低代码 AI 平台对比：Dify / FastGPT / Coze / Flowise（2026 年版）
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灵阙教研团队
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更新于 2026-02-28 AI 导读
低代码 AI 平台对比：Dify / FastGPT / Coze / Flowise（2026 年版） 1. 引言 构建 AI 应用的门槛正在急剧降低。过去需要机器学习工程师才能完成的工作，现在产品经理和业务人员通过可视化拖拽就能实现。这一变革的推动者是低代码 AI 平台——它们提供可视化的工作流编辑器、预置的 LLM 集成、知识库管理和一键部署能力。 2024-2026...
低代码 AI 平台对比：Dify / FastGPT / Coze / Flowise（2026 年版）
1. 引言
构建 AI 应用的门槛正在急剧降低。过去需要机器学习工程师才能完成的工作，现在产品经理和业务人员通过可视化拖拽就能实现。这一变革的推动者是低代码 AI 平台——它们提供可视化的工作流编辑器、预置的 LLM 集成、知识库管理和一键部署能力。
2024-2026 年间，四个平台成为这一赛道的代表：Dify（开源，企业级定位）、FastGPT（开源，知识库专精）、Coze（字节跳动，生态整合）、Flowise（开源，开发者友好）。本文从架构设计、功能深度、部署灵活性、社区生态等维度进行系统对比。
2. 产品概览
| 维度 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 开发方 | Dify.AI（中国团队） | labring（中国团队） | 字节跳动 | 开源社区 |
| 开源协议 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | 闭源（SaaS） | Apache 2.0 |
| GitHub Stars | ~55K | ~20K | N/A | ~33K |
| 定位 | LLM 应用开发平台 | 知识库 + AI 客服 | AI Bot 构建平台 | LLM 工作流编辑器 |
| 主要语言 | Python + TypeScript | TypeScript | N/A（闭源） | TypeScript |
| 部署方式 | 自部署 / 云服务 | 自部署 / 云服务 | 仅云服务 | 自部署 |
3. 架构设计
3.1 Dify 架构
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Dify 平台 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ │
│ │ Workflow │ │ 知识库 │ │ Agent │ │
│ │ Studio │ │ Knowledge │ │ Studio │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └───┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌────┴──────────────┴────────────┴────┐ │
│ │ 核心引擎层 │ │
│ │ - LLM 路由（OpenAI/Anthropic/...） │ │
│ │ - 向量检索引擎 │ │
│ │ - 工具调用框架 │ │
│ │ - 变量管理与模板 │ │
│ └────┬───────────────────────────┬────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────┴────┐ ┌──────┴────┐ │
│ │ API 服务 │ │ Web 前端 │ │
│ │ RESTful │ │ React │ │
│ └─────────┘ └───────────┘ │
└──────────────────────────────────────────┘
Dify 的架构特点是全栈一体化：从模型路由、知识库管理、工作流编排到 API 发布，所有环节都在一个平台内闭环。
3.2 FastGPT 架构
┌──────────────────────────────────────────┐
│ FastGPT 平台 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ 应用编排 │ │ 知识库（核心模块） │ │
│ │ 工作流 │ │ - 文档管理 │ │
│ │ │ │ - QA 对提取 │ │
│ │ │ │ - 手动标注 │ │
│ └────┬─────┘ └──────────┬───────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────┴────────────────────┴────────────┐ │
│ │ OneAPI（模型网关） │ │
│ │ 统一管理多个 LLM API Key 和渠道 │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────┘
FastGPT 的架构特点是知识库优先：整个平台围绕知识库构建，提供了极其细致的知识库管理能力（QA 对提取、手动标注、分片预览等），然后在知识库之上构建应用。
3.3 Coze 架构
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Coze 平台 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ │
│ │ Bot 编辑 │ │ Workflow │ │ Plugin │ │
│ │ 对话式 │ │ 可视化 │ │ 市场 │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └───┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌────┴──────────────┴────────────┴────┐ │
│ │ 字节跳动基础设施 │ │
│ │ - 豆包大模型 / GPT-4o │ │
│ │ - 向量检索 │ │
│ │ - 多渠道发布（飞书/抖音/网页/API） │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────┘
Coze 的架构特点是生态整合：深度绑定字节跳动生态（飞书、抖音、豆包），提供开箱即用的多渠道发布能力。
3.4 Flowise 架构
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Flowise 平台 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────┐ │
