Dify、Coze/扣子：低代码 Agent 平台深度评测

原创灵阙教研团队

S 精选提升 | 约 8 分钟阅读更新于 2026-02-28

AI 导读

Dify、Coze/扣子：低代码 Agent 平台深度评测概述低代码 Agent 平台让非技术用户也能构建 AI 应用。这一赛道在 2024-2025 年快速成熟，其中 Dify（开源）和 Coze/扣子（字节跳动）是国内最有代表性的两个平台。本文从架构设计、功能覆盖、开发体验、部署运维和适用场景五个维度进行深度对比。平台概览维度 Dify Coze/扣子定位开源 LLM...

Dify、Coze/扣子：低代码 Agent 平台深度评测

概述

低代码 Agent 平台让非技术用户也能构建 AI 应用。这一赛道在 2024-2025 年快速成熟，其中 Dify（开源）和 Coze/扣子（字节跳动）是国内最有代表性的两个平台。

本文从架构设计、功能覆盖、开发体验、部署运维和适用场景五个维度进行深度对比。

平台概览

维度	Dify	Coze/扣子
定位	开源 LLM 应用开发平台	字节跳动 AI Bot 开发平台
开源	是（Apache 2.0）	否（SaaS）
私有化部署	支持（Docker/K8s）	不支持（仅 SaaS）
核心功能	Workflow + RAG + Agent	Bot + Plugin + Workflow
模型支持	OpenAI / Anthropic / 本地模型 / 100+	GPT / Claude / 豆包（字节）
国内版	dify.ai	coze.cn (扣子)
国际版	dify.ai	coze.com
定价	开源免费 / Cloud 按用量	免费增值

架构对比

Dify 架构

Dify 技术栈
    |
    ├── 前端: React + TypeScript
    ├── 后端: Python (Flask)
    ├── 数据库: PostgreSQL
    ├── 缓存: Redis
    ├── 向量库: Weaviate / Qdrant / Milvus / PGVector
    ├── 文件存储: S3 / 本地
    └── 队列: Celery + Redis

Dify 的核心设计是"Workflow First"：所有 AI 应用本质上是一个可视化工作流，由节点（Node）和连线（Edge）组成。

核心概念：

Application：最终的 AI 应用（聊天助手/文本生成/Agent/Workflow）
Workflow：可视化编排的处理流程
Knowledge：RAG 知识库（文档上传 -> 分块 -> 向量化 -> 检索）
Tool：内置工具 + 自定义 API 工具
Model Provider：模型提供商配置

Coze/扣子架构

Coze/扣子 技术栈
    |
    ├── Bot Builder: 可视化 Bot 配置
    ├── Plugin System: 插件市场 + 自定义插件
    ├── Workflow: 可视化工作流
    ├── Knowledge: 知识库（RAG）
    ├── Memory: 长期记忆
    └── Publishing: 多渠道发布

Coze 的核心设计是"Bot First"：以 Bot（智能体）为中心，通过插件和工作流扩展能力。

核心概念：

Bot：智能体（Persona + Skills + Knowledge + Memory）
Plugin：能力扩展（内置 / 市场 / 自定义）
Workflow：复杂逻辑编排
Knowledge：知识库
Memory：跨对话记忆（变量持久化）

功能深度对比

RAG / 知识库

能力	Dify	Coze/扣子
文档格式	PDF/Word/Excel/Markdown/HTML/TXT/CSV	PDF/Word/Excel/TXT/Markdown
网页抓取	支持（同步网页内容）	支持（URL 导入）
API 数据源	支持（自定义 API）	有限
分块策略	自动/自定义/按段落/按标题	自动/自定义大小
向量数据库	8+ 选择（Weaviate/Qdrant/Milvus/PGVector等）	内置（不可选）
Embedding 模型	可选（OpenAI/本地/任意）	内置（不可选）
混合检索	支持（向量+关键词）	支持
Rerank	支持（Cohere/本地）	内置
分段预览	支持（可视化查看分段结果）	支持
单知识库容量	取决于向量库配置	免费版有限制

分析：Dify 在 RAG 方面更灵活，允许选择向量数据库、Embedding 模型和检索策略。Coze 更开箱即用，但自定义空间有限。对于需要精细调优 RAG 效果的场景，Dify 是更好的选择。

