LangChain、 Dify、 n8n、 Coze：四大AI框架怎么选？
当前 AI 应用开发框架众多，要为项目选型还挺不容易的。【AI大模型教程】
而 LangChain 近年来因其低代码+多模型兼容特点备受瞩目，该开源框架声称通过预构建的模块化组件和统一的 API，只需约 10 行代码即可部署一个 Agent。
近期LangChain 完成 1.25 亿美元 B 轮融资，估值达 12.5 亿美元，背后正是其为开发者大幅降低构建难度的技术优势。
除了 LangChain，还有像 n8n、Dify、Coze 等自动化/低代码平台，他们都能做AI项目，并且各有侧重点。
今天我们就简单梳理各类方案特点与适用场景，帮助 CTO 们明晰在不同需求下该如何选型。
unsetunsetLangChain的崛起历史unsetunset
其实类似LangChain这种AI框架很多，比如早期的AutoGPT、BabyAGI，而且他们也很努力：AutoGPT 通过循环调用 GPT-4 来“自主”完成目标任务，BabyAGI 则加上了任务管理和记忆模块。
尽管创新十足，但这些早期框架往往功能单一、可定制性差，难以满足复杂生产需求。LangChain 则在此背景下脱颖而出，成为构建多步骤 LLM 应用的通用开发平台。
它提供了模块化组件来构建 Chains（链）、Agents（代理）和检索器，支持与各种外部工具和数据库集成。简单来说，LangChain 将模型、提示、工具调用、记忆等能力模块化，方便开发者快速拼接复杂流程。
2024 年推出的 版本进行了彻底重构，提供了更加简洁直观的 API，并引入了调试监控平台 LangSmith，其实从这个时候起他已经有点一骑绝尘的意思了。
2025 年，LangChain 应该也意识到一般的RAG技术已经不能满足复杂的记忆需求了，所以 2.0 以 LangGraph 图工作流引擎为核心，支持更复杂的多智能体编排和高级优化工具。
现阶段来说，LangChain的真正对手可能是微软的 Agent Framework，这里依旧有生态闭环的考虑因素在，但不影响LangChain在社区的地位。
接下来，我们将目光聚焦于常见的两类AI项目：工作流与知识库。
unsetunset工作流AIunsetunset
当前阶段工作AI流普遍遵循 思考→行动→反馈 的循环模式。
在每个步骤中，模型基于已有业务逻辑决定下一步操作，系统执行相应动作。
比如在自动审批场景中，LLM先输出调用OCR工具识别发票内容，再基于结果判断金额是否超标，而后再下一步。
这种循环机制使得流程可以分为多个Agent、Chain、Tool的组合：
- Agent负责流程决策；
- 工具节点执行具体操作，如API调用、数据库查询、文件解析等；
- 记忆/状态组件则负责记录中间结果，确保信息传递；
LangChain适合简单连续任务；而对于多步骤、多分支的复杂工作流场景，就要用LangGraph了，他引入图和状态管理，支持条件分支、并行任务与多智能体协作，更适合构建动态决策和全局状态管理的复杂流程。
比如在LangGraph中，审批流程可拆分为多个独立Agent节点（如审核、财务、通知等），各节点独立运行并通过状态传递信息，实现更灵活可靠的业务执行。
PS：这里要特别注意，就我这边实践下来，多Agent的必要性不是很高，大家使用要慎重，不要人为的提升复杂度
在项目快速验证阶段，推荐使用低代码平台，比如Coze、Dify，真的要生产落地再做切换。
unsetunset知识库AIunsetunset
现在企业最常见落地的知识库AI也就两个：AI检索、AI客服。典型流程为：用户提问→检索相关文档→将上下文与问题共同输入LLM→生成答案。
比如员工询问“报销政策”，系统先检索知识库中相关内容，再将文档片段作为上下文供LLM生成回答，确保答案基于最新专有信息，很简单的逻辑，实现上也很类似：