│ │ 可视化节点编辑器（React Flow） │ │
│ │ │ │
│ │ [LLM] ──> [Prompt] ──> [Chain] │ │
│ │ ↑ │ │
│ │ [Retriever] │ │
│ │ ↑ │ │
│ │ [VectorStore] │ │
│ └───────────────┬──────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────┴──────────────────────┐ │
│ │ LangChain.js 运行时 │ │
│ │ 直接映射 LangChain 组件为可视化节点 │ │
│ └──────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────┘
Flowise 的架构特点是LangChain 的可视化前端：每个可视化节点直接对应 LangChain.js 的一个组件，开发者可以在不写代码的情况下组合 LangChain 管道。
4. 功能对比
4.1 工作流 / 编排能力
| 能力 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 可视化编辑器 | 优秀（Flow 式） | 优秀（Flow 式） | 优秀（Flow 式） | 优秀（React Flow） |
| 条件分支 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 循环 | 支持 | 支持 | 支持 | 有限 |
| 并行执行 | 支持 | 支持 | 支持 | 有限 |
| 变量管理 | 支持 | 支持 | 支持 | 基本 |
| 人工审核节点 | 支持 | 有限 | 不支持 | 不支持 |
| 错误处理/重试 | 支持 | 支持 | 支持 | 有限 |
| 子工作流 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 |
| 工作流模板 | 丰富 | 中等 | 丰富 | 社区贡献 |
| 代码节点 | Python/JS | JS | Python/JS | JS |
4.2 知识库能力
| 能力 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 文档格式支持 | 广泛 | 广泛 | 广泛 | 依赖 LangChain |
| QA 对提取 | 支持 | 核心特色 | 不支持 | 不支持 |
| 手动标注/校正 | 有限 | 核心特色 | 有限 | 不支持 |
| 分片预览 | 支持 | 核心特色 | 有限 | 不支持 |
| 混合检索 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 重排序 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 多知识库路由 | 支持 | 支持 | 支持 | 手动配置 |
| 自动同步/更新 | 支持 | 支持 | 有限 | 不支持 |
| 权限隔离 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 向量数据库 | 多种 | 自建 PG | 内置 | 多种 |
FastGPT 在知识库管理方面有显著优势：
- QA 对提取：自动从文档中提取问答对，比纯文本分块更精准
- 手动标注：允许运营人员修正 AI 的回答，这些修正会被记忆
- 分片预览：可视化预览每个文档被分成了哪些片段，方便调试
4.3 模型支持
| 模型 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 支持 | 支持（OneAPI） | 支持（GPT-4o） | 支持 |
| Anthropic Claude | 支持 | 支持（OneAPI） | 不支持 | 支持 |
| Google Gemini | 支持 | 支持（OneAPI） | 不支持 | 支持 |
| 豆包/云雀 | 支持 | 支持（OneAPI） | 内置（核心） | 需适配 |
| 通义千问 | 支持 | 支持（OneAPI） | 不支持 | 需适配 |
| DeepSeek | 支持 | 支持（OneAPI） | 不支持 | 支持 |
| 本地模型（Ollama） | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 自定义模型 API | 支持 | 支持（OneAPI） | 不支持 | 支持 |
Dify 的模型支持最为全面，内置了主流模型提供商的适配器。
FastGPT 通过 OneAPI（统一 API 网关）支持几乎所有模型，但需要额外部署 OneAPI 服务。
Coze 深度绑定字节跳动的豆包大模型，国际版支持 GPT-4o，但模型选择灵活性最差。
4.4 应用类型
| 类型 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 对话式 Bot | 支持 | 支持 | 核心特色 | 支持 |
| Workflow 应用 | 核心特色 | 支持 | 支持 | 核心特色 |
| 文本生成应用 | 支持 | 有限 | 有限 | 支持 |
| Agent 应用 | 支持 | 有限 | 支持 | 支持 |
| 表单/结构化输入 | 支持 | 支持 | 不支持 | 有限 |
4.5 发布与集成
| 渠道 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| Web 聊天窗口 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| API 调用 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 嵌入式 iframe | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 微信/企微 | 需对接 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 飞书 | 需对接 | 需对接 | 核心特色 | 不支持 |
| 抖音 | 不支持 | 不支持 | 核心特色 | 不支持 |
| Discord/Telegram | 需对接 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Webhook | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
5. 部署与运维
5.1 自部署复杂度
| 维度 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| Docker 部署 | 一键（docker-compose） | 一键（docker-compose） | N/A | 一键（docker） |
