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模板、优化的知识库检索引擎、标准化的工具接入规范等。这不仅避免了开发者“踩坑”也使得团队协作更加顺畅因为所有人都基于同一套标准和组件进行开发。简而言之低代码平台并非要取代代码而是提供了一种更高层次的抽象。它让我们可以从繁琐的底层实现中解放出来更专注于智能体“思考”与“行动”的逻辑本身从而更快、更好地将创意变为现实。国内外常用的智能体搭建平台当前智能体与 LLM 应用的低代码平台市场呈现出百花齐放的态势每个平台都有其独特的定位和优势。选择哪个平台往往取决于你的核心需求、技术背景以及项目的最终目标。在本章的后续内容中我们将重点介绍并实操三个各具代表性的平台Dify、n8n 和 Coze。在此之前我们先对它们进行一个概要性的介绍。Dify核心定位Dify 是一个开源的、功能全面的 LLM 应用开发与运营平台[1]旨在为开发者提供从原型构建到生产部署的一站式解决方案。特点分析它融合了后端服务和模型运营的理念支持 Agent 工作流、RAG Pipeline、数据标注与微调等多种能力。对于追求专业、稳定、可扩展的企业级应用而言Dify 提供了坚实的基础。适用人群有一定技术背景的开发者、需要构建可扩展的企业级 AI 应用的团队。n8n核心定位n8n 本质上是一个开源工作流自动化工具[2]而非纯粹的 LLM 平台。近年来它积极集成了 AI 能力。特点分析n8n 的强项在于“连接”。它拥有数百个预置的节点可以轻松地将各类 SaaS 服务、数据库、API 连接成复杂的自动化业务流程。你可以在这个流程中嵌入 LLM 节点使其成为整个自动化链路中的一环。虽然在 LLM 功能的专一度上不如前三者但其通用自动化能力是独一无二的。不过其学习曲线也相对陡峭。适用人群需要将 AI 能力深度整合进现有业务流程、实现高度定制化自动化的开发者和企业。Coze核心定位由字节跳动推出的 Coze[3]主打零代码/低代码的 Agent 的构建体验让不具备编程背景的用户也能轻松创造。特点分析Coze 拥有极其友好的可视化界面用户可以像搭建乐高积木一样通过拖拽插件、配置知识库和设定工作流来创建智能体。其内置了极为丰富的插件库并支持一键发布到抖音、飞书、微信公众号等多个主流平台极大地简化了分发流程。适用人群AI 应用的入门用户、产品经理、运营人员以及希望快速将创意变为可交互产品的个人创作者。在接下来的小节中我们将逐一分析这些平台来直观地感受它们各自的优势和局限性。智能体搭建平台总结一Dify1、Dify 的介绍与生态Dify 是一个开源的大语言模型LLM应用开发平台融合了后端即服务BaaS 和 LLMOps 理念为从原型设计到生产部署提供全流程支持如图5.15所示。它采用分层模块化架构分为数据层、开发层、编排层和基础层各层解耦便于扩展。Dify 对模型高度中立且兼容性强无论开源或商业模型用户都可通过简单配置将其接入并通过统一接口调用其推理能力。其内置支持对数百种开源或专有 LLM 的集成涵盖 GPT、Deepseek、Llama等模型以及任何兼容 OpenAI API 的模型。同时Dify 支持本地部署官方提供 Docker Compose 一键启动和云端部署。用户可以选择将 Dify 自建部署在本地/私有环境保障数据隐私也可以使用官方 SaaS 云服务下述商业模式部分详述。这种部署灵活性使其适用于对安全性有要求的企业内网环境或对运维便利性有要求的开发者群体。Dify官网Marketplace 插件生态Dify Marketplace 提供了一站式插件管理和一键部署功能使开发者能够发现、扩展或提交插件为社区带来更多可能。Dify Marketplace插件生态Marketplace 包含模型 (Models)工具 (Tools)智能体策略 (Agent Strategies)扩展 (Extensions)捆绑包 (Bundles)目前Dify Marketplace 已拥有超过 8677 个插件涵盖各种功能和应用场景。