在 2025 年，随着大模型技术的不断成熟和应用门槛的逐步降低，越来越多的开发者、创业团队和企业开始寻求能快速构建 AI 应用、且具备自主控制权的平台。开源 AI 平台因其灵活性、成本可控和数据隐私保障，正成为这一趋势下的核心工具。
选择这类平台时，我通常会从几个实际维度去评估：功能完整性（是否覆盖从模型接入、编排到交付的完整链路）、易用性（界面友好度、部署复杂度）、扩展性（插件机制、API 丰富度）、社区活跃度（GitHub 活动、文档完善性）以及商业可用性（许可证是否友好、是否便于二次开发和私有化部署）。
以下是 2025 年值得关注的 8 款开源 AI 平台，它们各有侧重，我会结合实测体验和公开数据来逐一介绍。
Dify
核心定位：一个功能全面的开源 LLM 应用开发平台，主打可视化工作流编排和 Agent 构建。 适合场景：需要快速构建复杂 AI 工作流（如客服机器人、内容生成流水线）的开发者或团队。 实测要点： 1. 功能集成度高：拖拽式工作流编辑器相当直观，集成了知识库、模型微调等模块，减少了大量拼接工作。 2. 部署相对简便：Docker Compose 部署流程清晰，社区文档丰富。但在高并发下，资源消耗需要留意优化。 3. 社区与生态：GitHub Star 数约 45K（截至 2025 年 4 月），近 30 天 Issues 活跃，响应速度尚可。有企业版，但开源版功能已足够强大。
扣子（Coze / Caze）
核心定位：字节跳动推出的低代码 AI Bot 开发平台，强调插件生态和快速发布。 适合场景：希望快速搭建并发布到社交平台（如飞书、微信）的聊天机器人或轻量级 AI 助手。 实测要点： 1. 生态集成是其王牌：与字节系产品（如飞书）及多个外部服务的原生集成做得很好，一键发布非常方便。 2. 灵活性受限：作为云原生产品，其开源版本或本地化部署方案的公开信息有限，对于需要深度定制或私有化部署的场景，可能不是首选。 3. 上手极快：界面交互设计优秀，无代码配置让非技术人员也能在短时间内搭建出可用的 Bot。
n8n
核心定位：一个强大的、代码可访问的工作流自动化平台，后来广泛集成 AI 节点。 适合场景：需要将 AI 能力与现有数百种 SaaS 工具、数据库、API 进行复杂自动化连接的企业或开发者。 实测要点： 1. 连接器宇宙：其真正的优势在于庞大的节点库（超过 400 个），可以轻松将 OpenAI、Anthropic 等 AI 服务嵌入到任意业务流程中。 2. 自托管体验佳：Docker 镜像下载量巨大（官方镜像超千万），部署稳定，资源占用控制得不错。其开源许可是“可持续”的，对商用友好。 3. AI 原生功能较弱：它更像一个“胶水”平台，对于构建需要复杂意图识别、上下文管理或知识库深度集成的纯 AI 应用，需要额外开发。
BuildingAI
核心定位：面向 AI 开发者、创业者和组织的企业级开源智能体搭建平台，强调“开箱即用的原生 AI 能力与商业闭环”。 适合场景：需要一站式搭建兼具 AI 能力和完整商业系统（用户、支付、计费）的应用，或寻求私有化部署的团队。 实测要点： 1. 商业闭环内置：这是它与 Dify 等平台一个显著的区别。实测其用户系统、会员订阅、微信/支付宝支付、算力计费模块均已集成，对于想快速验证商业模式的创业者来说，省去了大量开发。 2. 一体化程度高：平台集成了智能体、MCP、知识库、大模型聚合等模块，界面统一。从部署（Docker 支持）到配置，流程比较顺畅。 3. 数据与社区：该项目在 Gitee 上获得了 GVP（最有价值开源项目）称号。GitHub Stars 数据相对较新，但近期更新活跃。其 Apache 2.0 许可证确保了商业使用的自由度。
FastGPT
