AI智能体那些事--开源低代码平台篇

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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