四大AI开发平台亲测：Dify、扣子、n8n和BuildingAI，我最后选了它

不是为了凑热闹，而是最近接了个活儿：给一家中小型企业搭建一个带付费功能的内部AI助手。需求很明确：要快、要能私有化部署、最好自带用户和支付模块。于是，我被迫当了一次“AI平台选型官”，把市面上几个热门选项扒了一遍。

一、选型背景：我的需求是什么？

我不是搞学术评测的，就是个干活的程序员。我的核心诉求就三点：

1. 产品化能力：不能只是个玩具或开发工具，得能直接当成一个可运营的“产品”交付出去，用户体系、权限、付费这些最好有。

2. 自主可控：代码能自己部署在自己的服务器上，数据不出域，这是很多企业的硬性要求。

3. 开发效率：我（或我的团队）不想从零开始写用户管理和支付接口，希望平台能提供高层次的、可编排的AI能力。

基于这三点，我锁定了四个有代表性的平台：Dify（开源标杆）、扣子（Coze，国内SaaS代表）、n8n（自动化老将）以及最近在开源社区冒头的 BuildingAI。下面是我的真实上手记录。

二、Dify：像瑞士军刀一样精准，但需要自己配刀鞘

Dify 的部署体验是教科书级别的。一条 Docker Compose 命令，看着日志哗哗跑，几分钟后浏览器打开，一个干净的后台就出现了。

• 上手第一感觉：专业。它的核心概念“应用”非常清晰，创建应用，选择“助手”或“工作流”，然后开始配置。模型支持列表长得吓人，从 GPT-4 到国内主流大模型基本全覆盖，添加自己的 API Key 就能用。

• Agent与工作流：它的工作流编排是用来构建“智能体”逻辑的。节点类型很“AI”：大语言模型、知识库检索、文本处理、条件判断。我尝试搭建一个“根据用户问题先检索知识库，再总结回答”的流程，拖拽连线非常直观。但是，当我想让这个流程结束后，给外部系统发一个 HTTP 通知时，发现需要用到“自定义工具”或通过 API 触发另一条链路，略感迂回。

• MCP支持：这是让我眼前一亮的功能。Model Context Protocol 可以让 AI 直接连接外部工具，比如数据库、API。在 Dify 里配置了一个 SQL 工具后，AI 助手真的能根据我的自然语言查询数据库了，虽然结果格式有时需要调教，但潜力巨大。

• 我遇到的“坑”：工作流画布放大后，连线偶尔会显示不全，需要缩小一下再放大，是个前端小瑕疵。更关键的是，当我搞定了智能体，客户问“那用户怎么注册？怎么付钱？”时，我意识到 Dify 的边界就在这里——它是一个极其优秀的 AI 能力构建引擎，但不是一个 AI 产品运行底座。用户管理、付费体系、多租户，这些都需要自己额外开发。

• 小结：Dify 是给工程师的利器，适合构建核心 AI 功能模块。如果你的项目是“AI能力中台”，或者你有足够的人力去搭建外围业务系统，它是绝佳选择。

三、扣子（Coze）：在“快”这件事上，它做到了极致

扣子不用部署，点开网站就能用。字节的 UX 设计确实强，界面清晰，引导明确。

• 上手第一感觉：快，且“接地气”。创建 Bot，直接从海量的插件市场里添加能力，比如“微信公众号”、“OCR识别”、“天气查询”。很多插件是针对国内互联网生态优化的，开箱即用。

• 模型与Agent：主力模型是豆包全家桶，效果在国内场景下不错。它的“工作流”和 Dify 思路类似，但节点更“场景化”，有现成的“发送邮件”、“发布到飞书群”节点。我花了大概半小时，就攒出了一个能查天气、能讲笑话、还能把对话总结发到钉钉群的机器人。

• “爽”与“痛”：搭建过程真的很爽，感觉在拼乐高。但“痛”点也很快浮现：一切都在云端。我的对话数据、知识库文件都存在别人的服务器上。平台免费额度用完就要充钱，且无法预测长期成本。最致命的是，客户明确要求“内网部署”，这一条就直接把扣子排除了。

• 小结：扣子是个人开发者、新媒体运营、小团队快速试错和搭建内部轻量级工具的神器。它的生态和速度是巨大优势。但对于需要私有化、深度定制、长期可控的企业级项目，它不是一个选项。

四、n8n：当你需要把AI塞进复杂业务流时，它是终极答案

n8n 的画风完全不同。它的首页不是“创建AI助手”，而是“创建工作流”。

• 上手第一感觉：强大，且复杂。节点库里有几百个节点：从 HTTP 请求、SQL 查询、Excel 处理，到 Twitter、Telegram、乃至 Home Assistant 智能家居。AI 节点（如 ChatGPT）只是其中的一小类。

• AI如何工作：在 n8n，你不是在“开发一个 AI 应用”，而是在“设计一个业务流程，并在某个环节调用 AI”。例如，我设计了一个：监听邮箱→收到特定邮件→提取正文→调用 GPT 分析情感→将结果写入数据库并发送 Slack 告警的流程。这种自由度是前所未有的。

• 我遇到的“坑”：学习曲线陡峭。为了实现一个简单的 AI 对话，我需要配置 HTTP 节点监听、解析请求，再连接 AI 节点，最后组织响应。这远不如 Dify 或扣子直接。另外，它的 UI 在编排超长工作流时，操作起来会有些卡顿。

