Coze/Dify/FastGPT/N8N ：该如何选择Agent平台？
在选择 Agent 平台时，Coze、Dify、FastGPT 和 N8N 各有特点。Coze 可能在自然语言处理方面表现出色，能提供精准的语言交互。Dify 或许在数据处理和模型训练上有优势，可快速生成高质量内容。FastGPT 强调快速响应和高效处理，适合对速度要求高的场景。N8N 则更侧重于工作流自动化，能便捷地连接各种工具和服务。选择需根据具体需求，如语言处理需求可优先考虑 Coze 和 Dify；注重效率和自动化则 N8N 可能更合适；对快速响应要求高则选 FastGPT。综合评估后，才能选出最适合的 Agent 平台。
前两天我们探讨过Agent平台的技术门槛并不高，所以要做好是有几个方面的前提：
流量，包括开源社区的流量；
数据隐私与安全；
工具生态，这里包括通用领域插件如日历查询，也包括垂直领域的差距，比如医疗体系的合理用药、语言体系的小语种翻译；
幻觉问题，核心就是垂直领域的问题。
第四点是深度使用后才会涉及的问题，一个团队选择Agent平台的时候最初考虑的还是流量、数据安全与工具生态是否健全的问题。
而Dify在开源社区这里是走得比较早的，但有红利就有竞争对手。这不FastGPT与N8N等开源Agent平台相继就出现了，我们这里也依次做下简单介绍。
FastGPT
与Dify、Coze等Agent平台已知，其主打的都是几个核心功能：
可视化编排，也就是拖拽实现工作流；
零代码平台，主打一个完全线上化，不需要任何开发动作；
工具链，也就是常规的随意基座模型选择外加个必须存在的知识库。
其界面与一般的Agent平台很类似的，这其实很容易理解从人力物力角度出发，一般的Agent是做不过Coze的，好的工具Coze一定会有：
从调试界面来说，Coze功能会更强大一些：
总体功能与Coze、Dify非常类似，但说一个缺点：对比Coze与Dify，FastGPT的工具生态弱很多。
比如，FastGPT也会提供基础的联网搜索、知识库查询、文本处理等，但在垂直领域深度工具，如医疗体系合理用药引擎、特定小语种的高精度翻译 API、专业金融数据分析接口；
和丰富的通用生活/效率工具，如深度集成主流日历、邮件、CRM、电商平台、社交媒体发布等方面，存在明显差距。
举个例子，一家公司现在有搭建一个HR应用的需求，它在Coze上可能马上就能找到类似的案例，虽然不会完全满足，但作为一个参考样例却能节约不少时间，这就是生态的威力。
另一方面，Coze 能无缝接入飞书、抖音等字节系产品的数据和能力；Dify 也在积极对接各类 SaaS 和企业系统。
FastGPT 虽然也支持自定义 API 接入，但在开箱即用的、经过深度优化和认证的官方集成方面，其生态的成熟度和丰富度远不及前两者。
当前环境是很浮躁的，用户很难花更多精力自行寻找、配置和调试第三方工具。
综合而言，FastGPT 的优势是极低的上手门槛与私有化友好，适合中小团队做POC验证；但若追求成熟插件生态、企业级权限与大规模检索性能，Coze、Dify 可能更省心。
虽然最初Coze、Dify、FastGPT在宣传上都有所侧重，比如FastGPT一直强调的是自己在知识库一块的应用，只不过知识库是一块肥肉，而且从实际应用角度它很难做过Coze+飞书文档。
当然，无论是Dify还是FastGPT，他们更多的机会依旧是私有化部署和数据安全一块。
然后说下N8N。
N8N
就我观察，当前熟知程度最高的还是Coze和Dify，原因前面也说了就是工具生态所致。
但就在这种情况下，也有几个粉丝零星地在提N8N比较好用（这里有个前提，他们都是研发出身）。
于是这里就产生了视角与喜好的区别了：
开发者对Agent平台的喜好，主要会围绕自由度、可扩展、私有化等关键词展开；
而产品/运营对Agent平台的喜好，会围绕零代码、可视化、快速验证、渠道发布等关键词展开。
N8N从设计上其实是切中了第一块，他从定位上就天生是给技术人提供“二次开发 + 基建可控”的空间。
Coze从出发来说，还是更倾向于把复杂度包好，让非技术角色能快速做聊天机器人。
为什么N8N会让开发者更舒服，有以下几点：
总结来说就是把N8N当成“低代码的 Airflow + Zapier”，可视化只是入口，深水区全给你留着。说白了就是透明度较高。
所以，如果目标是私有化+有多种系统要对接+要写很多自定义逻辑，那么N8N可能是首选。
如果目标是3天上线一个问答机器人 + 不想写代码 + 交互简单。不用考虑，Coze是首选；
如果在体验上有各种骚操作的话，可能就得适时考虑N8N还是Dify了。
结语
回到企业落地的三大核心：接入门槛低、稳定可扩展、成本低。
Coze 借助字节生态与现成插件，适合需求标准、上线周期紧的业务部门，重点是速度；
Dify 提供从模型路由到数据集管控的一整套 LLMOps 能力，兼顾灵活与可控，适合希望在私有化与云服务间自由切换的中大型团队；
FastGPT / RAGFlow 针对知识库场景做了深度优化，支持完全本地化，对医疗、金融等高合规行业更友好；
N8N 定位工作流自动化引擎，500+ 节点与脚本混写让跨系统集成和复杂逻辑落地更高效，适合开发团队主导、系统接口繁多的场景。
虽然它们之间有所侧重，但几个开源项目正在走向同质化，选型时，先明确数据安全红线和业务复杂度，再评估团队技术栈：
安全等级，若核心数据不能外流，本地化能力是硬指标；
流程复杂度，集成系统越多、逻辑越长，越需要可编排、可扩展的底层；
成本与迭代，一次性投入与后续维护要算总账，而非只看首年费用。
实践中，很少有单一平台能覆盖所有需求。常见组合是：
Coze 做快速原型，验证交互与用户体验；
Dify 管理模型与策略，统一鉴权与监控；
n8n 串联业务系统，处理异步任务与数据回写；
FastGPT / RAGFlow 负责核心知识库，保障检索准确与合规。
简而言之，没有“最强”工具，只有与业务、团队、预算匹配的最合适方案。
本文来自微信公众号：叶小钗，作者：叶小钗