就在上周，国内AI agent的第一平台coze选择开源了，开源了AI模型管理工具，并且选择了开源协议是Apache-2.0 ，允许商业使用。 前段时间我就写到，现在从底层的模型厂商PK，到现在的agentPK，其实大家都在卷的不是用户，还有就是AI上下游生态。 一个好的agent，就可以得到非常多的开发者支持，通过插件的形式让agent有更多的能力。 比如字节跳动的coze在没有开源之前，自己生态里有上千个插件，不仅是智能表格还是公众号文章数据获取，可以极大的方便提取知识库。在而开源后， 因为本地授权限制，就导致了coze只有18个插件可以使用，从GitHub上看现在目前开源的版本是0.2，就得到以后势必还会继续更新。 有用户本地化部署了之后，得到了 coze的插件页面，可以看到几乎都需要授权，否则不能使用。 如下图是用户在选择知识库创建的时候，用户现在只能选择本地文档上传，而不支持其他在线文档、公众号等数据上传。 现在知识库文档上传文件后还存在本地解析的问题，也是开发者们所面临的困境，在 coze可以看到有相关的issue就是在关注这个问题的解决情况，并且 有用户自发发帖在解决。 在GitHub上，有较多 ...

Agent平台竞争格局分析 - Agent平台成功的关键要素包括流量获取、数据隐私安全、工具生态完善度及垂直领域幻觉问题解决能力[1][2] - 开源社区流量是早期发展重要驱动力，Dify因布局较早占据先发优势但面临FastGPT、N8N等新兴竞争者冲击[3] FastGPT产品特性 - 核心功能聚焦可视化编排、零代码操作、多基座模型支持及知识库管理，与Dify/Coze功能高度同质化[4] - 工具生态存在明显短板，缺乏医疗合理用药引擎、小语种翻译API等垂直领域工具，通用生活类插件丰富度不足[7][8] - 定位中小团队POC验证场景，私有化部署与低门槛优势突出，但企业级检索性能与权限管理弱于竞品[13][15] Coze与Dify生态优势 - Coze深度整合字节系产品（飞书/抖音），提供开箱即用的标准化插件，3天可上线问答机器人[10][24] - Dify强化LLMOps能力，支持模型路由与数据集管控，适配私有化与云服务混合部署需求[26] - 两者生态成熟度显著领先，企业案例库可缩短开发周期，如HR应用开发可复用现有模板[9][17] N8N开发者导向设计 - 采用Apache 2.0开源协议，支持Docker/K8s一键部署，提供500+官方节点与自定义脚本混写能力[20][22] - 定位工作流自动化引擎，擅长跨系统集成与复杂逻辑处理，开发自由度高于Coze等平台[19][23] - 技术团队主导场景优势明显，支持Git版本控制与CI/CD集成，流程透明度高[22][26] 企业选型策略 - 标准需求快速上线首选Coze，模型治理需求选择Dify，高合规场景适用FastGPT，复杂系统集成采用N8N[26] - 实际部署多采用组合方案：Coze原型验证+Dify模型管理+N8N系统串联+FastGPT知识库[28] - 决策需优先评估数据安全等级、业务流程复杂度及总拥有成本，无单一平台满足全需求[27][29]