Ai工作流工具有那些如Dify、coze扣子等以及他们是否开源

Dify （https://difycloud.com/）

• 核心定位：专业级 LLM 应用开发平台，支持复杂 AI 工作流构建与企业级管理。
• 典型场景：企业智能客服、数据分析系统、复杂自动化流程构建等。
• 适合需要深度定制、企业级管理和复杂 AI 逻辑的开发者，强调灵活性与扩展性。
• 技术深度：
  支持自定义插件开发（如 Python 脚本）、私有部署（Kubernetes 集群），适合需要深度控制 AI 逻辑的企业。

Dify 功能

• 模型兼容性：支持接入 GPT-4、DeepSeek k、文心一言等主流 LLM，提供模型管理与调优工具。
• RAG 引擎：内置检索增强生成能力，支持多源数据整合与实时知识问答。内置的 RAG 引擎能高效检索和处理信息。在智能问答场景中，它能快速从大量数据里找到相关内容，结合语言模型生成精准回答，提高信息获取的准确性与效率。
• Agent 工作流：通过可视化编排实现多步骤任务自动化（如数据处理、跨平台 API 调用）。可以自动化执行复杂任务序列。例如在处理多步骤的数据处理与分析任务时，通过预设的 Agent 工作流，能依次完成数据收集、清洗、分析以及报告生成等一系列操作，节省人力和时间成本。
• 企业级功能：支持 SSO、角色权限管理、应用监控与日志分析，保障协作安全。提供单点登录（SSO）和访问控制等功能。在企业多用户协作场景下，SSO 方便员工统一登录管理，访问控制可根据员工角色和职责分配不同权限，确保数据安全和操作合规 。
• 开源生态：完全开源（Apache 2.0+MIT 协议），社区活跃，提供插件扩展和自定义开发空间。
• 与云服务集成：深度对接阿里云 DMS、瑶池向量引擎等，支持一键部署与弹性扩容。
• 丰富的 LLMs 支持：能接入多种大型语言模型，不局限于某一特定模型，给予用户广泛选择，可根据实际需求和应用场景挑选最适配的模型 ，像对接 GPT-4、DeepSeek 等模型，满足不同的对话交互、内容生成需求。
• 可观测性：具备强大的监控和日志功能，能实时跟踪 AI 应用的运行状态，如响应时间、请求量、模型输出情况等。借助这些数据，用户能深入了解应用表现，及时发现问题并优化，保障应用稳定高效运行。

Dify 是否开源

• Dify 是完全开源 的，采用 Apache 2.0+MIT 混合开源协议。其开源特性允许开发者自由修改代码以满足定制需求，社区活跃度高，由专业团队与开发者共同维护。
• 社区驱动：由专业团队与开发者共同维护，社区活跃度高，贡献插件超 200 个1。

Dify 公司背景

• 成立信息与发展历程：Dify 成立于 2023 年 ，公司名称源自 define+modify，寓意定义并持续改进 AI 应用。成立 12 个月时，就收获了超过 3 万 star，全球安装量超 40 万，其开源大模型中间件在 2024 年 5 月全球增速排名第一。2024 年，公司推出主力产品 difyworkflow，这是一个兼顾易用和灵活的开发框架，一经推出便在用户和社区中引发广泛反响。
• 团队背景：由原腾讯云 CODING DevOps 团队的核心成员打造。这些成员在 SaaS 开发者工具产品领域经验丰富，曾成功打造多款开发者协同产品，将 CODING 发展为国内成熟度高、覆盖面广、拥有数百万开发者用户的一站式 DevOps 平台，为 Dify 的研发提供了有力支撑。
• 发展规划与目标：Dify 致力于打造易用的 LLMOps 平台，让更多人能够创建可持续运营的原生 AI 应用。未来规划包括支持更多开源模型、完善数据监控、推出插件能力、丰富应用模版等，持续拓展和优化产品功能 。
• 公司背景：
  Dify 由苏州语灵人工智能科技有限公司开发，成立于 2023 年 3 月，核心团队来自腾讯云 CODING DevOps 团队，曾主导国内首个百万级开发者协同平台的建设12。公司注册资本 143.6 万元，定位为 LLMOps（大模型运维）领域的技术服务商，通过开源生态与云服务结合实现商业化。
• 技术基因：
  团队在开发者工具、DevOps 流程管理领域有深厚积累，将企业级协作经验融入 AI 应用开发，例如支持多用户权限管理、应用版本控制等功能。
• 商业化模式：
  提供云服务（Dify Cloud）与企业级部署方案，收费模式包括订阅制和定制化开发服务。