其中官方推荐的插件包括Google Search: langgenius/googleAzure OpenAI: langgenius/azure_openaiNotion: langgenius/notionDuckDuckGo: langgenius/duckduckgoDify 为插件开发者提供了强大的开发支持包括远程调试功能可与流行的 IDE 无缝协作只需最少的环境设置。开发者可以连接到 Dify 的 SaaS 服务同时将所有插件操作转发到本地环境进行测试这种开发者友好的方法旨在赋能插件创建者并加速 Dify 生态系统的创新。这也为什么Dify可以成目前最成功的智能体平台之一因为模型是都可以接入的提示词、编排是可以复制的但是工具插件的有无是否丰富就直接决定了你的智能体能否做出更好的效果或者意想不到的强大功能。2、Dify 的优势与局限性分析Dify 作为一款领先的 AI 应用开发平台在多个方面展现出显著优势核心优势全栈式开发体验Dify 将 RAG 管道、AI 工作流、模型管理等功能整合到一个平台中提供一站式的开发体验低代码与高扩展性的平衡Dify 在低代码开发的便利性和专业开发的灵活性之间取得了良好平衡企业级安全与合规Dify 提供 AES-256 加密、RBAC 权限控制和审计日志等功能满足严格的安全和合规要求丰富的工具集成能力Dify 支持 9000 工具和 API 扩展提供了广泛的功能扩展性活跃的开源社区Dify 拥有活跃的开源社区提供了丰富的学习资源和支持主要局限学习曲线较陡对于完全没有技术背景的用户仍然存在一定的学习曲线性能瓶颈在高并发场景下可能面临性能挑战需要进行适当的优化。Dify 系统的核心服务端组件由 Python 语言实现与 C、Golang、Rust 等语言相比性能表现相对较差多模态支持不足当前主要以文本处理为主对图像、视频、HTML等的支持有限企业版成本较高Dify 的企业版定价相对较高可能超出小型团队的预算API 兼容性问题Dify 的 API 格式不兼容 OpenAI可能限制与某些第三方系统的集成智能体搭建平台总结二n8nn8n 的核心身份是一个通用的工作流自动化平台而非一个纯粹的 LLM 应用构建工具。理解这一点是掌握 n8n 的关键。在使用 n8n 构建智能应用时我们实际上是在设计一个更宏大的自动化流程而大语言模型只是这个流程中的一个或多个强大的“处理节点”。1、n8n 的节点与工作流n8n 的世界由两个最基本的概念构成节点 (Node)和工作流 (Workflow)。节点 (Node)节点是工作流中执行具体操作的最小单元。你可以把它想象成一个具有特定功能的“积木块”。n8n 提供了数百种预置节点涵盖了从发送邮件、读写数据库、调用 API 到处理文件等各种常见操作。每个节点都有输入和输出并提供图形化的配置界面。节点大致可以分为两类触发节点 (Trigger Node)它是整个工作流的起点负责启动流程。例如“当收到一封新的 Gmail 邮件时”、“每小时定时触发一次”或“当接收到一个 Webhook 请求时”。一个工作流必须有且仅有一个触发节点。常规节点 (Regular Node)负责处理具体的数据和逻辑。例如“读取 Google Sheets 表格”、“调用 OpenAI 模型”或“在数据库中插入一条记录”。工作流 (Workflow)工作流是由多个节点连接而成的自动化流程图。它定义了数据从触发节点开始如何一步步地在不同节点之间传递、被处理并最终完成预设任务的完整路径。数据在节点之间以结构化的 JSON 格式进行传递这使得我们可以精确地控制每一个环节的输入和输出。n8n 的真正威力在于其强大的“连接”能力。它可以将原本孤立的应用程序和服务如企业内部的 CRM、外部的社交媒体平台、你的数据库以及大语言模型串联起来实现过去需要复杂编码才能完成的端到端业务流程自动化。2、n8n 的优势与局限性分析作为一个强大的低代码自动化平台n8n 在赋能 Agent 应用开发方面表现出色但它也并非万能。