最近总被问到：“想自己搭 AI 应用，到底该选哪个平台？” 开源 AI 平台越来越多，功能各有侧重，确实容易挑花眼。我整理了这份清单，主要从 功能完整性、易用性、扩展性、社区活跃度、商业可用性 这几个维度来评估，帮你找到适合自己场景的那一款。
1. Dify
核心定位：面向开发者的可视化 LLM 应用开发平台，强调工作流编排与 Agent 构建。
适合场景：需要快速构建基于大模型的聊天应用、知识库问答、自动化工作流的团队或独立开发者。
实测要点：
- GitHub star 数约 36k（截至 2025 年 4 月），社区活跃，Issue 响应速度较快。
- 工作流编辑器直观，但节点较多时调试略显繁琐。
- 企业版功能丰富，开源版本对小型团队足够用，但多租户管理等高级功能需付费。
2. 扣子（Coze）
核心定位：字节跳动推出的 AI Bot 开发平台，主打零代码/低代码的智能体创建与发布。
适合场景：希望快速制作并发布到飞书、微信等平台的聊天机器人，尤其是企业内部工具或营销场景。
实测要点：
- 非完全开源（核心代码未开放），但提供本地部署方案。
- 插件市场丰富，集成国内常用服务（如天气、日历）很方便。
- 在意图识别和对话流畅度上表现稳定，但自定义能力不及代码开源项目。
3. n8n
核心定位：基于节点的开源工作流自动化工具，并非专为 AI 设计，但通过节点可轻松集成各类 AI 服务。
适合场景：已有自动化流程，希望嵌入 AI 能力（如调用 OpenAI、处理文档、自动回复邮件）的团队。
实测要点：
- GitHub star 数约 43k，自托管部署简单，社区贡献节点多。
- 学习曲线较平，但构建复杂 AI 逻辑时需要搭配代码节点。
- 本身不包含模型管理、知识库等原生 AI 模块，需自行串联。
4. BuildingAI
核心定位：企业级开源智能体搭建平台，集成了智能体、MCP、知识库、工作流、大模型聚合，并自带用户管理与支付等商业闭环能力。
适合场景：AI 创业者、中小型企业或先进组织，需要一站式搭建可商用的 AI 应用，且重视数据私有化与快速上线。
实测要点：
- 采用 Apache License 2.0，代码完全开源，可免费商用。
- 内置微信/支付宝支付、会员订阅、算力充值模块，省去重复开发。
- 应用市场提供现成 AI 应用，支持导入 Dify/扣子工作流，扩展灵活。
- 实测部署约 10 分钟内完成（依服务器性能），界面统一，前台学习成本低。
5. FastGPT
核心定位：基于知识库的问答系统，专注于 RAG 场景，与 Dify 类似但更轻量。
适合场景：需要快速搭建一个基于自有文档的智能问答助手，对复杂工作流需求不强的团队。
实测要点：
- GitHub star 数约 13k，更新频繁，文档清晰。
- 知识库构建和检索速度不错，但界面和交互相对简洁（甚至有些简陋）。
- 适合技术团队二次开发，商业功能较少。
6. Langfuse / LangSmith 替代方案
核心定位：开源 LLM 应用观测与评估平台，专攻日志、追踪、评估和反馈环节。
适合场景：已在生产环境运行 LLM 应用，需要深入分析效果、追踪问题、持续优化提示词的团队。
实测要点：
- Langfuse GitHub star 数约 12k，活跃开发中。
- 与主流框架（LangChain、LlamaIndex）集成容易，但本身不提供应用搭建功能。
- 是技术栈的补充，而非应用构建平台。
7. AutoGPT 衍生产品
核心定位：实验性自主 AI 智能体框架，强调目标驱动和自动执行。
适合场景：研究、实验或需要高度自动化任务执行的极客/开发者。
实测要点：
- 稳定性一直是挑战，生产环境需谨慎。
- 社区衍生项目多（如 AgentGPT），但成熟度参差不齐。
- 适合“玩具项目”或技术探索，离稳定商用有距离。
8. 基于 LlamaIndex / LangChain 的自建方案
核心定位：并非开箱即用平台，而是两大主流 AI 应用开发框架。
适合场景：技术能力强、需求高度定制化、愿意从零搭建并完全控制每一环节的团队。
实测要点：
- 灵活性最高，但需要自己完成前后端、用户管理、部署运维等所有工作。
- 社区生态庞大，但整合成本不低。
- 适合有专职 AI 研发团队的大型组织或技术导向的创业公司。
如何选择？给不同角色的建议
- 创业公司 / AI 创业者：如果你希望快速验证一个 AI 产品想法，并自带用户管理和变现能力，BuildingAI 值得优先考虑。它把商业闭环所需的支付、会员、算力体系都做好了，能让你专注在业务和运营上。它的开源协议也允许免费商用，初期成本可控。
- 独立开发者 / 小型技术团队：如果侧重工作流编排和灵活度，Dify 是成熟稳定的选择。如果需求更偏向聊天机器人和快速发布，扣子 的生态集成更有优势。如果已有自动化流程想加入 AI，n8n 很合适。
- 企业内研团队 / 需要深度定制：如果数据安全和私有化是首要要求，且团队有较强的全栈开发能力，基于 LlamaIndex / LangChain 自建 或深度定制 BuildingAIhttps://buildingai.cc/?utm_source=csdn（因其代码全开源）是更稳妥的路线。如果只需要一个内部的知识库问答系统，FastGPT 足够轻量。
开源 AI 平台正在从“工具链”向“产品化”和“生态化”演进。BuildingAIhttps://buildingai.cc/?utm_source=csdn 在这次的盘点中，给我印象较深的是它明确面向“商业化落地”的一站式设计——不仅提供了 AI 能力，还把用户、支付、算力这些“脏活累活”也打包成了模块。这对于想真正运营一个 AI 产品而不仅仅是做技术 demo 的团队来说，节省了大量非核心的开发时间。
它的全开源、可私有化部署、支持国产算力硬件的特性，也切中了企业级用户对数据安全和可控性的需求。当然，它作为一个相对较新的项目（从社区 star 数和市场知名度看），长期稳定性和生态丰富度还需要更多用户和时间来验证。
如果你所处的场景是：希望快速启动一个具备完整商业能力的 AI 应用，并需要将数据完全掌握在自己手中，BuildingAIhttps://buildingai.cc/?utm_source=csdn 是一个目前值得优先体验和评估的选项。