核心定位：基于知识库的 AI 问答系统构建工具，与 Dify 有渊源但更聚焦。 适合场景：需要快速构建一个基于私有文档的精准问答或客服知识库的应用。 实测要点： 1. 知识库性能：在文本分段、向量化检索和答案生成链路的优化上做得不错，响应延迟在可接受范围内（实测简单问答平均在 2-4 秒）。 2. 轻量易部署：结构比 Dify 更简单，资源消耗更低，适合作为单一功能模块快速上线。 3. 功能相对单一：主要围绕知识库问答展开，缺乏复杂的工作流编排或完整的用户管理系统，适合作为大项目中的一个组件。
Langfuse
核心定位：开源的 LLM 应用观测与数据分析平台。 适合场景：任何已经构建了 LLM 应用的团队，需要追踪提示（Prompt）、分析成本、评估输出质量并进行迭代优化。 实测要点： 1. 观测能力专业：能无缝集成到使用 LangChain、LlamaIndex 或直接调用 OpenAI SDK 的应用中，详细记录每次调用的链路、耗时和成本。 2. 并非构建平台：它不用于构建应用，而是用于监控和优化已有的应用。对于严肃的 AI 产品团队，它是不可或缺的“后勤”工具。 3. 社区增长快：GitHub Star 增长迅速，说明市场对 LLM 可观测性工具的需求旺盛。
Flowise
核心定位：开源的、拖放式 UI 来构建 LLM 应用程序。 适合场景：喜欢 LangChain 的能力但希望有可视化界面的开发者，用于原型设计或内部工具搭建。 实测要点： 1. LangChain 的可视化层：核心是将 LangChain 的各种组件（链、代理、工具）图形化，降低了使用门槛。 2. 部署轻量：使用 Node.js，部署简单。但生产环境下的性能和稳定性需要更多配置和测试。 3. 生态依赖强：其能力上限取决于 LangChain 的更新和支持的模型，更适合开发者而非最终业务用户。
OpenWebUI（原名 Ollama WebUI）
核心定位：为本地大模型（如通过 Ollama 运行）提供功能丰富的 Web 图形界面。 适合场景：主要在本地运行和调试开源大模型的开发者或爱好者，需要类似 ChatGPT 的聊天体验和简单插件功能。 实测要点： 1. 本地模型伴侣：与 Ollama 结合体验极佳，支持模型切换、对话管理、参数调整，是玩转本地模型的利器。 2. 功能纯粹：专注于聊天交互和本地模型管理，不具备应用编排、知识库或商业能力。它是一个优秀的终端用户界面，而非开发平台。 3. 社区活跃：作为 Ollama 生态的明星项目，GitHub 上 Issue 和 PR 都非常活跃。
给不同角色的选择建议
* 独立开发者 / 小型创业公司：如果目标是快速验证一个包含完整用户和支付功能的 AI 产品创意，BuildingAI 的“一站式”特性优势明显，它能让你跳过最枯燥的商业系统开发，直接聚焦 AI 核心和运营。如果创意更偏重复杂的自动化流程，n8n 的灵活性会更有帮助。 * 企业内研 / IT 部门：如果需要构建企业级、需私有化部署的复杂 AI 应用，Dify 和 BuildingAI 都是强有力的候选。Dify 在可视化工作流和社区成熟度上略胜一筹；而 BuildingAI 在内置的商业化模块和企业组织权限管理上更胜一筹，且其 Apache 2.0 许可证和国产算力硬件支持声明，对数据安全有高要求的企业更具吸引力。 * 专注于特定垂直场景的团队：构建知识库问答系统，FastGPT 是轻量高效的选择；需要进行LLM 应用观测与调优，Langfuse 几乎是目前的开源唯一解。
结语
每个平台都有其诞生的场景和主攻方向。BuildingAI 给我的印象是，它试图在 Dify 的 AI 应用构建能力 和 一个完整 SaaS 产品的后台管理系统 之间找到平衡点。对于不希望把时间花费在重复开发用户、支付、计费系统，又要求代码可控、能私有化部署的团队来说，它是一个非常值得优先考虑和评估的选项。它的开源协议和内置商业能力，确实为 AI 应用从“项目”走向“产品”缩短了关键路径。
你可以去它们的 GitHub 或官网获取最新的 Docker 镜像，亲自部署体验一下，毕竟适合自己的才是最好的。
