低代码 Agent 平台横评：Dify、n8n、Flowise、FastGPT、扣子（Coze）选型指南

2025 年是低代码 Agent 平台全面爆发的一年。Dify、n8n、Flowise、FastGPT、扣子（Coze）——这五个名字几乎出现在每一家企业的 Agent 选型 PPT 上。但"低代码"听起来简单，真正落地时却充满陷阱：可视化画布和工程化落地之间存在巨大鸿沟，企业级 RAG 和演示 Demo 完全是两个物种。本文从六个维度系统横评五大平台，并给出三类典型场景的选型决策树。

一、平台定位与目标用户

五个平台的原始定位截然不同，理解定位是选型的第一步：

平台	定位	目标用户	核心理念
Dify	LLM 应用开发平台	全栈开发者 + 产品经理	把 LLM 当后端，做应用工程化
n8n	工作流自动化平台（RPA 出身）	业务运营 + 运维	连接一切系统，AI 只是节点之一
Flowise	可视化 LangChain 编排	AI 工程师 + 独立开发者	把 LangChain 代码变成画布
FastGPT	知识库 + RAG 工作台	客服团队 + 知识管理	知识库是 Agent 的大脑
扣子 Coze	消费级 Bot 平台	运营 + 创作者 + 个人开发者	零门槛做 Bot，分发到抖音/飞书

关键区别：Dify/Flowise/FastGPT 是 LLM-native，以 LLM 为核心组织工作流；n8n 是 integration-native，以系统集成为核心；Coze 是 consumer-native，以分发渠道为核心。

二、架构对比

Dify：BaaS 架构

Dify 提供托管版（Dify Cloud）和自部署版（Dify CE/Enterprise），架构分四层：API 网关层、编排引擎层（基于 DSL 的可视化工作流，类似 Airflow DAG）、模型网关层（抽象 30+ LLM Provider）、知识库层（内置 RAG 引擎）。

services:
  api:
    image: langgenius/dify-api:latest
    depends_on: [postgres, redis]
  worker:
    image: langgenius/dify-api:latest
    command: worker
  web:
    image: langgenius/dify-web:latest
  sandbox:
    image: langgenius/dify-sandbox:latest
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
  redis:
    image: redis:7-alpine

n8n：节点编辑器架构

n8n 起源于 RPA，架构与传统工作流引擎类似。节点生态是官方+社区维护的 400+ 节点，覆盖几乎所有 SaaS 系统。

Flowise：LangChain 可视化映射

Flowise 的核心理念非常纯粹：每个 LangChain 概念对应一个画布节点。从 LLM Chain 到 ReAct Agent，从 ConversationalRetrievalQA 到 MultiPromptChain——LangChain 的所有抽象都能在画布上拖出来。

FastGPT：知识库优先

FastGPT 由 Labring 开源，架构围绕"知识库 → 应用"组织。核心创新是知识库即 Agent 的大脑，所有对话应用都默认挂载一个知识库，模型的选择反而是次要的配置项。

扣子 Coze：消费级 Bot 分发

Coze 是字节跳动 2024 年推出的消费级 Bot 平台，最大的不同是分发闭环：创建端零代码可视化编辑器，分发端一键发布到飞书、抖音、微信、网页、API，运营端用户行为分析、对话日志、A/B 测试。

三、可视化能力对比

维度	Dify	n8n	Flowise	FastGPT	Coze
画布交互	DSL 节点 + 边	节点 + 边	节点 + 边	节点 + 边	模块卡片
调试能力	单步调试 + 日志	单步执行 + 历史	单步测试	单步对话	实时预览
代码扩展	自定义代码节点	自定义函数节点	自定义 JS/Python 节点	有限	不支持
版本管理	草稿/发布/历史	手动导出	手动导出	手动导出	内置
多人协作	角色 + 权限	单租户	单租户	单租户	团队空间

四、工具调用与 MCP 支持

平台	工具调用方式	MCP 支持
Dify	内置 + OpenAPI 导入	原生支持
n8n	节点即工具	部分（社区节点）
Flowise	LangChain Tools 映射	不支持
FastGPT	自定义插件	不支持
Coze	插件市场	字节 MCP 网关

五、知识库与 RAG 能力

FastGPT 的知识库能力是五者中最强的——支持父子分段、QA 拆分、混合检索和重排序，是企业级 RAG 的首选。Dify 的 RAG 能力也很完善。Flowise 依赖 LangChain 的 RAG 实现。n8n 没有原生 RAG。Coze 的 RAG 偏向消费级。

六、私有化部署与计费

平台	开源	自部署难度	商业版定价
Dify	Apache 2.0	中等	企业版 $59/用户/月
n8n	Sustainable Use	简单	Cloud 版 €20/月起
Flowise	MIT	中等	无商业版
FastGPT	Apache 2.0	中等	企业版按需询价
Coze	闭源	不支持	免费 + 企业版

七、典型场景选型决策树

场景 1（客服机器人 + 企业知识库）：需要私有化 → FastGPT 或 Dify 自部署；字节生态 → Coze；否则 → Dify Cloud。

场景 2（RPA/系统集成）：n8n 是几乎唯一的选择，400+ 节点覆盖几乎所有 SaaS 系统。

场景 3（AI 工程师快速原型）：Flowise，直接对应 LangChain 概念，AI 工程师零学习成本。

场景 4（消费级 Bot 分发）：Coze，抖音/飞书/微信生态内分发。

八、推荐组合

初创团队：Dify Cloud + Flowise（双线：业务用 Dify，技术实验用 Flowise）
企业 IT：Dify 自部署 + n8n 自部署（Dify 跑 AI 应用，n8n 跑系统集成）
客服/知识管理团队：FastGPT 自部署（专注知识库场景）
运营/营销/电商：Coze（字节生态内分发）
AI 工程师团队：Dify + 直接写代码（避免 Flowise 的抽象层）

最后一句话：没有"最好的平台"，只有"最适合你业务的平台"。