引言：AI 如何分类
随着 2026 年的开始，不管是 A 股 AI 应用的爆发，还是千问整合阿里生态，还是国外 Gemini 、OpenAI 在大模型里面注入广告，这注定了会是 AI 应用爆发的一年。当我们在使用 AI 去做应用时候，我们会可能接触三个概念，Workflow 、Agent、RAG。 他们分别对应不同的业务场景，比如：
- Workflow：AI爆文、视频；
- RAG：AI客服、知识问答助手；
- Agent：AI 医生、AI 律师；
工欲善其事必先利其器，这篇文章不讲如何搭建 AI 应用 ，只讲选型。市面上工作流工具繁多，热门的有 LangChain、Dify、N8N、Coze，大致可分为两类：
低代码平台：Dify、N8N、Coze
纯代码框架：LangChain
这些工具核心均围绕工作流可视化编排与智能体开发能力展开，工作流可视化编排，就像是绘制一幅流程图，你可以清晰地看到数据的流向和各个操作的顺序，通过简单拖拽连接就能定义复杂业务流程；智能体开发则赋予应用智能化能力，使其能理解自然语言、自主决策。只是在技术门槛、功能侧重上差异明显。让我们一一看一下差异。
各平台核心功能深度剖析
LangChain：复杂 AI 应用的万金油
LangChain 核心是提供模块化组件，将模型、提示、工具调用、记忆等能力拆分封装，方便开发者快速拼接复杂流程，实现 Chains（链）、Agents（代理）和检索器的灵活组合。支持复杂多智能体编排、条件分支、并行任务与全局状态管理，能处理复杂流程的构建。
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核心优势：
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上限高： 它是代码库（Library）而非平台。这意味着你可以用它实现任何逻辑，不受图形化界面（GUI）的限制。
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工程化程度高 ：提供 LangSmith（可观测性）、LangGraph（工作流编排）等配套工具，支持从原型验证到生产部署的全流程，满足企业级应用的稳定性和可靠性要求。
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生态适配： 几乎所有新的模型、向量库、工具都会第一时间支持 LangChain。
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劣势：
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门槛高： 被戏称为“胶水代码的迷宫”，调试困难，对开发者的工程能力要求高。
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维护成本高： 版本迭代快，代码容易过时（Breaking Changes），企业需要专门的团队维护。
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适合谁？ 拥有强后端研发能力的团队，需构建高度定制化、极复杂核心业务系统的场景。
Dify：均衡的企业级优选
Dify 最大的特点是“无短板均衡性”，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，定位横跨 MVP 验证与企业级落地。它不追求单一功能极致，却能满足绝大多数企业的 AI 应用需求，无论是智能客服、知识管理还是营销自动化，都能快速适配。
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地址： dify.ai/
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核心优势：
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所见即所得的 RAG： 内置了极其专业的知识库处理管道（PDF 解析、分段清洗、混合检索、重排），是目前开源界 RAG 体验的第一梯队。
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LLMOps 闭环： 不仅仅是开发，还包含了日志监控、用户标注、Token 成本核算、API 管理。
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Workflow 编排： 提供了强大的 DSL（领域特定语言）可视化编排，既能做简单的对话 Bot，也能通过 HTTP 节点和代码节点实现复杂逻辑。
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开源友好： 活跃的开源社区，企业可私有化部署并根据需求二开。
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劣势：
- 超复杂逻辑略显吃力： 虽然 Workflow 很强，但面对极其变态的数学逻辑或多层嵌套循环，可能不如直接写代码（LangChain）灵活。
适合谁？ 企业内部的 AI 研发与业务混编团队。希望快速落地生成式 AI 应用（如企业知识库、智能客服），且重视数据隐私和后续运营。
N8N：业务流程集成的自动化专家
N8N 最初定位便是工作流自动化与系统集成，核心优势并非 AI 原生能力，而是强大的“连接性”——拥有几百个集成接口和模板库，能轻松打通企业内部 ERP、CRM、物流、支付等各类系统，但在 2024-2025 年间，它通过引入 AI Agent 节点 将 AI 能力无缝嵌入现有业务流程，扮演“数据桥梁”与“调度中心”的角色。
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地址： n8n.io
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核心优势：
