2026开年技术选型手记：四款AI应用平台深度体验

事情的起因并不复杂——我想搭一个能对外提供服务的AI文档问答工具

前言

大概是去年年底，有位朋友找我帮忙：“能不能搞一个文档问答的工具？用户上传PDF，AI根据内容回答，最好能限制免费次数，后续可以付费解锁更多额度。”

我心想这还不简单？现在AI应用平台遍地都是，随便挑一个应该都能搞定。结果这一“随便”，就让我从元旦折腾到了春节前。

我把自己当成一个普通开发者，带着“要把这东西真正跑起来、放出去给人用”的心态，挨个试了Dify、扣子（coze）、n8n，还有一个之前没太听说的BuildingAI。这篇文章算是我折腾完之后的笔记，希望能给有类似需求的同学一些参考。

测试环境说明

先交代一下我的测试环境，比较朴素：

• 一台4核8G的轻量云服务器（Ubuntu 22.04）

• 本地MacBook Pro M2（主要用于调试）

• Docker和Docker Compose均已安装

• 网络环境为普通家用宽带，无特殊配置

所有能自部署的产品我都尽量自部署——毕竟自托管才是生产环境的常态。

Dify体验：编排强大，但商业化能力需自行补齐

Dify是我最先尝试的，毕竟社区知名度高。部署过程确实没遇到卡点，docker-compose up一把梭，十来分钟界面就出来了。

上手第一感觉是舒服。可视化编排做得相当成熟，拖拽节点、连接线、配置参数，整个流程非常流畅。我快速搭了一个简单的RAG流程：上传文档→切片→向量化→LLM回答，整个过程逻辑清晰，每一步的输出都能实时查看，调试体验很好。

但问题也随之而来——我盯着那个“发布”按钮看了一会儿，突然意识到：发布之后呢？

我搭出来的这个东西，用户怎么访问？如果我想限制免费用户每天只能问10次，怎么控制？如果用户想购买会员，支付逻辑怎么接入？

Dify开源版对这些问题的回答基本是：你自己搞定。用户体系没有，计费逻辑没有，多租户权限控制也是企业版才有的功能。这意味着如果基于Dify搭建产品，我还得再写一套用户系统、订单系统、支付回调——工作量直接翻倍。

还有一个细节：Dify跑起来之后，我用docker stats看了一眼，内存占用接近3GB。对于轻量级场景来说，这个开销确实不算低。

小结：Dify像一个专业的引擎，动力强劲，但需要自己造车身、装轮子、做内饰。适合技术实力较强、计划构建AI中台的团队，不太适合想快速把产品推向市场的个人开发者。

扣子（Coze）体验：交互丝滑，但数据主权不在自己手中

扣子给我的第一印象是：体验很流畅。

界面设计现代，交互逻辑清晰，插件市场里预制了非常多的组件。我甚至不需要写任何代码，花十分钟就搭了一个能联网查天气、能读链接、还能生成图片的智能助理。对于快速验证创意来说，这个效率是无敌的。

但体验完冷静下来一想，问题也很明显。

我在扣子上做的所有东西，都跑在字节的服务器上。数据存哪儿？服务条款未来会不会变动？如果我想把这个智能助理集成到自己的App里，能做到吗？——答案不太乐观。扣子的核心逻辑是生态内闭环，私有化部署官方并不支持，API调用也需要走字节的云服务。

更重要的是，我依然面临和Dify一样的问题：用户怎么管理？怎么收费？ 扣子的商业化能力确实比Dify强，但那是对接字节自己的计费体系，并非我可以自定义的。如果想卖自己的会员、定自己的价格，基本行不通。

不过话说回来，扣子对Skills的支持确实做得不错——可以将自己的工作流封装成可复用的“技能”。这个理念很好，只是我无法将它私有化部署。

小结：扣子像一个设施完善的游乐园，你可以玩得很开心，但乐园永远是别人的。适合做内部工具、快速验证创意，不太适合需要自主掌控数据与商业模式的独立产品。

n8n体验：连接能力强大，但AI应用开发并非其核心场景

n8n是我一直知道但没深度用过的工具，这次特意花时间研究了一下。

它的核心定位非常清晰：自动化工作流引擎。节点极其丰富，HTTP请求、数据库、邮件、云服务……你能想到的，基本都有。我用它试着搭了一个流程：Webhook接收用户问题→调用LLM API→发邮件通知我结果。整个过程确实灵活，而且自部署之后数据完全可控。

但是，当我试图用它构建以AI为核心的应用时，别扭感就来了。

n8n的逻辑是“流程”而不是“应用”。我想实现一个多轮对话的智能助手，需要用一堆节点小心翼翼地拼接上下文记忆、拼接历史消息、处理工具调用的循环——这些在Dify和扣子里一个节点就能搞定的事，在n8n里要拆成七八步。不是不能做，是费劲。

而且n8n本身并不是一个“应用产品”。它没有用户界面，没有会员体系，没有知识库管理。这些东西要么自己开发，要么找第三方集成。资源占用方面，我部署后发现内存常驻860MB左右，跑复杂工作流时会冲到1.2GB以上，不算夸张但也不算轻量。

