AI智能体那些事--开源低代码平台篇
作者：微信文章2025年被称之为智能体爆发元年，各大公司都推出了自己的低代码平台，像扣子、阿里百炼、百度AppBuilder等平台；同时也有很多开源低代码平台项目，像dify、fastgpt、n8n、ragflow等，这些都可以用来通过二次开发进行私有化部署，下面咱们就来对比一下这些主流的开源低代码平台各自的不同特点，以便在业务场景选型时有所侧重。
平台
Dify
n8n
FastGPT
RagFlow
项目地址
https://github.com/langgenius/dify
https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese
https://github.com/labring/FastGPT
https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
部署
部署方便快捷，几分钟内完成部署。
部署方便快捷，几分钟内完成部署。
需手动配置向量库和模型代理，具备一定经验。
部署方便快捷，几分钟内完成部署。
核心理念
"AI原生"，以大语言模型为中心构建应用；
低代码AI应用开发，简化LLM应用构建；
RAG、prompt工程、Agent、知识库；
关注AI应用开发。
"连接一切"，以工作流自动化连接各系统；
灵活的节点式工作流，强调自由度与扩展性；
API集成、数据转换、触发器、自定义节点；
连接多种系统和服务。
"AI原生"，以大语言模型为中心构建应用；
低代码AI应用开发，简化LLM应用构建；
RAG、prompt工程、Agent、知识库；
关注AI应用开发。
端到端的高质量 RAG 引擎（深度文档理解）；
复杂文档解析（PDF、影印件等）；基于模板的文本切片与可视化调整；多路召回与重排序优化。
知识库性能
社区版：准确率76%，依赖第三方模型精度；
企业版：支持多路召回（N选1策略）与重排序，灵活性更高；
社区版：15MB的PDF解析上限，企业版可扩展至50MB；
应用场景：FAQ知识库类，优先Dify（快速搭建+成本可控）
没有内置RAG知识库；
需手动组装RAG流程，组合多个节点实现。
准确率高达89%，支持引用溯源；
支持100MB+
的PDF文档解析，在GPU加速的情况下延迟较低；
应用场景：学术论文库，优先FastGPT（高精度检索+大文件支持）。
文档处理能力：支持复杂格式（如影印件、表格）的结构化提取；
可控性：文本切片过程可视化，减少生成幻觉；
高性能检索：多路召回策略提升答案准确性；
总体准确率较高。
技术生态
工作流编排能力：可实时预览与调试；
插件系统支持模型、工具、Agent策略等扩展；
支持用户意图识别、上下文记忆，自动化批处理任务，支持条件逻辑、循环等。
400+预建节点，连接各类服务和系统；
强大的通用数据转换和处理能力；
支持自定义节点开发和JavaScript代码节点；
触发器（定时、webhook、事件）为起点，节点间通过数据流连接，每个节点代表一个操作，支持复杂的分支、条件和错误处理逻辑。
工作流编排能力：支持代码节点、数据库查询、多知识库联动，适合复杂场景；
调试需重启容器，体验差；
插件系统支持模型、工具、Agent策略等扩展；
支持用户意图识别、上下文记忆，自动化批处理任务，支持条件逻辑、循环等。
主打深度文档解析引擎、多模态模型支持（文本、音频等）；
专注文档理解与检索质量，适合专业领域的高精度需求。
成本分析
社区版：完全免费，无知识库数量限制；
企业版：按需订阅（如RAG引擎优化¥5000/月起）；
运维复杂度：低
扩展灵活性：高
社区版无功能限制，适合各种规模使用；
专业性强，使用难度大；
需要JavaScript开发能力。
开源版：免费，但限制30个知识库、500个应用；
企业版：年费2万+，含定制工作流、多租户权限；
运维复杂度：高
扩展灵活性：中
开源，无知识库数量限制。
劣势
知识库效果差；
文档上传大小上限小。
没有内置RAG；
组件是否国外的偏多？
需要手动组装各个组件。
使用难度大
社区版知识库数量受限；
工作流调试体验差。
面对海量数据或高并发请求时，预处理、索引构建和检索等环节可能消耗大量计算资源；
缺乏模块化设计和复杂流程定制能力。
适用场景
智能客服对话系统：构建多轮对话流程，结合RAG接入企业知识库；
企业知识库问答应用：基于内部文档构建智能问答系统；
AI创意快速验证：将创意快速转化为MVP或概念验证；
智能内容生成工作流：自动化内容创作和处理流程；
企业LLM基础设施：作为公司内部的AI网关和治理中心。
跨系统数据同步与集成：连接CRM、ERP、营销平台等系统；
业务流程自动化：自动化审批、通知、报表生成等流程；
数据采集与处理管道：从多源收集数据并处理；
IT运维自动化：简化服务器监控和运维任务；
AI增强的业务流程：在现有业务流程中嵌入AI能力。
同Dify
需要处理多格式文档且对答案准确性要求高的场景，如法律、医疗、金融领域的知识库问答。
选型参考
个人开发者/小团队，社区版；
快速迭代与低成本；
需要RAG和Agent能力。
IT能力较强的团队适合用其来构建复杂的工作流；
可综合Dify与其结合使用;
系统集成和通用自动化。
中大型企业，企业版；
高精度检索+复杂工作流支持，满足法律、医疗等专业场景；
更具可控性与精度；
需要RAG和Agent能力。
企业级复杂文档处理。
往期回顾：AI智能体那些事--基础篇AI智能体那些事--框架选型篇AI智能体那些事--agent和workflow的区别大模型应用--提示词篇
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