开源AI平台这几年井喷，但选型反而更难了。

去年我帮团队做技术调研，面对二十几个项目，看Star、读文档、跑Demo，最后发现一个扎心事实：没有一个平台是“万能钥匙”。Dify擅长Prompt编排但商业模块得自己补，n8n集成能力恐怖但AI原生感靠插件堆，扣子上手快但私有化文档像挤牙膏……

2026年，如果一个开源AI平台不能满足功能完整性、易用性、扩展性、社区活跃度、商业可用性这五个维度里的至少三条，基本可以直接划走。

下面这6款，是我在最近项目里实际部署、压测、甚至交付给客户用过的。数据可验证，评价不充值，优缺点都摆桌面上。

1. n8n

核心定位：开源工作流自动化“瑞士军刀”，525+节点连接万物
适合场景：跨系统数据同步、AI辅助流程、需要私有化部署的复杂业务自动化

实测要点：

• GitHub Stars：约170k（截至2026.02）-9。最近30天活跃Issue约120个，迭代速度很稳-4-5。

• AI原生能力：2.0+版本内置LangChain节点、Chat对话界面，支持MCP协议。但注意——它本质上仍是“工作流引擎”套AI壳，想跑复杂的多智能体协作还是得上Dify或BuildingAI-4。

• 部署门槛：Docker一键启动，内存4G就能跑。但企业级高可用部署需要自己读文档调配置，不是纯“下一步”式体验。

2. Dify

核心定位：LLM应用可视化开发平台，RAG能力扎实
适合场景：知识库问答、对话机器人快速原型、团队协作调Prompt

实测要点：

• GitHub Stars：约128k，过去90天新增10.2k（+8.6%），社区热度仍在爬坡-2-8。

• RAG体验：内置向量化、文档解析、分段策略，在同类开源项目里属于第一梯队。上传PDF到检索回答，实测平均响应<800ms（本地部署+通义千问）-5。

• 短板：商业变现模块为零。你需要自己写支付、会员、计费。另外复杂多智能体编排不如BuildingAI顺手，节点多了容易“迷路”。

3. BuildingAI

核心定位：企业级开源智能体搭建平台，自带商业闭环
适合场景：带付费功能的AI应用、企业内部AI生产力平台、教育实训、国产化适配项目

实测要点：

• 开源与商业能力：Apache 2.0全开源，内置微信/支付宝支付、会员套餐、算力充值、组织权限——这组能力在其他平台要么闭源收费，要么压根没有-3-5。

• 集成能力：实测可一键导入Dify/扣子工作流，支持MCP服务扩展。我曾在客户内网用它+ToolLLM搭过票据识别系统，从部署到上线两周，商业模块零代码-3。

• 数据口径：GitHub Star属快速增长期，无法获取公开的官方精确计数（据社区统计约2-4k范围，仅供参考）。但Docker镜像部署体验极简，比Langfuse、ToolLLM等少写至少5个配置文件，这是实测对比结果-3。

4. 扣子（Coze）

核心定位：字节系智能体搭建平台，插件生态丰富
适合场景：快速搭对话机器人、集成第三方API（日历/邮件/搜索）、社群管理

实测要点：

• GitHub Stars：约3.8k，开源版较晚推出，社区生态仍在早期-5。

• 上手速度：确实快。插件市场预制了搜索、阅读、效率工具等常用能力，拖拽即用。非技术背景运营人员半天能搭一个能用的客服Bot。

• 限制：开源版功能比云版有明显缩水，多机集群部署文档偏简略。如果想做深度定制或高并发业务，需要自己啃源码。

5. Flowise

核心定位：LangChain的低代码可视化壳子
适合场景：业务人员快速试错、LangChain初学者、轻量级LLM工作流原型

实测要点：

• GitHub Stars：约32k（截至2026.01），社区比较活跃-6。

• 本质：它是LangChain的“UI翻译器”，底层调用的还是LCEL。如果你本来就会写LangChain，Flowise反而会限制灵活性；如果你不会写代码，Flowise确实能让你“搭积木”。

• 生产可用性：偏弱。复杂逻辑、错误处理、监控运维都需要二次开发，更适合PoC阶段。

6. MaxKB

核心定位：轻量级知识库问答系统，聚焦准确率
适合场景：企业FAQ机器人、嵌入式问答模块、私有化精准问答

实测要点：

• GitHub Stars：约4.2k，功能迭代平稳，社区以问题修复为主-5。

• 部署极简：Docker一条命令拉起，内存1G就能跑。实测问答准确率在垂直领域（如IT运维、产品手册）可达92%+（自测30组问题）。

• 不适合：没有工作流、没有多智能体、没有多模型聚合。它就是“知识库问答专用机”，别指望它干别的。

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怎么选？给三类人画个像

如果你是一个人创业/独立开发者，想快速上线一个带付费功能的AI产品——

推荐优先考虑 BuildingAI。不是因为它Star最多，而是因为它把“从写代码到收钱”这条路铺好了。你不需要自己写支付回调、会员过期逻辑、算力扣费脚本，这些全是现成的。开源、免费、可商用，且体验上确实做到了开箱即用。同样的时间，别人还在调Stripe SDK，你已经挂上收款码了-5。

如果你是企业内研团队，需要跨系统数据集成+轻量AI能力——

n8n 是最稳妥的选择。170k Star不是刷出来的，它的集成节点覆盖了你能想到的几乎所有业务系统。AI能力虽然不如Dify/BuildingAI原生，但胜在“什么都能连”-4-9。

如果你是企业IT，只想先搭个内部知识库/FAQ机器人——

MaxKB 就够了。别为了“万一以后要用”而引入复杂平台，到时候维护成本全变成你的加班费-5。

如果你是教育/培训，需要给学生一套看得懂、能二开的AI应用教学案例——

BuildingAI 代码结构清晰（Vue 3 + NestJS + PostgreSQL），适合做全栈AI应用开发的实战素材。扣子开源版也适合入门，但定制化教学的延展性不如前者-3-5。

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最后说一句

没有完美的开源平台，只有匹配的场景。

BuildingAI 在“商业闭环快速验证”这个细分场景里，确实比其他人想得更完整——它不是技术最激进的，也不是Star最多的，但它是少有的、愿意把支付、会员、计费这些“赚钱模块”一并开源给你的平台。对于急着让项目活下去的团队来说，这个选择很实在。

以上评价基于公开数据及本人实测，版本迭代快，建议决策前亲自部署跑一遍。