coze扣子 （https://www.coze.cn/）

• 核心定位：低代码 AI 应用开发平台，强调快速搭建与多场景覆盖。
• 典型场景：电商客服、社交媒体内容生成、个人创意工具等。
• 适合快速验证想法、非技术人员或轻量级场景，注重易用性与模板化落地。
• 技术限制：
  依赖官方插件与模型（如豆包），无法深度修改底层逻辑，适合快速验证需求而非长期技术掌控。

coze功能

• 无需代码创建应用：
  • 通过图形化界面拖拽组件，无需编程即可生成 AI 应用（如客服机器人、内容生成工具）。
  • 用户通过图形化界面就能轻松搭建 AI 应用，无需编写代码，降低了开发门槛，让没有技术背景的人员也能参与到 AI 应用开发中，比如快速创建一个简单的智能客服应用。
• 多平台发布与支持：
  • 支持部署到微信、抖音、飞书等社交平台，或通过 API 集成到自有系统。
  • 支持将创建的 AI 应用发布到多个平台，还提供 WebSDK 及 API ，方便与其他系统集成。开发者可将扣子创建的应用集成到自有网站、小程序中，拓展应用使用场景。
• 丰富的模板与示例：
  • 提供电商客服、图像生成、简历分析等 60 + 模板，内置 “苏瑶” 等拟人化智能体。
  • 提供大量优质模板，涵盖智能客服、商品推荐、日程管理、PPT 生成等多个领域。用户利用这些模板，能快速打造满足自身需求的 AI 应用，节省开发时间和精力，如使用 PPT 生成助手模板一键生成 PPT 内容大纲和演示文稿。
• 多种智能体服务：拥有各种智能体，如商品推荐助手、智能客服助手、私人日程助理等。这些智能体可以为用户提供具体的服务功能，用户直接使用这些智能体，快速获得相应的服务，像商品推荐助手依据用户偏好精准推荐商品 。
• 知识库与插件：支持上传文档构建专属知识库，集成资讯阅读、日程管理等第三方插件。
• 轻量化工具：针对 C 端场景设计，如手机端生图小程序、自媒体图文创作助手等。

coze 是否开源

扣子是由字节跳动推出的，商业化导向明确，未明确开源信息，更多依赖官方更新和支持。

• 闭源商业化：由字节跳动开发，未开放源代码，依赖官方更新与付费服务。
• 生态封闭：提供 API 接口但限制深度定制，适合快速验证需求而非长期技术掌控。

coze 公司背景

• 公司背景：
  Coze 是字节跳动旗下产品，由 2024 年成立的 Flow 部门主导开发，该部门由技术副总裁洪定坤领导，业务负责人为字节大模型团队核心成员朱文佳5。产品由字节跳动新加坡公司 SPRING (SG) PTE.LTD 运营，依托字节生态（如抖音、飞书）快速落地。
• 战略定位：
  作为字节 “AI 原生” 战略的重要载体，Coze 旨在降低 AI 应用开发门槛，推动字节大模型（如豆包）在 C 端和企业场景的普及。
• 商业化模式：
  免费版功能有限，付费版提供更高并发、私有化部署及专属模型服务，收费模式与字节云服务（火山引擎）深度绑定。

