Ai工作流工具有那些如Dify、coze扣子等以及他们是否开源

news2025/4/1 5:16:52

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Dify (https://difycloud.com/)

  • 核心定位:专业级 LLM 应用开发平台,支持复杂 AI 工作流构建与企业级管理。
  • 典型场景:企业智能客服、数据分析系统、复杂自动化流程构建等。
  • 适合需要深度定制、企业级管理和复杂 AI 逻辑的开发者,强调灵活性与扩展性。
  • 技术深度
    支持自定义插件开发(如 Python 脚本)、私有部署(Kubernetes 集群),适合需要深度控制 AI 逻辑的企业。

Dify 功能

  • 模型兼容性:支持接入 GPT-4、DeepSeek k、文心一言等主流 LLM,提供模型管理与调优工具。
  • RAG 引擎:内置检索增强生成能力,支持多源数据整合与实时知识问答。内置的 RAG 引擎能高效检索和处理信息。在智能问答场景中,它能快速从大量数据里找到相关内容,结合语言模型生成精准回答,提高信息获取的准确性与效率。
  • Agent 工作流:通过可视化编排实现多步骤任务自动化(如数据处理、跨平台 API 调用)。可以自动化执行复杂任务序列。例如在处理多步骤的数据处理与分析任务时,通过预设的 Agent 工作流,能依次完成数据收集、清洗、分析以及报告生成等一系列操作,节省人力和时间成本。
  • 企业级功能:支持 SSO、角色权限管理、应用监控与日志分析,保障协作安全。提供单点登录(SSO)和访问控制等功能。在企业多用户协作场景下,SSO 方便员工统一登录管理,访问控制可根据员工角色和职责分配不同权限,确保数据安全和操作合规 。
  • 开源生态:完全开源(Apache 2.0+MIT 协议),社区活跃,提供插件扩展和自定义开发空间。
  • 与云服务集成:深度对接阿里云 DMS、瑶池向量引擎等,支持一键部署与弹性扩容。
  • 丰富的 LLMs 支持:能接入多种大型语言模型,不局限于某一特定模型,给予用户广泛选择,可根据实际需求和应用场景挑选最适配的模型 ,像对接 GPT-4、DeepSeek 等模型,满足不同的对话交互、内容生成需求。
  • 可观测性:具备强大的监控和日志功能,能实时跟踪 AI 应用的运行状态,如响应时间、请求量、模型输出情况等。借助这些数据,用户能深入了解应用表现,及时发现问题并优化,保障应用稳定高效运行。

Dify 是否开源

  • Dify 是完全开源 的,采用 Apache 2.0+MIT 混合开源协议。其开源特性允许开发者自由修改代码以满足定制需求,社区活跃度高,由专业团队与开发者共同维护。
  • 社区驱动:由专业团队与开发者共同维护,社区活跃度高,贡献插件超 200 个1。

Dify 公司背景

  • 成立信息与发展历程:Dify 成立于 2023 年 ,公司名称源自 define+modify,寓意定义并持续改进 AI 应用。成立 12 个月时,就收获了超过 3 万 star,全球安装量超 40 万,其开源大模型中间件在 2024 年 5 月全球增速排名第一。2024 年,公司推出主力产品 difyworkflow,这是一个兼顾易用和灵活的开发框架,一经推出便在用户和社区中引发广泛反响。
  • 团队背景:由原腾讯云 CODING DevOps 团队的核心成员打造。这些成员在 SaaS 开发者工具产品领域经验丰富,曾成功打造多款开发者协同产品,将 CODING 发展为国内成熟度高、覆盖面广、拥有数百万开发者用户的一站式 DevOps 平台,为 Dify 的研发提供了有力支撑。
  • 发展规划与目标:Dify 致力于打造易用的 LLMOps 平台,让更多人能够创建可持续运营的原生 AI 应用。未来规划包括支持更多开源模型、完善数据监控、推出插件能力、丰富应用模版等,持续拓展和优化产品功能 。
  • 公司背景
    Dify 由苏州语灵人工智能科技有限公司开发,成立于 2023 年 3 月,核心团队来自腾讯云 CODING DevOps 团队,曾主导国内首个百万级开发者协同平台的建设12。公司注册资本 143.6 万元,定位为 LLMOps(大模型运维)领域的技术服务商,通过开源生态与云服务结合实现商业化。
  • 技术基因
    团队在开发者工具、DevOps 流程管理领域有深厚积累,将企业级协作经验融入 AI 应用开发,例如支持多用户权限管理、应用版本控制等功能。
  • 商业化模式
    提供云服务(Dify Cloud)与企业级部署方案,收费模式包括订阅制和定制化开发服务。