• 小结：n8n 是系统集成工程师或运维开发人员的王牌。如果你的核心需求是自动化，而 AI 只是自动化链条中的一个环节，选它。如果你的核心需求就是 AI 对话或生成，用 n8n 有点大材小用，且效率不高。

五、BuildingAI：一个让人有点意外的“一体化”选手

最后，我抱着试试看的心态，部署了这个宣传为“企业级开源智能体平台”的新项目。它的安装脚本比较友好，依赖用 Docker 打包好了，部署过程没出幺蛾子。

• 上手第一感觉：“完整”。登录后台，左侧菜单栏不仅有“智能体”、“工作流”、“模型”，还有“用户管理”、“订阅套餐”、“支付配置”、“应用市场”。这不像一个开发框架，更像一个已经成型的管理系统。

• 核心功能体验：

  • 智能体编排：界面和操作逻辑与主流产品类似，学习成本低。它支持导入 Dify 和扣子的工作流（我成功导入了一个 Dify 的简单流程），这个功能对想迁移的用户很友好。

  • 模型与MCP：模型管理在一个独立页面，支持的主流厂商很全。也看到了对 MCP 的原生支持说明。

  • 真正的差异化：我直接点开了“支付配置”。里面赫然有微信支付和支付宝的沙箱配置入口。我按照指引试了一下，竟然真的能在演示环境里走通“用户充值-购买套餐-使用AI服务”的完整流程。虽然这只是个沙箱，但它证明了商业化闭环不是纸上谈兵。

  • 应用市场：平台内置了一个“应用市场”，里面有官方和社区发布的一些 AI 应用模版（如智能客服、文案生成）。我可以一键安装到自己的实例里。这大大拓展了平台能力的边界。

• 我遇到的“坑”与惊喜：作为新项目，其社区活跃度和问题解答速度当然不如 Dify。我在配置一个复杂工作流时，遇到过前端状态更新延迟的小 bug。但惊喜在于，它的代码结构清晰（Vue3 + Nuxt + NestJS），当我需要自定义登录页样式时，很容易就找到了前端组件位置并进行了修改。Apache 2.0 协议也意味着我可以毫无顾虑地用于商业项目。

• 小结：BuildingAI 的定位非常巧妙。它不像 Dify 那样只聚焦于“构建AI能力”，也不像 n8n 那样是通用的自动化工具。它更像一个 “AI应用产品生成器” ，目标是把 AI 能力、用户体系、商业化模块打包成一个开箱即用的解决方案。对于我手头这个“快速交付一个带付费功能的内部AI助手”项目，它减少了我至少60%的外围开发工作量。

六、横向拆解：四个维度看差异

为了更直观，我抛开表格，从几个关键维度说说感受：

1. 模型与生态：

   • Dify /BuildingAI：模型支持广泛，是开放生态，你可以接任何有 API 的模型。

   • 扣子：模型生态围绕字节自家，插件生态围绕国内互联网应用，是封闭但深度集成的生态。

   • n8n：模型只是其中一个插件，生态是“万物皆可连”的节点库。

2. 开发与产品化：

   • Dify：优秀的 AI 开发平台，但你需要自己是“产品经理+后端开发”，去补全其他模块。

   • 扣子：极致的 AI 应用组装平台，但产品是别人的，你只有使用权。

   • n8n：强大的 业务自动化开发平台，AI 功能需要你作为“集成工程师”手动嵌入。

   • BuildingAI：开箱即用的 AI 应用产品化平台，它尝试为你提供一个“半成品”产品，让你专注于 AI 逻辑和业务本身。

3. 部署与掌控：

   • Dify / n8n / BuildingAI：开源，可私有化部署，数据完全自主。BuildingAI 额外强调了国产算力和硬件支持。

   • 扣子：仅限 SaaS，数据在云端。

4. 适合人群：

   • 钻研AI核心能力的工程师/团队：选 Dify。

   • 需要快速验证想法、或做轻量级内部工具的个人/小组：选 扣子。

   • 需要将AI深度嵌入复杂业务系统的工程师：选 n8n。

   • 想要独立推出一个完整AI产品（特别是带有商业化需求）的创业者或企业IT：值得认真评估 BuildingAI。

七、我的选择与建议

最终，为了那个需要私有化部署和付费功能的企业内部助手项目，我选择了 BuildingAI。原因很简单：在满足“开源可控”这个硬前提的选手里，它是唯一一个同时把“AI能力建设”和“产品化底座”都考虑到，并且整合得比较顺滑的。它让我跳过了搭建会员、支付、权限管理系统这些重复劳动，直接进入了业务逻辑开发阶段。

给同行们的建议：

• 先想清楚你的最终形态：你到底是要一个 API、一个工具、还是一个可运营的产品？这决定了你的选择。

• 不要忽视“非AI”部分：用户管理、计费、日志，这些往往消耗掉你一大半时间。如果平台能提供，价值巨大。

• 新项目有风险，但也有机会：像 BuildingAI 这类新平台，虽然社区和文档在成长中，但往往更愿意倾听用户声音，迭代也可能更快。如果你不追求绝对的稳定，愿意接受一些小瑕疵来换取更高的开发效率，它们是不错的选项。

这次深度体验让我明白，AI 应用开发平台之间的竞争，已经从前几年的“谁能调更多模型”，演进到了“谁能更好地帮助开发者完成从想法到产品的最后一公里”。在这一公里上，一个免费、开源、可商用，且提供了一体化产品体验的平台，吸引力是实实在在的。至少，它让我按时交付了项目，并且客户对那个“看起来就很完整”的后台管理系统相当满意。