Dify vs Coze vs RAGflow vs n8n：低代码 AI 平台怎么选？2026 深度对比
一句话定位：四个平台分别是什么？
Dify：开发团队的 LLM 应用全站台
Dify 是目前 GitHub 热度最高的开源 LLM 应用开发平台（142,000⭐，v1.14.1，2026-05-12），定位为"Production-ready platform for agentic workflow development"。
核心能力
● 可视化 Workflow：在画布上拖拽节点构建 AI 工作流，支持条件分支、循环、并行
● RAG 管道：文档导入 → 分块 → 向量化 → 检索，支持 PDF/PPT/Word 等格式
● Agent：内置 Function Calling 和 ReAct 两种模式，提供 50+ 开箱即用工具
● Prompt IDE：在线调试 Prompt，多模型横向对比响应质量
● LLMOps：日志追踪、性能分析、A/B 测试
● Backend-as-a-Service：所有功能均暴露 REST API，可嵌入现有系统
模型接入
Dify 支持数百个 LLM，包括 GPT、Mistral、Llama3，以及所有兼容 OpenAI 协议的模型。国内用户通过七牛云 AI（https://api.qnaigc.com/v1）可在 Dify 的"模型供应商"设置中直接接入 DeepSeek V4、Claude、Kimi 等模型，一个 Key 统一管理。
许可证注意事项
Dify 使用"Dify Open Source License"——基于 Apache 2.0，但附加了商业限制条款（禁止基于 Dify 提供多租户 SaaS 服务）。自用或私有部署不受影响。
适合场景
✅ 企业内部 AI 工具开发
✅ RAG 知识库 + 前端应用一体构建
✅ 需要快速迭代 Prompt 和工作流的研发团队
Coze：零代码上手，快速发布 Bot
Coze 是字节跳动推出的 AI Agent 构建平台，提供中国版（coze.cn）和国际版（coze.com），定位为"用零代码创建 AI Bot"。
核心能力
● Bot 构建：拖拽式配置角色、技能、记忆，无需写任何代码
● 工作流（Workflow）：可视化节点连接，支持条件、循环、API 调用
● 插件生态：内置搜索、代码执行、图像生成等插件，也可接入自定义 API
● 多渠道发布：Bot 可一键发布到微信、飞书、Telegram 等渠道
● API 开放：通过 cozepy SDK 可程序化调用 Bot 和工作流
与其他平台的核心差异
Coze 的门槛是四个平台中最低的——不需要部署任何基础设施，注册即用。但灵活性也最受限：模型选择绑定平台内置选项，无法自由替换底层 LLM。
适合场景
✅ 快速验证 AI Bot 产品原型
✅ 非技术用户构建个人助手或内容工具
✅ 需要快速对接飞书/微信等协作平台❌ 不适合需要私有部署或完全控制数据的场景
RAGflow：文档理解最深的 RAG 专项引擎
RAGflow 是专为企业级知识库设计的开源 RAG 引擎（80,700⭐，v0.25.4，2026-05-14），核心差异点在于"深度文档理解"——在其他平台按段落机械切块时，RAGflow 能解析复杂版式的 PDF、表格、图片内容。
核心能力
● DeepDoc 文档解析：集成 DeepDoc、MinerU、Docling 等解析方案，处理复杂格式文档
● 模板化分块：可视化展示分块结果，溯源引用定位到原文位置，降低幻觉风险
● 双向量引擎：支持 Elasticsearch（熟悉的企业首选）和 Infinity（高性能专用向量引擎）切换
● 异构数据源：Confluence、Google Drive、Notion、S3、Discord、网页等
● Agentic 工作流：内置 MCP 支持，支持多路召回与融合重排
RAGflow vs Dify 的 RAG 模块
适合场景
✅ 法律、金融、医疗等对文档精准度要求高的行业
✅ 企业内部多来源知识库（PDF + 网页 + 数据库混合）
✅ 需要引用溯源的合规场景
n8n：技术团队的 AI 自动化中枢
n8n 是 GitHub 上最受欢迎的工作流自动化平台之一（188,000⭐），定位为"给技术团队代码的灵活性与无代码的速度"。与 Zapier/Make 不同，n8n 可完全自托管，且原生集成 LangChain AI Agent 能力。
核心能力