同类产品 开源与闭源的多元选择

1. 开源工具（与 Dify 对标）

• LazyLLM：商汤推出的低代码大模型应用开发框架，支持数据流拼接与多 Agent 协同，10 行代码即可构建复杂 AI 应用1。
• Composio：支持 JavaScript 开发与多平台集成，无缝对接 CRM、效率工具等，兼容 LangChain、LlamaIndex 等框架1。
• FastGPT：开源知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理与模型调用功能，支持 Flow 可视化工作流编排2。
• Protofy：低代码全栈开发平台，集成 AI 辅助功能，支持 Web、移动应用及 IoT 设备开发14。

2. 商业化平台（与扣子对标）

• Copilot Studio：微软推出的低代码工具，支持定制 Microsoft 365 Copilot，构建企业级 AI 助手，提供端到端生命周期管理19。
• Mendix：国际领先的低代码平台，支持复杂业务逻辑开发，与 Salesforce 生态深度集成18。
• 钉钉宜搭：阿里旗下低代码平台，无缝对接钉钉生态，适合企业内部应用快速搭建18。
• 飞书智能伙伴：飞书推出的企业级 AI 应用开发平台，支持多模态交互与行业解决方案，提供开箱即用的智能体模板21。

Dify 、Coze团队背景：技术积累与战略资源的碰撞

1. Dify 团队：腾讯系技术基因与开源精神

• 核心成员：

  • 张路宇（CEO）：原腾讯云 CODING DevOps 负责人，主导过百万级开发者协同平台的设计与运营。
  • 技术团队：80% 成员来自腾讯、华为等企业，具备 SaaS 产品研发与开源社区运营经验12。

• 技术理念：
  强调 “开发者友好”，通过 YAML 配置文件实现 AI 应用的声明式开发，降低技术门槛。

2. Coze 团队：字节跳动的 AI 战略执行者

• 核心成员：

  • 洪定坤（技术副总裁）：字节跳动 AI 技术负责人，主导过抖音推荐算法、豆包大模型等项目。
  • 朱文佳（业务带头人）：字节大模型团队核心成员，负责 Coze 与豆包的技术整合5。

• 资源优势：
  依托字节生态（如抖音日活 7 亿 +），快速验证 C 端场景，同时接入火山引擎的算力资源。

维度	Dify	扣子（Coze）
核心定位	专业开发者与企业级 LLMOps	非技术人员与轻量级场景快速落地
技术深度	支持模型调优、复杂工作流	依赖模板与官方插件，限制深度定制
生态开放	开源社区活跃，支持第三方插件	闭源，依赖字节生态
典型场景	企业智能客服、数据分析、自动化流程	电商客服、社交媒体内容生成、个人工具

功能差异与选型建议

维度	Dify	扣子（Coze）
核心定位	专业开发者与企业级 LLMOps	非技术人员与轻量级场景快速落地
技术深度	支持模型调优、复杂工作流	依赖模板与官方插件，限制深度定制
开源属性	完全开源，社区活跃	闭源，依赖官方生态
适用场景	企业智能客服、数据分析、自动化流程	电商客服、社交媒体内容生成、个人工具

开源属性：开放协作与商业闭环的选择

维度	Dify	扣子（Coze）
开源性	完全开源（Apache 2.0+MIT 协议），代码可自由修改、商用1。	闭源，仅提供 API 接口与 SDK（如 C# 客户端 coze-sharp 开源项目）8。
社区生态	社区活跃，贡献插件超 200 个，支持企业级定制。	依赖官方更新，生态封闭，插件需通过审核。
技术掌控	支持私有化部署，数据主权完全自主。	数据存储于字节云，受平台合规限制。

总结

若需高度控制 AI 模型与工作流，选 Dify；若需快速上线应用并覆盖多平台，选扣子。

• 选 Dify：若需深度控制 AI 模型与工作流，或计划长期技术积累与定制开发。
• 选扣子：若需快速验证想法、非技术人员主导，或依赖字节生态（如抖音、飞书）。
• 同类替代：开源场景可尝试 LazyLLM、Composio；闭源场景可考虑 Copilot Studio、Mendix。