Workflow 编排

能力	Dify	Coze/扣子
节点类型	LLM/知识检索/代码/HTTP/条件/循环/变量	LLM/知识库/代码/HTTP/条件/插件调用
代码节点	Python/JavaScript	Python/JavaScript
条件分支	支持	支持
循环	支持（迭代节点）	支持
变量传递	显式（节点输入/输出绑定）	显式 + 隐式
子工作流	支持	支持
错误处理	重试/默认值/异常分支	重试/异常分支
调试	单步执行/中间结果查看	单步执行/日志
模板	社区模板市场	官方模板库

编排示例：客服 Bot

Dify Workflow：

# Dify 工作流伪描述
nodes:
  - id: start
    type: start
    outputs: [user_query]

  - id: intent_classify
    type: llm
    model: gpt-4o-mini
    prompt: "分类用户意图：退货/咨询/投诉/其他"
    inputs: [user_query]
    outputs: [intent]

  - id: route
    type: condition
    conditions:
      - if: intent == "退货"
        goto: refund_flow
      - if: intent == "咨询"
        goto: knowledge_search
      - else:
        goto: general_reply

  - id: knowledge_search
    type: knowledge_retrieval
    dataset: product_knowledge_base
    inputs: [user_query]
    outputs: [relevant_docs]

  - id: general_reply
    type: llm
    model: gpt-4o
    prompt: "基于以下知识回答用户问题..."
    inputs: [user_query, relevant_docs]
    outputs: [answer]

Coze Bot 配置：

Bot: 客服助手

Persona:
  你是一个专业的客服代表，帮助用户解决产品相关问题。
  遇到退货请求，引导用户提供订单号。
  遇到投诉，安抚用户情绪并记录问题。

Skills:
  - Plugin: 订单查询插件
  - Plugin: 退货流程插件
  - Knowledge: 产品知识库
  - Workflow: 投诉处理流程

Memory:
  - 用户偏好语言
  - 历史订单号
  - 上次对话摘要

Agent 能力

能力	Dify	Coze/扣子
Agent 模式	Function Calling / ReAct	Function Calling
工具调用	内置 + 自定义 API + 代码工具	插件市场 + 自定义插件
并行工具调用	支持	支持
迭代轮次控制	可配置	可配置
多 Agent	不原生支持	不支持
Agent 日志	详细（每步推理可见）	中等

模型支持

模型提供商	Dify	Coze/扣子
OpenAI (GPT-4o等)	支持	支持
Anthropic (Claude)	支持	支持
Google (Gemini)	支持	有限
字节豆包	可配置	原生支持（优惠定价）
通义千问	支持	有限
本地模型 (Ollama等)	支持	不支持
自定义兼容 API	支持	不支持
模型微调	不直接支持	不支持

Dify 优势：支持 100+ 模型提供商，包括本地部署的 Ollama 模型。对于数据敏感或成本敏感的场景，可以使用本地模型。

Coze 优势：与字节豆包深度集成，使用豆包模型有价格优势。

发布与集成

渠道	Dify	Coze/扣子
Web 嵌入	iframe / JS SDK	内置
API 接口	RESTful API	API
微信公众号	需自行开发	原生支持
飞书	需自行开发	原生支持
Discord	需自行开发	原生支持（国际版）
Slack	需自行开发	原生支持（国际版）
网页 Bot	原生支持	原生支持
小程序	需自行开发	部分支持

Coze 的发布优势：一键发布到飞书、微信、Discord 等渠道是 Coze 的杀手级功能。对于需要快速接入即时通讯平台的场景，Coze 几乎无敌。

部署与运维

Dify 私有化部署

# Docker Compose 部署（最简方式）
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env

# 编辑 .env 配置
# - SECRET_KEY
# - DATABASE_URL
# - REDIS_URL

docker compose up -d

# 访问 http://localhost:80

# docker-compose.yaml 核心服务
services:
  api:
    image: langgenius/dify-api
    depends_on: [db, redis, weaviate]
    environment:
      MODE: api

  worker:
    image: langgenius/dify-api
    depends_on: [db, redis]
    environment:
      MODE: worker

  web:
    image: langgenius/dify-web
    depends_on: [api]

  db:
    image: postgres:15-alpine

  redis:
    image: redis:7-alpine

  weaviate:
    image: semitechnologies/weaviate

K8s 部署

# Helm 部署
helm repo add dify https://langgenius.github.io/dify-helm
helm install dify dify/dify \
  --namespace dify \
  --create-namespace \
  --set global.storageClass=gp3 \
  --set api.replicas=2 \
  --set worker.replicas=2