| 最低资源需求 | 4C8G | 2C4G | N/A | 1C2G |
| 组件数量 | 多（API/Worker/Web/DB/Redis/向量DB） | 中（API/Web/MongoDB/PG） | N/A | 少（单服务+DB） |
| 升级难度 | 中等 | 简单 | N/A | 简单 |
| 数据备份 | 需手动配置 | 需手动配置 | 平台管理 | 需手动配置 |
5.2 扩展性
| 维度 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 水平扩展 | 支持 | 支持 | 平台管理 | 有限 |
| 插件系统 | 支持（Plugin） | 支持（Module） | 核心特色 | LangChain 组件 |
| 自定义节点 | 支持 | 支持 | 有限 | 支持 |
| API 扩展 | 完善 | 完善 | 有限 | 基本 |
6. 定价
| 方案 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 开源自部署 | 免费（全功能） | 免费（全功能） | N/A | 免费 |
| 云服务免费版 | 200次/月 | 有限额度 | 免费（有限制） | N/A |
| 云服务专业版 | $59/月 | 价格浮动 | 免费/高级功能付费 | N/A |
| 企业版 | 定制报价 | 定制报价 | 企业定制 | N/A |
成本分析：
- 最低成本：Flowise 自部署（1C2G 服务器 ~$5/月 + LLM API 费用）
- 中等成本：FastGPT/Dify 自部署（4C8G 服务器 ~$20-40/月 + LLM API 费用）
- 零运维成本：Coze 云服务（按用量付费，但模型选择受限）
7. 适用场景
7.1 场景匹配矩阵
| 场景 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| 企业知识库问答 | FastGPT | 知识库管理最精细 |
| 复杂业务工作流 | Dify | 工作流编排最灵活 |
| 快速搭建聊天 Bot | Coze | 最快上线、生态渠道多 |
| 开发者原型验证 | Flowise | 轻量、与 LangChain 1:1 映射 |
| 客服/售前 Bot | FastGPT | QA 标注 + 人工干预 |
| 内部自动化流程 | Dify | API + Workflow + Agent |
| 抖音/飞书 Bot | Coze | 原生渠道整合 |
| 数据安全敏感 | Dify / FastGPT | 完全可控的自部署 |
7.2 按团队类型推荐
| 团队 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| 非技术运营团队 | Coze | 零代码、即时上线 |
| 小型技术团队 | FastGPT | 部署简单、知识库强 |
| 中大型技术团队 | Dify | 功能全面、可扩展 |
| 独立开发者 | Flowise | 轻量、开发者友好 |
| 字节系企业 | Coze | 生态优势 |
8. 实战对比：构建一个"产品文档助手"
假设需求：构建一个基于产品文档的智能客服助手，能够回答用户关于产品功能、使用方法、常见问题的提问。
8.1 各平台的实现路径
Dify 实现：
- 创建知识库，上传产品文档（PDF/Markdown）
- 配置分块策略（500 字/块，100 字重叠）
- 在 Workflow 中创建 RAG 链路：问题改写 -> 检索 -> 重排序 -> 生成
- 添加意图路由：技术问题走知识库，闲聊走直接回复
- 发布为 Web 应用 + API
FastGPT 实现：
- 创建知识库，上传产品文档
- 使用 QA 对提取模式，自动生成问答对
- 人工审核和修正关键 QA 对
- 创建应用，关联知识库
- 配置欢迎语、引导问题、回复模板
- 发布为嵌入式窗口
Coze 实现：
- 创建 Bot，编写人设提示词
- 上传知识库文档
- 配置 Workflow（可选）
- 测试并发布到飞书/网页
Flowise 实现：
- 拖拽节点：Document Loader -> Text Splitter -> Embeddings -> Vector Store
- 拖拽节点：Retriever -> Prompt Template -> LLM -> Output
- 连接节点，配置参数
- 测试并导出 API
8.2 对比结果
| 维度 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 搭建耗时 | ~2 小时 | ~1.5 小时 | ~30 分钟 | ~1 小时 |
| 回答质量 | 优秀 | 优秀（QA 对加持） | 良好 | 良好 |
| 可调试性 | 优秀（日志详细） | 良好 | 有限 | 良好 |
| 上线速度 | 快 | 快 | 最快 | 需自建前端 |
| 后期维护 | 方便 | 方便（标注系统） | 方便 | 需开发 |
9. 局限性与风险
| 风险 | Dify | FastGPT | Coze | Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 厂商锁定 | 低（开源） | 低（开源） | 高（闭源 SaaS） | 低（开源） |
| 数据安全 | 可控（自部署） | 可控（自部署） | 依赖字节 | 可控（自部署） |
| 功能复杂度 | 学习成本较高 | 中等 | 低 | 需了解 LangChain |
| 社区依赖 | 活跃但中心化 | 活跃 | 依赖官方 | 活跃但分散 |
| 模型成本 | 需自管 | 需自管 | 部分内置 | 需自管 |
10. 发展趋势
- Agent 能力增强：四个平台都在加速 Agent 能力建设，从简单的 RAG 进化到自主工具调用
- 多 Agent 协作：Dify 和 Coze 开始支持多个 Agent 协作完成复杂任务
- MCP 集成：Dify 已经开始支持 MCP 协议，未来将成为低代码平台的标配
- 企业级安全：RBAC、审计日志、数据加密等企业级能力持续完善
- 边缘部署：支持将 AI 应用部署到边缘设备和私有化环境
11. 结论
- 选 Dify：如果你需要功能最全面、最灵活的低代码 AI 平台，愿意投入学习成本
- 选 FastGPT：如果你的核心场景是知识库问答/客服，需要精细的知识管理和人工标注
- 选 Coze：如果你需要最快上线、与字节跳动生态整合，且不需要自部署
- 选 Flowise：如果你是开发者，想用可视化方式快速验证 LangChain 管道
四个平台的共同趋势是：从"搭建 Bot"向"构建 AI 原生应用"进化。选择平台时，除了当前功能，更要关注其 roadmap 和社区活跃度。
Maurice | maurice_wen@proton.me