2026开年折腾小记：当我把Dify、扣子、n8n和BuildingAI都跑了一遍
事情起因并不复杂——我想搭一个能对外提供服务的AI小工具
大概是去年年底的时候，有个朋友找我帮忙：“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。”
我心想这不简单吗？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春节前。
我把自己当成一个普通开发者，带着“我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过的BuildingAI。这篇文章就当是折腾完之后的笔记，希望能帮到有类似需求的同学。
测试环境
先说下我的测试环境，很朴素：
- 一台4核8G的轻量云服务器（Ubuntu 22.04）
- 本地MacBook Pro M2（主要是调试用）
- Docker和Docker Compose都装好
- 网络环境是普通家用宽带，没有特殊配置
所有能自部署的都尽量自部署——毕竟自托管才是生产环境的常态。
Dify：编排很强，但商业化的路得自己铺
Dify我是最先试的，毕竟名气大。部署确实没卡点，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。可视化编排做得很成熟，拖拽节点、连接线、配置参数，整个流程很流畅。我搭了一个简单的RAG流程：上传文档→切片→向量化→LLM回答，整个过程逻辑清晰，每一步的输出都能看到，调试起来很方便。
但是问题来了——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？如果用户想买会员，支付怎么接？
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。这意味着如果我拿Dify搭出一个产品，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3G。对于轻量级场景来说，这个开销确实不算低。
小结：Dify像一个很专业的引擎，动力强劲，但你要自己造车身、装轮子、做内饰。适合技术能力强、想做AI中台的团队，不适合想快速把产品推向市场的个人开发者。
扣子（Coze）：体验丝滑，但钥匙不在你手里
扣子给我的第一印象是：真™爽。
界面设计很现代，交互逻辑清晰，插件市场里东西特别多。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。对于快速验证想法来说，这个体验是无敌的。
但爽完之后是冷静。
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？服务条款哪天会不会变？如果我想把这个智能助理集成到我自己的App里，能行吗？——答案不太乐观。扣子的核心逻辑是生态内闭环，私有化部署是不公开支持的，API调用也需要走字节的云服务。
更要命的是，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，不是我能自定义的。我想卖自己的会员、定自己的价格，基本没戏。
不过话说回来，扣子对Skills的支持倒是做得不错——可以把自己的工作流封装成可复用的“技能”。这个理念挺好，只是我还是没法把它搬回家。
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，不适合做需要自主掌控数据与商业模式的独立产品。
n8n：连接一切，但AI不是它的母语
n8n是我一直知道但没深度用过的一个工具。这次特意花时间研究了一下。
它的核心定位很清晰：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，当我试图用它构建一个以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生来就不是一个“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1.2G以上，不算夸张但也不算轻量。
小结：n8n像一把功能极其丰富的工具钳，啥都能干，但你想用它炒菜，会发现格外费力。适合做系统间的粘合剂，不适合做面向终端用户的AI应用底座。
## BuildingAI：一个“功能闭环”的意外发现
说实话，BuildingAI是我最后才试的。因为名字没听过，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，界面打开是Vue3+Nuxt那种清爽感。我习惯性地先去配模型，发现它的“模型供应商”模块做得有点东西：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，省去了很多格式调整的麻烦。
然后我开始搭应用。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。
真正的分水岭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东西吗？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。那一刻我有点愣——这意味着，如果我基于它开发了一个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。最有意思的是，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，非常实用。
当然也有小问题。知识库首次处理大文档时速度确实可以再优化一下，应用市场里部分社区应用的汉化不全。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，它更像一个预置了用户、支付、模型适配等常见基础设施的平台，让你能专注于业务逻辑本身，而不必从零搭建周边的支撑系统。
横向技术对比
这几个平台都跑了一遍之后，我试着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，但和智能体、知识库的联动基本不用额外配置数据传递，衔接顺滑度好一些。
MCP与工具调用
目前公开资料显示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，我判断未来标准化程度会影响生态迁移成本。
商业化与用户体系
这是最大的分水岭。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，n8n基本没有。
部署体验与资源占用
Docker部署都挺方便。资源方面Dify较重（近3G），n8n中等（860M+），BuildingAI体感比Dify轻一些，启动后500MB左右。部署流程上BuildingAI的可视化引导做得比较友好。
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：不同的人，选不同的工具
如果让我给建议，大概是这样的：
- 如果你只是想快速验证一个创意，不在意数据在哪、未来能不能商业化——扣子是最爽的，十分钟出活儿。
- 如果你团队技术强，想搭建内部的AI能力中台，愿意自己补商业化的功能——Dify是个扎实的选择。
- 如果你主要做系统集成，想把AI作为自动化的一环——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，确实让我觉得更顺滑一些。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最短，这种一体化程度目前看来更有优势。
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，让你可以更快地交付一个真正面向用户的AI应用。对于想做出属于自己的、可控的AI产品的开发者来说，这种“功能闭环”的体验，目前看下来确实更有吸引力。
