平台名称 核心特点 开发模式/主要语言 多Agent协作 典型适用场景 一句话点评
Dify 低代码/可视化,强大的RAG和知识库管理,多模型支持 低代码/可视化 支持但深度有限 企业知识库问答、智能客服、快速原型开发 企业级快速开发的首选,平衡了易用性与功能
LangChain 生态庞大高度灵活和可定制,模块化设计 代码 (Python/JS) 支持(可通过链式结构或扩展实现) 复杂RAG系统、深度定制的AI应用、多步推理任务 AI工程师的“瑞士军刀”,学习曲线陡峭但能力强大
AutoGen 多智能体对话协作(由微软推出),擅长复杂任务分解与动态规划 代码 (Python) 核心优势(对话式协作) 复杂问题求解、代码生成、研究助手、需多角色协作的场景 让多个AI智能体像团队一样通过对话分工合作
CrewAI 基于角色分工的多智能体协作,强调任务管理和项目执行 代码 (Python) 核心优势(角色扮演与任务驱动) 内容创作、数据分析、商业流程自动化等多角色协作项目 像组建一个AI特种部队,每个成员各司其职
Coze 零代码,插件生态丰富,与字节系生态(如抖音、飞书)集成紧密 零代码/可视化 支持(通过工作流编排) 社交媒体机器人、个人助手、快速构建轻量级AI应用 非技术用户快速搭建AI聊天机器人的利器
n8n 强大的工作流自动化超强集成能力(支持400+应用),开源 低代码/可视化 可通过节点灵活实现 跨系统数据同步、流程自动化、将AI功能嵌入复杂业务流程 更偏向通用自动化,AI是其中一环,集成能力极强

💡 选型建议

选择合适的平台取决于你的具体需求、技术背景和场景:

  1. 追求快速上线和易用性:若你希望快速构建一个企业级知识库或智能客服,且团队技术背景不强,Dify 是非常稳妥的选择。若目标是为零代码用户快速搭建一个聊天机器人或营销助手,并集成到抖音、飞书等平台,Coze 很合适。

  2. 需要高度定制和复杂性:如果你的项目非常复杂,需要深度定制,或者你正在构建需要复杂多步推理的RAG系统,并且团队有强大的开发能力,LangChain 提供了最大的灵活性。

  3. 专注于多智能体协作:当任务极其复杂,需要模拟一个由多个专家角色(如研究员、分析员、写作员)组成的团队协同完成时:

    • 倾向于通过对话和动态交互来解决问题,可选 AutoGen
    • 更倾向于明确的角色分工和任务驱动,可选 CrewAI
  4. 核心是工作流和集成自动化:如果主要目标是设计复杂的自动化工作流,AI仅是其中的一个组件,需要连接数百种其他工具和服务(如数据库、API、邮件等),那么开源工具 n8n 可能是你的最佳选择。

希望这些信息能帮助你做出更合适的选择。

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