● 400+ 集成：涵盖 Slack、GitHub、Notion、数据库、HTTP 等主流服务
● 900+ 现成模板：快速复用自动化方案
● 代码节点：在可视化流程中插入 JavaScript 或 Python 自定义逻辑，引用 npm 包
● AI Agent 节点：基于 LangChain 构建多步骤 AI 推理，内置记忆和工具调用
● 自托管优先：数据不经第三方，适合隐私要求高的企业
许可证说明
n8n 使用 fair-code 双许可证：
● 社区版（Sustainable Use License）：可自托管，源代码可见，禁止作为 SaaS 商业化
● 企业版（n8n Enterprise License）：高级权限管理、SSO、气隔离部署
注意：fair-code 不等于开源，商业化使用前需确认授权范围。
适合场景
✅ 把 AI 接入现有业务系统（CRM、ERP、数据库）
✅ 运营自动化：定时任务、数据同步、通知推送
✅ 需要在工作流节点中写自定义代码的技术团队❌ 纯知识库问答场景（RAGflow 更专业）
❌ 零代码非技术用户（Coze 门槛更低）
综合选型对比表
如何选择？两个决策路径
路径 A：按核心诉求
需要快速上线 Bot，不想部署 → Coze
需要搭知识库 / 文档问答 → RAGflow
需要全栈 AI 应用开发 → Dify
需要连接现有系统做自动化 → n8n
路径 B：按团队技术能力
● 非技术用户：Coze（无需部署，无需代码）
● 初级开发者：Dify（Docker 一键部署，可视化拖拽）
● 中高级开发者：n8n（代码节点 + 400+ 集成）+ Dify（LLM 层）组合
● 企业架构师：RAGflow（专业文档解析）+ Dify（工作流）双栈
FAQ
Q：Dify 和 n8n 可以组合使用吗？
A：可以，且是常见的企业架构。n8n 负责外部系统集成（触发条件、数据同步），通过 HTTP 节点调用 Dify 的 API；Dify 专注 LLM 应用逻辑（RAG、Prompt 管理、Agent）。两者分工明确，互不重叠。Q：RAGflow 能替代 Dify 的 RAG 模块吗？
A：RAGflow 的文档解析能力更强（尤其是复杂 PDF、表格、多版式文档），但它是专用 RAG 引擎，缺少 Dify 的 Prompt IDE 和完整 Agent 框架。复杂文档场景下可用 RAGflow 做知识库后端，再由 Dify 调用其 API 完成 LLM 交互层。Q：Coze 的数据安全性如何？国内企业能用 coze.cn 吗？
A：coze.cn 是字节跳动运营的国内服务，数据存储在国内。对于敏感数据，仍需核实平台的数据协议。有私有化部署需求的企业建议选择 Dify 或 RAGflow 自托管方案。Q：这四个平台怎么接入国内大模型？
A：Dify、RAGflow、n8n 均支持通过 OpenAI 兼容协议配置自定义模型端点，填写 base_url = https://api.qnaigc.com/v1 和对应 API Key 即可接入 DeepSeek V4、Claude 等国内可用模型。Coze 模型选择由平台控制，不支持自定义端点。
Q：n8n 社区版可以商用吗？
A：n8n 社区版（Sustainable Use License）允许内部自用，但禁止将 n8n 本身作为 SaaS 产品对外商业化。内部流程自动化不受限制，对外售卖基于 n8n 的服务需购买企业许可证。
总结
四个平台没有绝对的优劣，只有场景匹配度：Coze 最快上手，RAGflow 文档理解最强，Dify 功能最全面，n8n 集成生态最广。技术团队的首选路径是 Dify + n8n 双栈；非技术用户直接上 Coze；专注企业知识库的团队优先试 RAGflow。
本文数据来源：Dify v1.14.1（GitHub，2026-05-12）、RAGflow v0.25.4（GitHub，2026-05-14）、n8n stable（GitHub，2026-05-15）、Coze 官方开发者文档。
参考资源
● Dify 仓库：https://github.com/langgenius/dify（142,000⭐）
● RAGflow 仓库：https://github.com/infiniflow/ragflow（80,700⭐）
● n8n 仓库：https://github.com/n8n-io/n8n（188,000⭐）
● Coze 开发者文档：https://www.coze.com/docs
