AI 应用开发的‘核心枢纽’：Dify、Coze、n8n、FastGPT、MaxKB、RAGFlow 等六大平台全面对决
在人工智能与自动化流程日益普及的当下，各类平台如雨后春笋般涌现，成为构建智能应用与自动化工作流的 “核心枢纽”。其中，Dify、Coze、n8n、FastGPT、MaxKB、RAGFlow 备受瞩目，它们各自具备独特的功能与优势，适用于不同的使用场景。本文将深入对比这些平台，助力读者明晰差异，精准选型。
一、平台定位与核心功能
| 平台名称 | 定位 | 核心功能 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| Dify | 开发者友好的全栈 AI 应用开发平台 | 支持 Chatflow 和 Workflow 工作流编排，多模型支持（数百种主流模型），具备 RAG 引擎、Agent 框架、Prompt IDE 等 | 开发生产级生成式 AI 应用，如客服、语义搜索、高质量翻译、数据分析 |
| Coze | 面向 C 端用户，优化对话体验 | 快速搭建聊天机器人，支持插件扩展与交互设计，语音识别与生成能力出色 | 创建适用于客服、语音助手等场景的轻量级聊天机器人 |
| n8n | 开源的工作流自动化工具 | 通过可视化节点界面创建、自动化和管理复杂工作流，广泛集成外部服务，支持自定义代码 | 电商订单处理、库存管理、物流通知等流程自动化 |
| FastGPT | 专注知识库问答与自动化流程系统 | 知识库训练，混合检索（语义 + 关键词），可视化工作流编排 | 企业内部知识管理、客户支持场景下的智能问答 |
| MaxKB | 企业级知识库问答系统 | 文档管理，自动爬取在线文档并向量化，智能问答，多模型对接 | 企业内网知识问答，嵌入 OA、CRM 系统实现智能问答 |
| RAGFlow | 深度文档理解的 RAG 引擎 | 复杂格式文档处理，多路召回与重排序，引用溯源，处理多模态数据 | 科研、金融领域多模态数据检索与分析 |
二、模型支持与扩展性
| 平台名称 | 模型支持 | 扩展性 | 适用用户 |
|---|---|---|---|
| Dify | 支持数百种模型（OpenAI、Mistral、Llama 等），兼容 OpenAI API，支持自托管模型 | 提供默认模型配置，可云部署或本地部署（AWS、Azure） | 各类规模团队与企业，对模型多样性和部署灵活性有要求 |
| Coze | 以接入国内大模型（豆包、通义千问等）为主 | 插件生态丰富，API 集成较弱，国际化支持不足 | 国内 C 端用户及中小企业，对模型多样性要求不高 |
| n8n | 通过第三方 API 集成 AI 模型（OpenAI、Google AI），AI 非核心特性 | 可创建自定义节点、webhooks 和脚本，集成各类服务 | 需要复杂自动化逻辑，对 AI 模型集成需求不高的用户 |
| FastGPT | 主要依赖 OpenAI 模型，支持其他模型需借助代理 | API 与 OpenAI 兼容，便于集成到企业系统，模型扩展需修改配置 | 企业用户，对与 OpenAI 模型集成有需求 |
| MaxKB | 支持主流本地及云端模型，可对接企业私有模型 | 扩展性良好，社区版功能受限，高级功能需付费 | 注重数据安全与私有化定制的国内企业 |
| RAGFlow | 支持多模型供应商（LocalAI、OpenRouter 等），可自定义向量模型 | 系统架构复杂，技术要求高，部署成本高 | 技术实力雄厚的大型企业或专业团队 |
三、数据处理能力
| 平台名称 | 数据处理能力 | 优势场景 |
|---|---|---|
| Dify | 自动分段、QA 拆分，支持 Notion 同步，RAG 流程中知识库分段灵活 | 企业知识库构建，文本数据处理 |
| Coze | 支持网页、飞书同步，处理表格、图片，基础检索，依赖模型生成 | 数据源多样但对智能标注要求不高的场景 |
| n8n | 连接不同应用间数据流转，进行过滤、转换等常规操作 | 工作流自动化中数据格式调整与筛选 |
| FastGPT | 混合检索，支持 QA 拆分，分段可预览调整 | 精准问答场景下的文本数据梳理与利用 |
| MaxKB | 自动爬取在线文档并向量化，开箱即用的 RAG 流程 | 企业文档数据处理，智能问答 |
| RAGFlow | 深度解析复杂格式数据（表格、音频等），多模板切片与可视化调整 | 多模态数据挖掘，降低生成幻觉风险 |
四、编排方式与适用场景
| 平台名称 | 编排方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Dify | 画布式编排（Chatflow/Workflow），支持代码节点、条件分支 | 复杂业务逻辑场景，如跨国企业多语言客服系统 |
| Coze | 拖拽式节点编排 | 初级用户构建对话类应用，小型企业客服机器人 |
| n8n | 可视化节点编辑器编排，支持触发式和定时式工作流 | 企业内部办公及电商、物流等行业业务流程自动化 |
| FastGPT | Flow 可视化模块编排（知识库与对话引导） | 企业级知识管理和客户支持场景 |
| MaxKB | 内置工作流引擎，支持 AI 流程编排 | 企业内网知识问答、自动化服务 |
| RAGFlow | 基于 Graph 的 Agentic RAG 工作流编排，支持外部工具调用 | 科研、医疗等领域多模态数据整合与跨平台检索 |
五、部署方式与生态支持
| 平台名称 | 部署方式 | 生态支持 |
|---|---|---|
| Dify | 云服务与本地部署（AWS、Azure） | 开源社区活跃，模板丰富 |
| Coze | 以 SaaS 模式为主，企业版未完全开放 | 字节生态集成度高，插件商店丰富 |
| n8n | 自托管或 n8n 云服务 | 庞大活跃社区，贡献丰富节点与模板 |
| FastGPT | 本地部署（Docker/K8s）、私有化部署 | API 与 OpenAI 对齐，社区版功能有限 |
| MaxKB | 私有化托管（Sealos 云）或自有服务器部署 | 主要面向企业客户，社区规模较小 |
| RAGFlow | 本地 / 云端部署，提供 API 集成 | 企业级生态系统，多语言支持 |
通过对 Dify、Coze、n8n、FastGPT、MaxKB、RAGFlow 等平台在定位、核心功能、模型支持、数据处理、编排方式、部署与生态等多方面的详细对比，我们可以清晰看到每个平台的独特之处。在实际选型时，用户需根据自身技术能力、业务需求、数据规模、预算以及对模型和部署方式的要求等因素综合考量，从而挑选出最契合自身发展的平台，充分发挥其优势，实现智能化与自动化的高效发展。