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与业务系统无缝融合： 它的强项不在于对话框，而在于“连接”。例如：当 HubSpot 新增客户 -> 触发 AI 分析 -> 写入 Google Sheet -> 发送 Slack 通知。这种涉及传统 IT 系统的流程，n8n 是王者。
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可视化逻辑： 即使是复杂的循环和分支，通过连线也能清晰展示，且支持写入 JavaScript/Python 代码片段处理数据。
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隐私与部署： 支持自托管（Docker 部署），数据完全在自己手中。
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劣势：
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RAG 能力较弱： 虽然能做，但没有内置像 Dify 那样完善的分段、清洗、混合检索机制，通常需要外接向量库。
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非应用构建平台： 它很难直接生成一个给最终用户使用的漂亮 Web App 界面。
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适合谁？ 希望将 AI 能力嵌入到企业现有 ERP/CRM/办公流程中的场景，目前据我所知，国内用的比较少。
Coze：快速验证、流量大
Coze 最突出的优势是字节系生态闭环，搭建好的 AI 应用可直接发布到抖音、飞书、豆包等平台，获得天然流量支持，适合想要快速验证商业价值、抢占 C 端市场的场景。，主打“让不会写代码的人也能做 AI Bot”。它的核心逻辑是“插件化”和“生态化”。
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地址： www.coze.cn/
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核心优势：
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上手最快： 几乎不需要任何技术背景，通过自然语言描述就能生成 Bot。
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插件生态极其丰富： 搜索、新闻、甚至字节系（抖音/头条/飞书）的数据接口，这是其他平台难以比拟的资源优势。
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多工作流与卡片： 支持非常精美的 UI 卡片输出,支持豆包。
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劣势：
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闭源： 依赖字节价格策略，数据有泄漏风险，类似 saas 服务，虽然有开源版本，但几乎不会用开源版本。
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深度定制难： 如果你想改写 RAG 的检索算法，或者微调模型参数，Coze 提供的修改空间相对有限。
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适合谁？ 市场/运营人员、个人创作者、验证想法的 PM。适合做 C 端娱乐、营销活动、个人助理类应用。
深度横向对比总结
结合各平台最新架构与开源协议，我们从开发范式、集成哲学、合规性等 7 个核心维度进行了全方位对比：
| 维度 | LangChain | n8n | Dify | Coze (扣子) |
|---|---|---|---|---|
| 核心定位 | 代码框架 (Library) 底层架构与复杂逻辑实现 | 工作流自动化 (Workflow) 系统间的“胶水”与总调度 | LLM 应用开发平台 (BaaS) 企业级 AI 中台与 RAG 引擎 | AI Bot 构建平台 (SaaS) 快速开发与 C 端分发 |
| 集成哲学 | SDK 代码级集成 作为依赖库嵌入项目，最灵活 | 连接器 (Connector) 主打 500+ 应用的输入/输出对接 | API First (后端即服务) 作为独立后端，供前端/业务调用 | 发布渠道 (Publish) 主打发布到飞书/微信/Discord |
| RAG 能力 | 🌟🌟🌟🌟🌟 全定制： 需手写切片/检索逻辑 | 🌟🌟 弱： 仅作为流程一环，通常需外接 | 🌟🌟🌟🌟 强/内置： 包含清洗/重排/混合检索 | 🌟🌟🌟 中： 依赖插件，深度调优难 |
| 开源协议 | MIT (完全开源) 免费商用，无限制 | Fair-Code (源代码可用) 内部自用免费，对外售卖需授权 | Apache 2.0 (商业友好) 允许企业二开与商用闭源 | 闭源 (SaaS 为主) 依赖平台，数据在云端 |
| 私有化部署 | 完全自由 运行在任何 Python/JS 环境 | 完全支持 Docker 一键部署，数据自控 | 完全支持 支持源码/Docker，无功能阉割 | 受限 / 昂贵 私有版通常功能滞后或成本高 |
| 编排能力 | 极强 (代码) LangGraph 支持循环/多智能体 | 强 (可视化) 擅长线性与分支流程，弱于循环 | 中 (可视化) DSL 编排，适合标准业务逻辑 | 中 (可视化) 适合对话流，不适合复杂系统 |
| 上手难度 | 💀 高 (Hard) 需熟练掌握 Python/JS | 😐 中 (Medium) 需理解 JSON 数据结构 | 😊 中低 (Friendly) 产品经理/研发均可上手 | 😍 低 (Easy) 自然语言+拖拽即可完成 |