Coze

Coze 为纯 SaaS 服务，无需部署。优势是零运维，劣势是数据存储在字节跳动的服务器上。

开发体验对比

API 使用

# Dify API 调用
import requests

# 聊天对话
response = requests.post(
    "https://api.dify.ai/v1/chat-messages",
    headers={"Authorization": "Bearer app-xxx"},
    json={
        "inputs": {},
        "query": "你好",
        "user": "user-123",
        "conversation_id": "",
        "response_mode": "streaming",
    },
    stream=True,
)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        data = json.loads(line.decode().replace("data: ", ""))
        if data["event"] == "message":
            print(data["answer"], end="")

# Workflow 调用
response = requests.post(
    "https://api.dify.ai/v1/workflows/run",
    headers={"Authorization": "Bearer app-xxx"},
    json={
        "inputs": {"query": "分析这段文本的情感"},
        "user": "user-123",
    },
)

# Coze API 调用
import requests

response = requests.post(
    "https://api.coze.cn/v3/chat",
    headers={
        "Authorization": "Bearer pat_xxx",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "bot_id": "bot_xxx",
        "user_id": "user-123",
        "stream": True,
        "additional_messages": [
            {"role": "user", "content": "你好", "content_type": "text"},
        ],
    },
    stream=True,
)

定价对比

Dify

方案	价格	说明
开源自托管	免费	自行承担基础设施成本
Dify Cloud (Sandbox)	免费	200 次消息/天
Dify Cloud (Professional)	$59/月	无限消息，5 团队成员
Dify Cloud (Team)	$159/月	高级功能，无限成员

注意：模型调用费用需另外支付给模型提供商。

Coze/扣子

方案	价格	说明
免费版	免费	每日调用次数有限
专业版	按量计费	按 token 消耗计费
企业版	定制	大客户定制方案

Coze 使用字节豆包模型有价格优势，使用 OpenAI/Claude 等外部模型需要自带 API Key。

选型决策

选 Dify 当

需要私有化部署（数据合规要求）
需要自定义模型（本地 Ollama / 私有 API）
需要精细控制 RAG 管道
需要开源可审计
团队有一定技术能力
需要深度定制 UI 和功能

选 Coze/扣子当

需要快速发布到即时通讯平台（飞书/微信/Discord）
团队以非技术人员为主
需要零运维的 SaaS 服务
使用字节生态（豆包模型有价格优势）
简单的 Bot + 插件场景
需要丰富的插件市场

决策矩阵

                    技术灵活性
                      |
              Dify    *
                      |
                      |
                      |
                      |   * Coze/扣子
                      |
     ─────────────────┼─────────────── 上手易用性
                      |

典型场景匹配

场景	推荐	理由
企业内部知识库	Dify	数据隐私，私有化部署
客服 Bot（飞书/微信）	Coze	一键发布到 IM 平台
复杂业务流程自动化	Dify	Workflow 更强大
个人 AI 助手	Coze	快速上手，免费额度
AI SaaS 产品	Dify	开源可定制，白标化
营销内容生成	Coze	模板丰富，发布渠道多

从低代码到 Pro-Code 的迁移路径

当低代码平台无法满足需求时，迁移路径：

Coze/扣子 -----> Dify (开源) -----> 自建系统 (LangGraph)
(验证想法)       (增加控制力)        (完全自定义)

迁移触发点：
- Coze -> Dify: 需要私有化、需要自定义模型、需要精细 RAG
- Dify -> 自建: 需要多 Agent、需要复杂状态管理、需要极致性能

总结

Dify 和 Coze 代表了低代码 Agent 平台的两个方向：Dify 是"开发者友好的开源平台"，Coze 是"用户友好的 SaaS 产品"。选择取决于你的团队技术能力、数据合规要求和发布渠道需求。对于大多数企业，建议从 Coze 验证想法，用 Dify 落地生产。

Maurice | maurice_wen@proton.me

AI 导读

Dify、Coze/扣子：低代码 Agent 平台深度评测

概述

平台概览

架构对比

Dify 架构

Coze/扣子 架构

功能深度对比

RAG / 知识库

Workflow 编排

编排示例：客服 Bot

Agent 能力

模型支持

发布与集成

部署与运维

Dify 私有化部署

K8s 部署

Coze

开发体验对比

API 使用

定价对比

Dify

Coze/扣子

选型决策

选 Dify 当

选 Coze/扣子 当

决策矩阵

典型场景匹配

从低代码到 Pro-Code 的迁移路径

总结

Coze/扣子架构

选 Coze/扣子当