八仙过海，各显神通-各大智能体平台横评

显示全部楼层

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;margin: 10px 0px;letter-spacing: 0.1em;white-space: pre-line;color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;margin: 10px 0px;letter-spacing: 0.1em;white-space: pre-line;color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">过去一段时间，我先后在 FastGPT、dify、Coze、n8n、Make上搭了一些个智能体项目，自己还是有一些感触和心得在的，期间最大的体会是：

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(119, 119, 119);">
大多数人花很多时间纠结“哪个平台最强”，却很少想清楚**“我需要解决的核心问题是什么”**。

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;margin: 10px 0px;letter-spacing: 0.1em;white-space: pre-line;color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">就像建房子：

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;list-style-position: outside;">
ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;vertical-align: baseline;margin: 10px 0px;">你是要一顶帐篷，还是一座别墅？
ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;list-style-position: outside;">
ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;vertical-align: baseline;margin: 10px 0px;">是一个人住，还是一群人用？

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;margin: 10px 0px;letter-spacing: 0.1em;white-space: pre-line;color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">目的不同，路径不同，结果也不同。

其实，没有通吃一切的万能平台。

从各大AI自媒体的博主的选题也看得出来，从最早的Coze，到Manus，再到前段时间不约而同的n8n分享，风向不停地在变，但其实万变不离其宗。

其实要搭建一个合格的智能体，任何平台都绕不过构建智能体的三类能力：内容能力、流程能力和集成能力，而且绝大多数平台，都是在这三方面做取舍。

智能体搭建的三要素

不管用哪个平台，你一定会在智能体搭建时遇到这三个问题：

内容能力——让模型“懂”你的业务：知识库、RAG、语义理解、推理、内容生产
流程能力——让模型“会做事”：条件判断、意图判断、流程编排、长链路任务
集成能力——让模型“能对外联动”：API串联、数据库交互、与外部系统对接

这三者缺一不可。

举个例子：

你要做一个企业级智能客服：

没有内容能力：只能回答模板问题
没有流程能力：无法分流、判断场景
没有集成能力：无法查订单，无法集成到外部

这三种能力就像搭积木：你只想要一个简单问答，还是要一套能联动多系统的复杂工作流，决定了你要用哪种“积木组合”。

而且在做选型时，很多人没先想清楚：你的项目到底需要多高的“复杂程度”？

为了方便理解，把智能体分为三个层级：

层级	能力范围	典型工具
基础型	问答 + 轻记忆	FastGPT、Coze
进阶型	条件判断 + RAG + 多轮对话	Dify、Coze
高阶型	自定义流程 + 多数据源 + API集成	n8n + 自研前端，LangChain高级编程

不要用重量工具解决轻量问题，也别期望轻量工具能搞定复杂流程。

先想清楚你的目标，再选对适合你的“搭积木方式”。

OK. 接下来，我们就用三个典型的实际场景，来测试验证各平台的能力差异。

智能体平台对比

这次横评我们先通过将平台的基本能力列举出来，再通过典型场景的搭建流程中进行对应能力的对比，期望能够相对比较客观的来看待目前各个平台的差异。

平台基本能力

归类整理了一下目前大部分智能体平台能力，分类也是期望可以在零散的能力测试之后，能够给某一个方向一个定论，结论会让大家有一个总体的认知。

分类	能力描述
基础能力的验证	对话的支持，知识库的支持，插件支持，多种资源类型的识别等等
搭建与使用体验	文档的完善度，搭建的难易程度，调试便捷性等方面
集成与部署	私有化部署能力，webhook支持等
性能与扩展性	操作和运行响应速度，外部模型和AI能力支持情况等
费用成本	免费额度，收费策略，成本是否有可控性

同时，为了更好的进行测试，我们决定控制变量，选择一些实际的案例作为考题，在不同的平台上搭建相同的智能体，更好的体会相同场景下他们使用上的差异：

场景1：客服智能体

目标：验证最基础的知识库RAG能力，验证模型问答、上下文记忆、知识库配置便捷性

案例细节：

上传《售后常见问题文档》，配置RAG检索
配置智能体人设，公平起见对话模型均使用DeepSeek

测试点：

知识库导入与分片能力验证
语义检索准确性
上下文记忆

测试内容	输入	预期输出
单轮问答	「退货流程是什么？」	正确输出退货流程
关键词模糊匹配	「怎样把东西寄回去？」	输出退货流程（非关键词完全命中）
上下文记忆	「上面说要填表，表去哪里找？」	回答指向上轮提到的表单位置

下面是一些平台的智能体配置示例，示例比较简单。

可以明显看出n8n的编排是最复杂的，但是也正因为复杂，它对逻辑执行的每一个节点的控制力也是最强的，后面我们会提到。

场景2：视频创作助手

目标：验证内容生成能力、多轮定制、输出结构化脚本。

案例细节：

配置智能体人设，公平起见对话模型均使用deepseek
使用工作流编排
链接大模型，音频，图像，视频工具

测试点：

文本，音频，图片，视频工具使用
多数据源融合
条件循环判断
输出格式约束

测试内容	输入	预期输出
文案生成	「帮我生成一个小猫旅游的视频文案」	列出关于旅行的视频文案
条件循环判断	多个视频文案输入	输出多个音频或图片资源
多数据源融合	将多个文案，音频，视频资源合并	输出合并后的

