在人工智能與自動化流程日益普及的當下，各類平臺如雨后春筍般涌現，成為構建智能應用與自動化工作流的 “核心樞紐”。其中，Dify、Coze、n8n、FastGPT、MaxKB、RAGFlow 備受矚目，它們各自具備獨特的功能與優勢，適用于不同的使用場景。本文將深入對比這些平臺，助力讀者明晰差異，精準選型。
一、平臺定位與核心功能
| 平臺名稱 | 定位 | 核心功能 | 典型應用場景 |
|---|---|---|---|
| Dify | 開發者友好的全棧 AI 應用開發平臺 | 支持 Chatflow 和 Workflow 工作流編排，多模型支持（數百種主流模型），具備 RAG 引擎、Agent 框架、Prompt IDE 等 | 開發生產級生成式 AI 應用，如客服、語義搜索、高質量翻譯、數據分析 |
| Coze | 面向 C 端用戶，優化對話體驗 | 快速搭建聊天機器人，支持插件擴展與交互設計，語音識別與生成能力出色 | 創建適用于客服、語音助手等場景的輕量級聊天機器人 |
| n8n | 開源的工作流自動化工具 | 通過可視化節點界面創建、自動化和管理復雜工作流，廣泛集成外部服務，支持自定義代碼 | 電商訂單處理、庫存管理、物流通知等流程自動化 |
| FastGPT | 專注知識庫問答與自動化流程系統 | 知識庫訓練，混合檢索（語義 + 關鍵詞），可視化工作流編排 | 企業內部知識管理、客戶支持場景下的智能問答 |
| MaxKB | 企業級知識庫問答系統 | 文檔管理，自動爬取在線文檔并向量化，智能問答，多模型對接 | 企業內網知識問答，嵌入 OA、CRM 系統實現智能問答 |
| RAGFlow | 深度文檔理解的 RAG 引擎 | 復雜格式文檔處理，多路召回與重排序，引用溯源，處理多模態數據 | 科研、金融領域多模態數據檢索與分析 |
二、模型支持與擴展性
| 平臺名稱 | 模型支持 | 擴展性 | 適用用戶 |
|---|---|---|---|
| Dify | 支持數百種模型（OpenAI、Mistral、Llama 等），兼容 OpenAI API，支持自托管模型 | 提供默認模型配置，可云部署或本地部署（AWS、Azure） | 各類規模團隊與企業，對模型多樣性和部署靈活性有要求 |
| Coze | 以接入國內大模型（豆包、通義千問等）為主 | 插件生態豐富，API 集成較弱，國際化支持不足 | 國內 C 端用戶及中小企業，對模型多樣性要求不高 |
| n8n | 通過第三方 API 集成 AI 模型（OpenAI、Google AI），AI 非核心特性 | 可創建自定義節點、webhooks 和腳本，集成各類服務 | 需要復雜自動化邏輯，對 AI 模型集成需求不高的用戶 |
| FastGPT | 主要依賴 OpenAI 模型，支持其他模型需借助代理 | API 與 OpenAI 兼容，便于集成到企業系統，模型擴展需修改配置 | 企業用戶，對與 OpenAI 模型集成有需求 |
| MaxKB | 支持主流本地及云端模型，可對接企業私有模型 | 擴展性良好，社區版功能受限，高級功能需付費 | 注重數據安全與私有化定制的國內企業 |
| RAGFlow | 支持多模型供應商（LocalAI、OpenRouter 等），可自定義向量模型 | 系統架構復雜，技術要求高，部署成本高 | 技術實力雄厚的大型企業或專業團隊 |
三、數據處理能力
| 平臺名稱 | 數據處理能力 | 優勢場景 |
|---|---|---|
| Dify | 自動分段、QA 拆分，支持 Notion 同步，RAG 流程中知識庫分段靈活 | 企業知識庫構建，文本數據處理 |
| Coze | 支持網頁、飛書同步，處理表格、圖片，基礎檢索，依賴模型生成 | 數據源多樣但對智能標注要求不高的場景 |
| n8n | 連接不同應用間數據流轉，進行過濾、轉換等常規操作 | 工作流自動化中數據格式調整與篩選 |
| FastGPT | 混合檢索，支持 QA 拆分，分段可預覽調整 | 精準問答場景下的文本數據梳理與利用 |
| MaxKB | 自動爬取在線文檔并向量化，開箱即用的 RAG 流程 | 企業文檔數據處理，智能問答 |
| RAGFlow | 深度解析復雜格式數據（表格、音頻等），多模板切片與可視化調整 | 多模態數據挖掘，降低生成幻覺風險 |
四、編排方式與適用場景
| 平臺名稱 | 編排方式 | 適用場景 |
|---|---|---|
| Dify | 畫布式編排（Chatflow/Workflow），支持代碼節點、條件分支 | 復雜業務邏輯場景，如跨國企業多語言客服系統 |
| Coze | 拖拽式節點編排 | 初級用戶構建對話類應用，小型企業客服機器人 |
| n8n | 可視化節點編輯器編排，支持觸發式和定時式工作流 | 企業內部辦公及電商、物流等行業業務流程自動化 |
| FastGPT | Flow 可視化模塊編排（知識庫與對話引導） | 企業級知識管理和客戶支持場景 |
| MaxKB | 內置工作流引擎，支持 AI 流程編排 | 企業內網知識問答、自動化服務 |
| RAGFlow | 基于 Graph 的 Agentic RAG 工作流編排，支持外部工具調用 | 科研、醫療等領域多模態數據整合與跨平臺檢索 |
五、部署方式與生態支持
| 平臺名稱 | 部署方式 | 生態支持 |
|---|---|---|
| Dify | 云服務與本地部署（AWS、Azure） | 開源社區活躍，模板豐富 |
| Coze | 以 SaaS 模式為主，企業版未完全開放 | 字節生態集成度高，插件商店豐富 |
| n8n | 自托管或 n8n 云服務 | 龐大活躍社區，貢獻豐富節點與模板 |
| FastGPT | 本地部署（Docker/K8s）、私有化部署 | API 與 OpenAI 對齊，社區版功能有限 |
| MaxKB | 私有化托管（Sealos 云）或自有服務器部署 | 主要面向企業客戶，社區規模較小 |
| RAGFlow | 本地 / 云端部署，提供 API 集成 | 企業級生態系統，多語言支持 |
通過對 Dify、Coze、n8n、FastGPT、MaxKB、RAGFlow 等平臺在定位、核心功能、模型支持、數據處理、編排方式、部署與生態等多方面的詳細對比，我們可以清晰看到每個平臺的獨特之處。在實際選型時，用戶需根據自身技術能力、業務需求、數據規模、預算以及對模型和部署方式的要求等因素綜合考量，從而挑選出最契合自身發展的平臺，充分發揮其優勢，實現智能化與自動化的高效發展。
