在当今人工智能技术蓬勃发展的时代，智能体成为了众多开发者和企业关注的焦点。

在AI时代，大模型是大脑，而智能体是给大模型安装上眼口手耳的“人”。

智能体相当于移动互联网时代的APP，在很大程度上扩展了大模型的能力边界。

智能体是Al原生时代的应用，是内容、信息和服务的新载体，是承载大模型应用落地的最佳方式。

其中，Coze、Dify和FastGPT作为市面上颇具代表性的三款智能体开发平台，各自凭借独特的优势在不同的应用场景中崭露头角。那么，它们究竟哪个更强呢？今天，我们就来一场全方位的深度对比，为您揭晓答案。

一、平台概述

1.FastGPT：由环界云计算公司发起的开源知识库问答系统，基于大语言模型（LLM）构建。它提供了开箱即用的数据处理与模型调用功能，用户无需复杂配置即可快速上手。其突出特点是支持Flow可视化工作流编排，能够帮助用户灵活设计和实现复杂的问答场景，在知识问答领域表现出色，拥有庞大的用户基础，包括数百家企业付费客户、数千家开源社区企业客户以及数十万社区用户。

2.Dify：苏州语灵人工智能科技公司推出的开源大语言模型（LLM）应用开发平台。融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，使开发者能高效构建生产级的生成式AI应用。它的优势在于低门槛的开发体验，不仅适合技术开发者，也让非技术人员能够轻松参与到 AI 应用的定义和数据运营中，并且支持多用户、多模型选择，接入全球大型语言模型更为便利，适合国际化场景。

3.Coze：字节跳动旗下的AI聊天机器人开发平台，专注于为用户提供快速、低门槛的聊天机器人搭建解决方案。近期发布的Web SDK让用户能够轻松将聊天机器人嵌入网页，拓展了应用场景。其插件能力和易用性表现出色，重点优化用户交互和快速搭建，在国内市场因支持豆包等国内大模型引擎而具有一定优势，更偏向C端用户。

二、功能横评

1. 模型接入

2. • FastGPT：默认支持绝大多数主流模型，通过one-api适配部分小众模型可通过配置文件添加，但配置过程相对复杂，需修改config.json文件并重启容器，且无默认模型设置，对非技术人员不太友好。
   • Dify：支持多种大模型接入，如OneAPI、Ollama等，可直接在系统界面进行配置，操作简便，还提供系统默认模型设置，用户体验较好。
   • Coze：国内版本仅支持豆包大模型及国内的智谱、通义千问、月之暗面等大模型，选择相对有限，但配置较为简便，同样是系统界面直接配置。

3. 发布应用

4. • FastGPT：在统计数据上优势明显，能提供互动数、费用消耗、点赞/踩等详细数据，支持多个预览地址和 API 密钥生成，平台支持多平台，但集成难度为中等。
   • Dify：统计数据全面，在用户满意度和token输出速度监控上有独特优势，也支持多平台，集成难度同样为中等。
   • Coze：对字节平台友好，但在 API 调用和跨平台集成方面存在不足，统计数据主要关注日活用户、留存率等简化统计，更注重优化字节跳动平台内的用户体验。

5. 知识库功能

6. • FastGPT：初始化知识库构建有详细流程，支持多种模式选择，文件上传与分类支持主流文本格式和网页内容直接导入，分段设置可自动分段和自定义规则，索引方式有直接分段、问答拆分、增强训练三种模式，内容编辑优化支持分段编辑和新增，效果验证可搜索测试，表格支持但体验一般，在智能训练模式和效果验证方面表现突出，适合高效构建和优化知识库的用户。
   • Dify：支持Notion数据同步，分段设置和索引方式选择上提供更多灵活性，如高质量模式与经济模式，内容编辑与优化功能类似FastGPT，表格支持但体验一般，在分段和索引的特定需求满足上有优势。
   • Coze：除了支持网页、飞书数据等同步外，在表格和图片格式支持上表现更好，支持表格预览和修改以及图片智能标注，但在智能标注效果上还有提升空间，数据源多样性是其亮点。

7. 工作流

8. • FastGPT：工作流创建方式有简易应用转换和直接创建，节点类型丰富度高，AI 对话配置、知识库搜索、工具调用、外部调用等功能强大，用户友好度中等，技术需求较高，适合需要高级功能和定制化需求的用户。
   • Dify：通过新建空白应用进行工作流编排，节点类型丰富度中等，支持LLM的AI对话配置，允许检索知识库，有代码执行和模板转换等工具调用方式以及http请求的外部调用，用户友好度高，技术需求中等，在工作流创建和问题理解上表现良好。
   • Coze：点击添加工作流创建，节点类型丰富度低，主要是大模型调用、知识库召回、代码编写以及工作流/图像流/数据库的外部调用，用户友好度高，技术需求低，操作简便，适合初级用户或需要快速上手的场景。

三、生态能力

• FastGPT：FastGPT的生态能力相对较弱，主要面向国内市场，用户群体相对有限。不过，其开源特性和强大的功能吸引了不少开发者关注，未来有望在生态方面取得进一步发展。
• Dify：Dify虽然主要面向海外市场，但其开源性和丰富的模型支持为其构建了一定的生态基础。Dify还提供了云服务和本地部署两种方式，满足了不同用户的需求。然而，在国内市场，Dify的知名度相对较低，生态能力有待提升。
• Coze：Coze在生态能力方面表现突出。其平台不仅提供了插件商店、工作流商店、Bot商店、模型广场等丰富的资源，还持续开发、更新官方插件，同时支持第三方开发者插件的接入。此外，Coze还积极与用户互动，建立了良好的社区氛围，为用户提供了更多的学习和交流机会。

最后

Coze、Dify、FastGPT三大智能体开发平台各有千秋：

• FastGPT在知识问答类Agent开发中具有独特优势，适合需要深度定制和复杂功能的企业用户；
• Dify操作便捷，支持多种大模型接入，适合国际化需求和高效开发的开发者；
• Coze则用户体验友好，插件丰富，易用性强，适合C端用户和对话体验要求较高的场景。

我们在选择平台时，可以根据自己的具体需求（如市场定位、技术能力和目标应用场景）进行综合考虑，选择最适合自己的平台。

在这个快速变化的人工智能时代，只有不断学习和探索，才能跟上时代的步伐。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路

一对一学习规划，职业生涯指导

• 真实商业项目实训
• 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训

以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调

大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】