下面是Coze，Dify和n8n的示例

场景3：多角色项目管理智能体

目标：验证多智能体协作、上下文共享、流程编排。

角色：

项目负责人：拆解项目目标，分配任务给其他Agent
任务助手：根据已拆解目标，整理出任务列表
通知助手：提醒进度

测试点：

多智能体角色区分
上下文在智能体间传递
流程化交互（非单轮问答）
输出格式化任务列表

测试内容	输入	预期输出
项目目标	「我要发布xxx新产品」	项目负责人确认目标
任务分解	「生成任务清单」	任务助手列出任务
提醒设置	「每周提醒我」	通知助手进行日历定时提醒

下面是Coze和n8n的示例图，coze的多Agent形态只能语义识别分流Agent，但是不能进行多Agent之间的数据交互，Dify和FastGPT不支持，只能用工作流编排

OK，确定好测试项和测试示例，接下来就是测试流程了。

下面这张表格就是测试记录，感兴趣可以看看。

✅ / ❌ / ⚠️ 表示「支持」「不支持」「部分支持」

分类	维度	Coze	Dify	n8n	FastGPT
基础功能能力	多轮对话支持	✅	✅	✅	✅
	角色人格设定	✅	✅	✅	✅
	Prompt配置便利程度	✅	⚠️	❌	❌
	知识文件上传	✅	✅	⚠️	✅
	网页抓取	✅	✅	⚠️	✅
	分片粒度调节	✅	✅	⚠️	✅
	多知识库管理	✅	✅	✅	✅
	知识库实时更新能力	❌	⚠️	✅	✅
	RAG召回质量	⚠️	✅	✅	✅
	插件/工具市场	✅	⚠️	✅	⚠️
	外部API调用	✅	✅	✅	✅
	工作流逻辑（多步骤）	✅	✅	✅	✅
	文件解析	⚠️	⚠️	✅	⚠️
	图片识别	✅	✅	✅	✅
	音频输入	✅	❌	❌	✅
	表格处理	✅	✅	✅	✅
搭建与使用体验	创建流程清晰度	✅	✅	⚠️	✅
	上手门槛	✅	⚠️	❌	✅
	可视化程度	✅	✅	✅	✅
	调试面板/日志可视化	✅	✅	✅	✅
	输入输出追溯	✅	⚠️	✅	✅
	多语言支持	✅	✅	❌	✅
集成与部署	REST API/SDK	✅	✅	✅	✅
	Webhook支持	✅	✅	✅	✅
	私有化部署	❌	✅	✅	✅
	安装复杂度	❌	✅	✅	✅
	与向量数据库对接能力	❌	✅	✅	⚠️
	与业务系统集成能力	⚠️	⚠️	✅	⚠️
性能与扩展性	并发处理能力	✅	✅	✅	✅
	响应速度	✅	✅	✅	✅
	多模型支持（模型切换灵活性）	⚠️	✅	✅	⚠️
	知识库容量	⚠️	⚠️	✅	✅
	多知识库检索效率	⚠️	✅	✅	⚠️
费用与授权	免费额度	✅	❌	❌	✅
	付费模式	✅	✅	✅	✅
	成本可控性	⚠️	✅	✅	⚠️
定位与生态	社区活跃度	✅	⚠️	✅	⚠️
	文档完善程度	✅	✅	⚠️	✅