💡 维度解读与选型关键点
- 关于“集成哲学”的本质区别：
- Coze 的思路是**“发布”**：它希望你把 Bot 发布到它的生态（飞书、抖音、掘金）里去，它是流量的入口。
- Dify 的思路是**“API”**：它通过 API 把 AI 能力输送给你现有的 App 或网站，它是你的“AI 后端”。
- n8n 的思路是**“连接”**：它不生产界面，而是把 AI 产生的结果搬运到 CRM、表格或钉钉群里。
核心选型指南
按场景与需求快速匹配
选型的核心是对齐业务需求，不同场景对应明确最优解：
- 复杂生产级 AI 流程、高自由度 RAG 需求：优先选 LangChain（基础流程）/LangGraph（多分支、多智能体复杂流程），技术可控性最强，适配高度定制化场景；
- 跨系统业务集成、自动化工作流：选 N8N，凭借丰富接口实现全流程联动，适合 IT 运营、多系统数据调度场景；
- 企业级 MVP 验证、快速上线且需长期维护：选 Dify，全栈均衡无短板，开源生态与企业级特性兼顾；
- C 端 Demo、轻量助力快速验证：选 Coze，低门槛+字节生态流量，快速跑通商业闭环；
按团队技术储备决策
团队技术能力直接决定平台适配度：
- 非技术主导团队（产品、运营为主）：优先 Coze/Dify，拖拽式可视化操作无需编程，降低上手门槛；
- 技术团队（追求自主可控、定制化）：选 LangChain/N8N，前者可深度编码优化，后者需理解 API 与工作流逻辑，能发挥技术优势；
- 混合团队（技术+业务协同）：Dify 是折中优选，业务端可自主配置基础功能，技术端可通过 API 扩展定制。
生态与数据安全补充考量
- 生态活跃度决定长期维护成本：LangChain、N8N 社区资源最丰富，问题排查、插件扩展更便捷；Dify 紧随其后，企业级模板资源充足；Coze 生态迭代乏力，需警惕长期风险。
- 数据安全方面：Dify、N8N 私有化部署能力成熟，适配敏感行业；Coze 私有化功能受限；LangChain 可通过自定义部署到任意云服务上保障数据安全，但需技术团队支持。
进阶实践与避坑指南
实际落地中，单一平台往往难以覆盖所有复杂场景，同时需规避低代码平台的常见陷阱，确保项目顺利推进。
进阶方案：多平台协同落地
在真实的企业级AI应用场景中，通常会采用组合模式，而非依赖单一工具。其核心思想是：利用 n8n 强大的连接与自动化能力作为“躯干”和“总调度中心”，来打通和协调内部各系统服务；同时，结合 Dify 的大语言模型（LLM）编排与知识管理能力作为“大脑”，专门处理复杂的AI逻辑。
具体分工如下：
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n8n 的职责：专注于系统连接与调度，以及工作流自动化。它负责从各业务系统获取数据，并处理带有条件分支、循环等复杂逻辑的业务流程。
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Dify 的职责：专注于LLM编排与推理，以及知识库与RAG（检索增强生成）。它负责调用大模型进行智能决策、内容生成，并管理企业的专属知识。
典型的调用链路是双向的：既可以是 Dify 发起思考，由 n8n 去执行（Dify → n8n → 内部服务）；也可以是 n8n 准备好数据，交由 Dify 处理（n8n → Dify → LLM处理）。
最后需要明确边界：如果业务场景过于复杂，需要对底层逻辑进行深度控制和调优，那么此类低代码平台可能不再适用，此时应直接使用 LangChain、LangGraph 等开发框架进行编码实现。
避坑要点一：拒绝过度定制
低代码平台的一个显著特点就是迭代速度快，这意味着平台会不断更新和优化。然而，这也给企业的定制化开发带来了挑战。如果企业对平台进行过度定制，就像是给一辆高速行驶的汽车频繁更换零件，可能会导致与平台的新版本不兼容，难以进行升级。
例如，某企业为了满足特定的业务需求，对低代码平台进行了大量的定制化开发，修改了平台的核心代码和底层逻辑。当平台发布新版本时，由于这些定制化内容与新版本存在冲突，企业无法直接进行升级，需要投入大量的时间和人力进行适配和调整。这不仅增加了企业的成本和风险，还可能导致平台的稳定性和安全性受到影响。
因此，企业在使用低代码平台时，应尽量避免过度定制，充分利用平台提供的标准功能和接口。如果确实需要进行定制化开发，也要谨慎评估需求的必要性和可行性，确保定制化内容不会对平台的升级和维护造成太大的阻碍。
避坑要点二：数据安全
虽然低代码平台为企业提供了快速开发应用的能力，但在将其用于生产实际时，企业仍需谨慎对待，因为当数据量大的时候，就很难脱离此平台，或者在数据迁移上需要下大功夫。
比如，一开始使用 Coze 快速搭建了聊天客服，然后聊天客服也绑定了相关的业务，也给客户分配了 ID，后续你想迁移到自己部署的Dify平台的时候，需要从 Coze导出数据。
还有每个平台的 RAG 都不太一样，可能在这个平台用得好好的，但是迁移到另一个平台的时候，就发现 RAG 出来的东西不是想要的，AI 变得傻傻的了，这时候就需要排查，然后再做平台级的调整。
避坑要点三：如果有技术团队，选LangChain
一些技术人员可能对低代码平台存在顾虑，一定程度上封装了底层技术，使得技术人员无法直接进行深度的代码开发和优化。而且，低代码平台的黑盒特性也让一些追求自主可控的技术人员感到难受，不可控。
技术团队普遍追求自主可控，对低代码平台的“黑盒特性”存在顾虑。选型时需让技术团队充分参与评估，优先选择 LangChain。
结语
AI 平台选型没有绝对的“最优解”，没有最好的工具，只有最匹配业务阶段的工具。
对技术决策者而言，关键要明确三个问题：核心需求是验证概念、快速上线，还是构建高可控复杂系统？团队更擅长可视化配置还是代码开发？项目长期是否需要迭代扩展？想清楚这些，选型答案自然清晰。而在实际落地中，“熟悉的工具就是最好的工具”，若团队对某一平台有深厚积累，无需强行切换，聚焦业务落地才是核心。
