LLM应用平台概述 - LLM应用平台核心价值在于降低AI开发门槛，加速产品落地，提供整合工具集如插件和MCP工具 [2] - 平台让开发者更专注业务逻辑和用户体验创新，而非底层技术构建 [3] - 主流平台包括Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow，各有特色 [4][5][6][7][8] 平台详细分析 Dify - 定位为开源LLM应用开发平台，融合BaaS和LLMOps理念 [7] - 提供一站式AI开发与运营能力，包括Agent工作流和RAG Pipeline [7][10] - 支持Docker私有化部署，最低配置2核4G服务器 [16] - GitHub星数98.3K，社区活跃但功能广度大于深度 [16] - 适合技术开发者和需要定制化解决方案的企业 [20] Coze - 字节跳动旗下无代码AI Agent开发平台 [21] - 内置上千款工具插件，支持多平台发布 [21][25] - 提供海外版(Coze)和国内版(扣子)，功能丰富但闭源 [24][27] - 适合AI入门用户、产品经理和预算有限的小团队 [29] FastGPT - 开源AI知识库平台，专注RAG知识库构建 [30] - 支持多种文档格式导入，提供与OpenAI兼容的API [33][36] - 推荐2核4G服务器配置，GitHub星数24.2K [37][39] - 适合构建企业内部知识库和AI客服的场景 [35] RAGFlow - 开源RAG引擎，专注深度文档理解 [39][40] - 支持10+数据预处理类型，知识库效果上限高 [40][41] - 部署要求较高，需4核16G服务器配置 [43] - GitHub星数53.1K，适合法律、医疗等专业领域 [45] n8n - 开源低代码工作流自动化工具 [46] - 提供400+预置集成，支持JS/Python定制 [49] - 案例显示可显著提升工作效率 [52] - 部署轻量，1核1G服务器即可运行 [56] - 适合需要高度定制自动化流程的团队 [57] 平台对比分析 - 功能对比表显示各平台在核心焦点、开源性、部署方式等方面的差异 [60] - Coze目前主要功能免费，Dify和n8n有付费订阅选项 [59][60] - RAG能力方面，RAGFlow最强，FastGPT次之 [60] - 易用性方面，Coze对新手最友好，n8n学习曲线较陡 [60] 选型建议 - 新手建议从Coze开始，逐步过渡到专业平台 [61][75] - 知识库需求优先考虑FastGPT或RAGFlow [63] - 企业级应用建议选择Dify的完整生态系统 [63] - 选型需考虑预算、技术能力、部署方式等关键要素 [68][69][70][71][72]