本地化,对医疗、金融等高合规行业更友好;

    N8N 定位工作流自动化引擎,500+ 节点与脚本混写让跨系统集成和复杂逻辑落地更高效,适合开发团队主导、系统接口繁多的场景。

虽然它们之间有所侧重,但几个开源项目正在走向同质化,选型时,先明确数据安全红线和业务复杂度,再评估团队技术栈:

    安全等级,若核心数据不能外流,本地化能力是硬指标;

    流程复杂度,集成系统越多、逻辑越长,越需要可编排、可扩展的底层;

    成本与迭代,一次性投入与后续维护要算总账,而非只看首年费用。

实践中,很少有单一平台能覆盖所有需求。常见组合是:

    Coze 做快速原型,验证交互与用户体验;

    Dify 管理模型与策略,统一鉴权与监控;

    n8n 串联业务系统,处理异步任务与数据回写;

    FastGPT / RAGFlow 负责核心知识库,保障检索准确与合规。

简而言之,没有“最强”工具,只有与业务、团队、预算匹配的最合适方案。

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