coze扣子 (https://www.coze.cn/)

  • 核心定位:低代码 AI 应用开发平台,强调快速搭建与多场景覆盖。
  • 典型场景:电商客服、社交媒体内容生成、个人创意工具等。
  • 适合快速验证想法、非技术人员或轻量级场景,注重易用性与模板化落地。
  • 技术限制
    依赖官方插件与模型(如豆包),无法深度修改底层逻辑,适合快速验证需求而非长期技术掌控。

coze功能

  • 无需代码创建应用
    • 通过图形化界面拖拽组件,无需编程即可生成 AI 应用(如客服机器人、内容生成工具)。
    • 用户通过图形化界面就能轻松搭建 AI 应用,无需编写代码,降低了开发门槛,让没有技术背景的人员也能参与到 AI 应用开发中,比如快速创建一个简单的智能客服应用。
  • 多平台发布与支持
    • 支持部署到微信、抖音、飞书等社交平台,或通过 API 集成到自有系统。
    • 支持将创建的 AI 应用发布到多个平台,还提供 WebSDK 及 API ,方便与其他系统集成。开发者可将扣子创建的应用集成到自有网站、小程序中,拓展应用使用场景。
  • 丰富的模板与示例
    • 提供电商客服、图像生成、简历分析等 60 + 模板,内置 “苏瑶” 等拟人化智能体。
    • 提供大量优质模板,涵盖智能客服、商品推荐、日程管理、PPT 生成等多个领域。用户利用这些模板,能快速打造满足自身需求的 AI 应用,节省开发时间和精力,如使用 PPT 生成助手模板一键生成 PPT 内容大纲和演示文稿。
  • 多种智能体服务:拥有各种智能体,如商品推荐助手、智能客服助手、私人日程助理等。这些智能体可以为用户提供具体的服务功能,用户直接使用这些智能体,快速获得相应的服务,像商品推荐助手依据用户偏好精准推荐商品 。
  • 知识库与插件:支持上传文档构建专属知识库,集成资讯阅读、日程管理等第三方插件。
  • 轻量化工具:针对 C 端场景设计,如手机端生图小程序、自媒体图文创作助手等。

coze 是否开源

扣子是由字节跳动推出的,商业化导向明确,未明确开源信息,更多依赖官方更新和支持。

  • 闭源商业化:由字节跳动开发,未开放源代码,依赖官方更新与付费服务。
  • 生态封闭:提供 API 接口但限制深度定制,适合快速验证需求而非长期技术掌控。

coze 公司背景

  • 公司背景
    Coze 是字节跳动旗下产品,由 2024 年成立的 Flow 部门主导开发,该部门由技术副总裁洪定坤领导,业务负责人为字节大模型团队核心成员朱文佳5。产品由字节跳动新加坡公司 SPRING (SG) PTE.LTD 运营,依托字节生态(如抖音、飞书)快速落地。
  • 战略定位
    作为字节 “AI 原生” 战略的重要载体,Coze 旨在降低 AI 应用开发门槛,推动字节大模型(如豆包)在 C 端和企业场景的普及。
  • 商业化模式
    免费版功能有限,付费版提供更高并发、私有化部署及专属模型服务,收费模式与字节云服务(火山引擎)深度绑定。

同类产品 开源与闭源的多元选择

1. 开源工具(与 Dify 对标)