好家伙，洋洋洒洒一堆数据统计，如果你真的看完的整个表格…我得说佩服你。

当我终于整理完所有测试记录，原本以为会得出一个「最强平台」的清晰结论，但真正看完数据后，我反而有点迷茫：

这些平台在功能列表上看似千差万别，但实际搭建完同一个项目，差距并没有想象中那么大。

它们的区别更多在于：

✅ 你的需求复杂程度有多高？

✅ 你要做的是简单问答，还是多步骤流程？

尤其当我用Cursor + LangChain只花了15分钟，就搭好了一个一模一样的客服助手，

此时的我满脑子都是问号，我之前是几个小时在干嘛？？？

其实智能体的搭建有很多方式，平台只是其中一种而已，所以不要被知识束缚了手脚。

不论你选的是一站式SaaS平台、私有化工作台，还是直接自己写LangChain脚本，你都要面对同样的三类能力问题：

内容能力——你要靠什么让模型“懂”你的知识？
流程能力——怎么拆解流程、判断条件、控制多轮对话？
集成能力——如何把它和你的业务系统打通？

这三要素不是哪个平台专有的高端特性，而是构建任何智能体都必须具备的通用底层能力。

平台只是在用更友好的封装方式，把它们组合打包，让非开发者也能上手。

而如果你有工程开发能力，其实完全可以自己用LangChain或其他框架，去搭一套同样逻辑，甚至自由度更高的智能体。

所以，关键还是那句话，不是平台有多强，而是你清不清楚自己要哪些能力、要做到什么复杂程度，也就是说要先有思路，后动手。

主流平台定位与体验

测试数据只是一个相对客观的维度，但是真正的选型体验，还是要回到平台本身的定位、使用需求和你个人的思路。

所以，接下来我们不再讲冷冰冰的参数对比，而是想用更主观的角度，聊聊在每个平台里实际搭建、踩坑、摸索后的真实体验。

Coze：低门槛的多轮对话+轻工作流

定位：

定位Agent的低码制作平台，但是插件功能比较多，作为一个工作流平台也是没问题

我的体验：

✅插件生态国内最活跃：无论国内还是国际版，都有大量开发者在贡献。尤其国内版，很多“第三方付费插件”已形成了小生态。也因为插件较好的生态，可以用Coze工作流实现很多自动化的能力，如果你有见过博主分享抖音短视频生成，关键性的能力都是插件支持的。
✅提示词管理是亮点：可以对任意Prompt进行保存、优化和复用，这是其他平台几乎没有的，需要自行对接提示词管理平台才可以。
⚠️低代码UI能力强：支持直接生成可交互界面，还能把AI流程封装成前端小应用，但是这个低码的UI能力实在是一言难尽，实现复杂一点的UI和交互简直是痛苦。
❌RAG能力偏弱：仅支持简单的知识库（字节火山系的能力），没有Rerank支持，不支持外部向量库。
❌流程编排颗粒度有限：虽然有工作流，但整体自由度和灵活性不如n8n，界面交互也偶有bug。

总体来说，czoe适合想要快速生成多轮对话机器人，有一定插件需求的产品/运营；也适合通过工作流解放一些生产力的诉求的非开发用户。不适合需要复杂流程或精细RAG的深度项目。

字节非常喜欢搞一些大而全的解决方案，火山引擎也出了针对企业级的智能体搭建框架HiAgent，也是基于字节的AI技术，有利有弊，针对性取舍吧。

Dify：通用能力最均衡

定位：

偏向“私有化的智能体工作台”，RAG能力全面。

我的体验：

✅RAG很强：支持父子分段，支持关键字检索+向量检索+Rerank，分片策略实时预览，可接外部向量库（Pinecone等）
✅交互体验非常好：卡片布局合理，界面几乎无bug，操作布局对开发者友好
✅私有化容易部署：开源版本核心功能基本全，但商用需要授权。
❌Prompt管理欠缺：没有像Coze那么系统的Prompt管理能力，提示词多了不易管理，需要自行对接外部服务。
❌日志能力有待提升：模型调用和工具执行的日志不够详细，调试不便。

Dify适合想要自己搭建私有化智能体平台，注重RAG和有一点研发能力的团队。但是目前的话，Dify确实有点过于中庸，作为团队中期的过渡是不错的。

n8n：最强自由度，最高门槛

定位：

本质是工作流平台，AI只是它的插件生态一部分。

我的体验：

✅自由度极高：所有能力都是“分步节点”，可以任意配合，组合和替换；新插件产出速度快，社区很活跃；可以通过HTTP节点直接对接任何外部API，对外扩展性强；本地部署还能支持本地数据库，大模型等能力，使得集成化进一步加强。
✅交互逻辑清晰：界面美观，配置界面左中右三栏布局，输入/配置/输出分明；工作流执行动效细腻，复杂流程一目了然，很方便理解执行逻辑，在各大平台中独树一帜。
❌对新手极不友好：没有内置Chat界面，需要自己开发对接前端；所有能力节点都需要显式分配和连接，极耗时间；没有内置开箱即用的能力，都需要对接外部的服务；
❌ 不适合以会话为主要交互形式的Agent：工作流输出不支持Stream，Chat体验很差；

n8n其实适合对接复杂业务流程、需要和CRM/ERP/数据库打通的企业；非常不适合没有编程经验的个人或小团队

FastGPT：最简单的智能问答工具

定位：

封装好的SaaS AI Agent构建工具，做问答机器人最快。

我的体验：

✅极致简单：所有Agent构建都是表单化配置，无需流程编排，也不需要自己对接外部服务，所见即所得
✅RAG策略全面：对答式预处理，内置索引增强，日志清晰
❌灵活性不足：不支持外部矢量数据库；不适合多步骤工作流；不支持图片、音频、视频生成

适合想在极短时间落地问答机器人

不适合需要多工具、多流程、多模态输出的场景

写在最后

从 Coze 到 Dify，从 n8n 到 FastGPT，再到自己用 LangChain 写脚本，大家能发现：

智能体平台没有通吃的万能方案，只有适合你当下能力和目标的最佳工具。

别被营销宣传迷惑，也别觉得功能越多越好。

选型之前，先问清楚自己：

我究竟要解决什么问题？
我能接受多少技术复杂度？
我对自由度和可控性的需求有多高？

如果这三个问题能回答清楚，选型就不再是盲目跟风，而是你清晰认知后的理性选择。

工具在变，需求也在变，把选型看作一个不断迭代的过程，这才是拥抱AI的正确姿势。