如表1所示我们将客观地分析其优势与潜在的局限性。表1 n8n 平台的优势与局限性总结首先n8n 最显著的优势在于其开发效率。它将复杂的逻辑抽象为直观的可视化工作流无论是邮件的接收、AI 的决策还是工具的调用和最终的回复整个数据流和处理链路都在画布上一目了然。这种低代码的特性极大地降低了技术门槛让开发者能够快速搭建和验证 Agent 的核心逻辑极大地缩短了从想法到原型的距离。其次平台的功能强大且高度集成。n8n 拥有丰富的内置节点库可以轻松连接像 Gmail、Google Gemini 等数百种常见服务。更重要的是其先进的AI Agent节点将模型、记忆和工具管理高度整合让我们能用一个节点就实现复杂的自主决策这比传统的多节点手动路由方式要优雅和强大得多。同时对于内置功能无法覆盖的场景Code节点也提供了编写自定义代码的灵活性保证了功能的上限。最后在部署运维层面n8n 支持私有化部署并且也是目前相对比较简单且能部署完整版项目的私有化Agent方案这一点对于注重数据安全和隐私的企业至关重要。我们可以将整个服务部署在自己的服务器上确保类似内部邮件、客户数据等敏感信息不离开自有环境这为 Agent 应用的合规性提供了坚实的基础。当然每个工具都有其取舍。在享受 n8n 带来便利的同时我们也必须认识到其局限性。在开发效率的背后是调试与错误处理的相对繁琐。当工作流变得复杂时一旦出现数据格式错误开发者可能需要逐个节点检查其输入输出来定位问题这有时不如在代码中设置断点来得直接。功能方面最大的局限性体现在其内置存储的非持久性。我们在案例中使用的Simple Memory和Simple Vector Store都是基于内存的这意味着 n8n 服务一旦重启所有对话历史和知识库都将丢失。这对于生产环境的应用是致命的。因此在实际部署时必须将其替换为如 Redis、Pinecone 等外部持久化数据库这也会增加了额外的配置和维护成本。此外在部署运维和团队协作上n8n 的版本控制和多人协作不如传统代码成熟。虽然可以将工作流导出为 JSON 文件进行管理但对比其变更远不如git diff代码来得清晰多人同时编辑同一个工作流也容易产生冲突。最后是关于性能n8n 完全能满足绝大多数企业自动化和中低频次的 Agent 任务。但对于需要处理超高并发请求的场景其节点调度机制可能会带来一定的性能开销相比于纯代码实现的服务可能稍逊一筹。智能体搭建平台总结三Coze扣子Coze是一个应用广泛的智能体平台。该平台以其直观的可视化界面和丰富的功能模块让用户能够轻松创建各种类型的智能体应用。它的一大亮点在于其强大的生态集成能力。开发完成的智能体可以一键发布到微信、飞书、豆包等主流平台实现跨平台的无缝部署。对于企业用户而言Coze提供了灵活的API接口支持将智能体能力集成到现有的业务系统中实现了搭积木式的AI应用构建。1、Coze 的功能模块1平台界面初览整体布局介绍最近扣子又更新了他的UI界面了。现在最左边的侧边栏是扣子平台主页的开发工作区包括核心的项目开发、资源库、效果评测和空间配置。扣子智能智能体平台整体示意图2核心功能介绍首先我们点击左边侧栏的加号就可以看到创建智能体的入口了这里目前有两类AI应用一种是创建智能体另一种叫应用。其中智能体又分为单智能体自主规划模式、单智能体对话流模式和多智能体模式。AI应用也分两种不仅能设计桌面网页端的用户界面还能轻松搭建小程序和 H5 端的界面。扣子智能体创建入口项目空间里是你的智能体仓库这里放着你所有开发的智能体或复制的智能体/应用也是在扣子进行智能体开发你最经常来到的地方。扣子智能体项目空间扣子智能体项目空间资源库是开发扣子智能体的核心武器库资源库就会存放你的工作流知识库卡片提示词库等等一系列开发智能体的工具。你能做出什么样的智能体首先取决于模型的能力但是最重要的还是要看你怎么给智能体搭配“出装和技能”。模型决定了智能体的下限但是扣子资源库给了你智能体的能力的无穷上限让你能够按照自己的想法开发想象力和脑洞进行智能体的开发。