  • LazyLLM:商汤推出的低代码大模型应用开发框架,支持数据流拼接与多 Agent 协同,10 行代码即可构建复杂 AI 应用1。
  • Composio:支持 JavaScript 开发与多平台集成,无缝对接 CRM、效率工具等,兼容 LangChain、LlamaIndex 等框架1。
  • FastGPT:开源知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理与模型调用功能,支持 Flow 可视化工作流编排2。
  • Protofy:低代码全栈开发平台,集成 AI 辅助功能,支持 Web、移动应用及 IoT 设备开发14。

2. 商业化平台(与扣子对标)

  • Copilot Studio:微软推出的低代码工具,支持定制 Microsoft 365 Copilot,构建企业级 AI 助手,提供端到端生命周期管理19。
  • Mendix:国际领先的低代码平台,支持复杂业务逻辑开发,与 Salesforce 生态深度集成18。
  • 钉钉宜搭:阿里旗下低代码平台,无缝对接钉钉生态,适合企业内部应用快速搭建18。
  • 飞书智能伙伴:飞书推出的企业级 AI 应用开发平台,支持多模态交互与行业解决方案,提供开箱即用的智能体模板21。

Dify 、Coze团队背景:技术积累与战略资源的碰撞

1. Dify 团队:腾讯系技术基因与开源精神
  • 核心成员:

    • 张路宇(CEO):原腾讯云 CODING DevOps 负责人,主导过百万级开发者协同平台的设计与运营。
    • 技术团队:80% 成员来自腾讯、华为等企业,具备 SaaS 产品研发与开源社区运营经验12。
  • 技术理念
    强调 “开发者友好”,通过 YAML 配置文件实现 AI 应用的声明式开发,降低技术门槛。

2. Coze 团队:字节跳动的 AI 战略执行者
  • 核心成员:

    • 洪定坤(技术副总裁):字节跳动 AI 技术负责人,主导过抖音推荐算法、豆包大模型等项目。
    • 朱文佳(业务带头人):字节大模型团队核心成员,负责 Coze 与豆包的技术整合5。
  • 资源优势
    依托字节生态(如抖音日活 7 亿 +),快速验证 C 端场景,同时接入火山引擎的算力资源。

维度Dify扣子(Coze)
核心定位专业开发者与企业级 LLMOps非技术人员与轻量级场景快速落地
技术深度支持模型调优、复杂工作流依赖模板与官方插件,限制深度定制
生态开放开源社区活跃,支持第三方插件闭源,依赖字节生态
典型场景企业智能客服、数据分析、自动化流程电商客服、社交媒体内容生成、个人工具

功能差异与选型建议

维度Dify扣子(Coze)
核心定位专业开发者与企业级 LLMOps非技术人员与轻量级场景快速落地
技术深度支持模型调优、复杂工作流依赖模板与官方插件,限制深度定制
开源属性完全开源,社区活跃闭源,依赖官方生态
适用场景企业智能客服、数据分析、自动化流程电商客服、社交媒体内容生成、个人工具

开源属性:开放协作与商业闭环的选择

维度Dify扣子(Coze)
开源性完全开源(Apache 2.0+MIT 协议),代码可自由修改、商用1。闭源,仅提供 API 接口与 SDK(如 C# 客户端 coze-sharp 开源项目)8。
社区生态社区活跃,贡献插件超 200 个,支持企业级定制。依赖官方更新,生态封闭,插件需通过审核。
技术掌控支持私有化部署,数据主权完全自主。数据存储于字节云,受平台合规限制。

总结

若需高度控制 AI 模型与工作流,选 Dify;若需快速上线应用并覆盖多平台,选扣子。

  • 选 Dify:若需深度控制 AI 模型与工作流,或计划长期技术积累与定制开发。
  • 选扣子:若需快速验证想法、非技术人员主导,或依赖字节生态(如抖音、飞书)。
  • 同类替代:开源场景可尝试 LazyLLM、Composio;闭源场景可考虑 Copilot Studio、Mendix。

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