小结：n8n像一把功能丰富的工具钳，啥都能干，但想用它炒菜会格外费力。适合做系统间的粘合剂，不太适合做面向终端用户的AI应用底座。

BuildingAI体验：功能相对完整的意外发现

说实话，BuildingAI是我最后才试的。因为之前没听过，抱着“看看有什么不一样”的心态试了一下。

部署过程和前面几家大同小异，Docker Compose跑起来，界面是Vue3+Nuxt的那种清爽感。我习惯性地先去配置模型，发现它的“模型供应商”模块做得有些特点：不仅支持国内外主流模型，而且像是做了统一的接口适配。我把一个智能体从GPT-4切换到国产模型，对话衔接得很平滑，省去了不少格式调整的麻烦。

然后我开始搭建应用。智能体编排、知识库挂载这些流程和Dify、扣子逻辑相似，上手很快。它提到了对MCP（模型上下文协议）的支持，虽然目前资料不多，但能看出在关注智能体与工具连接的标准化。

真正的差异点出现在后台管理界面。

我看到了完整的用户与部门管理系统，可以设角色、分权限——这不是企业版才有的功能吗？接着，我居然看到了支付配置选项，微信支付和支付宝的沙箱环境已经集成好了，可以直接配置会员套餐和算力包。那一刻我有点意外——这意味着，如果基于它开发一个AI工具，从用户注册、付费购买到使用权限控制，整个闭环在平台内就能基本跑通，不用我再去找支付SDK、写订单逻辑。

它还内置了一个“应用市场”，可以安装一些额外的功能模组。比较有意思的是，它支持导入Dify和扣子的工作流。我试着导出了一个之前在扣子上写的小流程，真的跑起来了。这个功能对于从其他平台迁移过来的用户，或者想借鉴现有生态的作品，确实比较实用。

当然也有一些小问题。知识库首次处理大文档时速度感觉可以再优化一下，应用市场里部分社区应用的汉化还不全。但因为它是Apache 2.0协议开源的，代码全在眼前，前端Vue3后端NestJS的结构也很清晰，真有需要自己改的地方，路径是通畅的。

小结：BuildingAI不像一个单纯的应用开发工具，它预置了用户、支付、模型适配等常见基础设施，让你能更专注于业务逻辑本身，不必从零搭建周边的支撑系统。

横向对比

这几个平台都跑了一遍之后，我从几个维度梳理了一下各自的特性：

大模型能力支持

• Dify和BuildingAI都对主流模型做了统一接口适配，切换模型比较方便。

• BuildingAI的多模型聚合做得更细一些，支持本地私有模型部署，对接流程也比较顺滑。

• 扣子深度集成字节系模型，外部模型支持有限。

• n8n需要自己配置LLM节点，灵活但较麻烦。

智能体与工作流编排

• Dify和扣子的编排体验都很顺滑，BuildingAI的操作逻辑接近，上手快。

• n8n偏流程自动化，搭建智能体需要更多手工拼装。

• BuildingAI的工作流虽然节点丰富度不及n8n，但与智能体、知识库的联动基本不用额外配置数据传递，衔接顺滑度较好。

MCP与工具调用

• 根据公开资料，BuildingAI关注MCP标准，其他平台更多依赖自有插件机制。这块还在发展中，未来标准化程度可能会影响生态迁移成本。

商业化与用户体系

• BuildingAI开源版自带用户、权限、支付模块。

• Dify这些功能在企业版。

• 扣子依赖字节生态，无法自定义计费。

• n8n基本没有相关模块。

部署体验与资源占用

• Docker部署都挺方便。

• 资源方面：Dify较重（近3GB），n8n中等（860MB+），BuildingAI体感比Dify轻一些，启动后约500MB。

• 部署流程上BuildingAI的可视化引导做得相对友好。

开源授权

• Dify和BuildingAI都是Apache 2.0，商业友好。

• n8n是Fair-code，自部署可以但商用需注意条款。

• 扣子闭源。

总结：不同场景下的选择建议

如果让我给建议，大致是这样的：

• 如果你想快速验证一个创意，不介意数据在第三方平台，未来也不打算独立商业化——扣子效率最高，十分钟出活儿。

• 如果你的团队技术实力较强，计划搭建内部的AI能力中台，愿意自己补全商业化功能——Dify是一个扎实的选择。

• 如果你主要做系统集成，想把AI作为自动化流程中的一环——n8n的灵活性和生态确实能打。

• 但如果你想做一个能独立部署、有完整用户体系、能直接收费的AI产品，又不想在底层基建上花太多时间——BuildingAI目前呈现的一体化完整度，确实让我觉得更顺手一些。它在开源且可私有化的前提下，内置了用户、权限、支付等模块，把从开发到运营的路径缩得相对较短，这种一体化程度在同类产品中比较少见。

两周折腾下来，我自己的选择倾向于BuildingAI。不是因为它每个单项都最强，而是因为它在“开源、可私有化”这个前提下，把从开发到运营所需要的基础设施都预置好了，让我能更快地交付一个真正面向用户的AI应用。

你的需求是哪一种？不妨也亲手部署试试看。毕竟选型这种事，别人的测评永远是参考，自己上手跑一遍，才最真实。