检索阶段使用向量库（如Milvus、Qdrant）或关键词检索查找相似文档；生成阶段通过RetrievalQAChain或自定义工具调用LLM生成答案。
LangChain 这里是完全自由的开发者工具包，适合高度定制的复杂场景，其实这块主要是数据使用策略会很多变；
Dify 提供可视化知识库管理和RAG流水线，开箱即用，支持实时更新，适合技术背景有限的团队；
Coze 这里与Dify类似，但他知识库一块做得是相对较差的，我们熟悉的几个里面，其实FastGPT知识库一部分内容还比较丰富；
n8n 完全不提供知识库，他可通过函数节点调用外部API实现检索，适合将知识库功能嵌入已有自动化流程的轻量应用。
这块其实没太多好说的，我们集中一下说下几个AI项目平台的选项建议：
unsetunset选型建议unsetunset
先说总体结论：
- 如果复杂度高、RAG自由度高，那么无脑选择Langchain（LangGraph）即可；
- 如果要快速集成多个业务系统，那么n8n可能是最优解；
- 快速上线运营，也不想过多维护，没什么花花肠子选Dify；
- demo或者轻助理（就是2C的场景），选Coze；
从技术门槛来看，LangChain 需要写代码才能发挥最大威力；而其他平台都提供了可视化操作界面。比如 Coze、Dify 主打拖拽式开发无需编程；n8n 虽然功能强大，但定位偏向技术团队，其设计允许用拖拽整合任意 LLM试上也更熟悉代码逻辑。
因此，如果团队中大部分人不擅长编程，可以无脑上 Coze/Dify；反之若团队高手云集、想要自定义细节，则可以考虑 LangChain。
原生功能方面，各家亮点不同。LangChain 本身就是一个代码库，支持链式调用多个模型和工具，但不内置知识库。想搞多智能体并行控制的话，需要用到其新出的 LangGraph；
Dify 集成了从 Prompt 编排、RAG 检索引擎到 Agent 框架、工作流的全套技术栈；Coze 也提供插件、短期/长期记忆、知识库和可视化工作流等能力，主打一个低门槛切入。
n8n 的核心优势是几百个集成接口和模板库，可以把 AI 能力融合进各种业务流程，但它本身并不提供专用的知识库管理或高级 Agent 功能。
在适用场景上，简单说：若项目复杂度高、需要生产级多步 AI 流程，那么 LangChain 体系最靠谱；
Dify 的定位则横跨 MVP 和企业级：很多创业团队用它做 MVP；
Coze 适合想要快速开发有商业价值的对话智能体，比如发布到字节系应用、飞书、豆包等平台的智能客服，这里会有流量支持；
n8n 适合对技术自动化有需求的团队，例如 IT/运营自动化、客服工单处理等，用它做多步 AI 任务也毫无压力。
最后看社区生态：LangChain 绝对称王，其 GitHub Star、文档教程和第三方插件都非常丰富（网上有很多案例）；n8n 社区也很活跃，已有 150k+ Star、20w+ 用户，AI 类工作流模板多达 4000 多个。
Dify 开源且社区活跃，官方和用户贡献了大量场景模板，通过 DSL 文件一键导入即可复用；Coze开源了，但第一波后好像没什么持续响动了...
最后给一张简表大家感受下：
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从使用习惯来说，我做生产级别项目会选Langchain、做Demo或者课件会选Coze、做系统集成会选n8n...
只不过，在AI应用开发框架的选型上，没有绝对的最佳选择，会什么就用什么，什么熟悉就选什么好了，因为只要甲方不特别要求，我都会自己写代码...
各位技术决策者，如果要做AI项目，现在要做选型，需要回答几个问题：我们的核心需求是验证概念、快速上线，还是构建高可控的复杂系统？团队的技术储备更偏向于可视化配置还是代码开发？项目的长期演进路径是怎样的？
技术是服务于业务的工具，业务变了技术跟着变就行...