扣子智能体资源库空间配置包含智能体、插件、工作流和发布渠道的一个统一的管理频道以及模型管理就是你可以在这里看到你调用的各种大模型。扣子智能体发布渠道如果让我对扣子的智能体开发做一个简单的总结的话我会把他比喻成一个游戏的各个组成部分各部分配合组合出一个一个精彩的智能体像极了打“游戏”每做完一个智能体都像是打完了一个boss并且收获满满不管是“经验”还是“装备”。工作流 关卡通关路线图对话流NPC 对话通关插件角色技能卡知识库游戏百科全书卡片快捷道具栏提示词角色的移动键数据库“云存档”发布管理关卡审核员模型管理游戏角色库或者叫捏脸系统效果评测闯关评分系统2、Coze 的优势与局限性分析优势:强大的插件生态系统:Coze 平台的核心优势在于其丰富的插件库这使得智能体能够轻松接入外部服务与数据源从而实现功能的高度扩展性。直观的可视化编排:平台提供了一个低门槛的可视化工作流编排界面用户无需深厚的编程知识即可通过“拖拽”方式构建复杂的工作流大大降低了开发难度。灵活的提示词控制:通过精确的角色设定与提示词编写用户可以对智能体的行为和内容生成进行细粒度的控制实现高度定制化的输出。而且还支持提示词管理和模板极大的方便开发者进行智能体的开发。便捷的多平台部署:支持将同一智能体发布到不同的应用平台实现了跨平台的无缝集成与应用。而且扣子还在不断的整合新平台加入他的生态圈越来越多的手机厂商和硬件厂商都在陆续支持扣子智能体的发布。局限性:不支持MCP:我觉得这是最致命的尽管扣子的插件市场极其丰富也极其有吸引力。但是不支持mcp可能会成为限制其发展的枷锁如果放开那将是又一杀手锏。部分插件配置的复杂度高:对于需要 API Key 或其他高级参数的插件用户可能需要具备一定的技术背景才能完成正确的配置。复杂的工作流编排也不仅仅是零基础就可以掌握的需要一定的js或者python的基础。无法导出编排json文件:之前扣子是没有导出功能的但是现在付费版是可以导出的但是导出的不是像dify,n8n一样的json文件而是一个zip。也就是说你只能在扣子导出然后扣子导入。智能体平台的特点总结和选型建议本文系统介绍了基于低代码平台构建智能体应用的理念、方法与实践标志着我们从手写代码向平台化开发的重要转变。在第一节中我们阐述了低代码平台兴起的背景与价值。相比于第四章中纯代码实现的智能体低代码平台通过图形化、模块化的方式显著降低了技术门槛、提升了开发效率并提供了更优的可视化调试体验。这种更高层次的抽象让开发者能够将精力聚焦于业务逻辑和提示工程而非底层实现细节。随后我们深入实践了三个各具特色的代表性平台:Dify作为开源的企业级平台展现了全栈式开发能力其丰富的插件市场(8000)、灵活的部署方式和企业级安全特性使其成为专业开发者和企业团队的理想选择。然而相对陡峭的学习曲线和在高并发场景下的性能挑战也需要权衡。n8n则以其独特的连接能力开辟了另一条路径能够实现高度定制化的自动化方案。其支持私有化部署的特性对注重数据安全的企业尤为重要。但内置存储的非持久性和版本控制的不成熟在生产环境中需要额外的工程化处理。Coze以其零代码的友好体验和丰富的插件生态脱颖而出特别适合非技术背景用户和需要快速验证创意的场景但其不支持 MCP 和无法导出标准化配置文件的局限性也值得注意。通过三个平台的对比实践我们可以得出以下选型建议:快速原型验证、非技术用户: 优先选择 Coze企业级应用、复杂业务逻辑: 优先选择 Dify深度业务集成、自动化流程: 优先选择 n8n值得强调的是低代码平台并非要取代代码开发而是提供了一种互补的选择。在实际项目中我们完全可以根据不同阶段的需求灵活切换:用低代码平台快速验证想法用代码实现精细化控制;用平台处理标准化流程用代码处理特殊逻辑。这种混合开发的思维才是智能体工程化的最佳实践。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 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