在AI Agent技术栈快速迭代的背景下，Coze、Dify、FastGPT作为三类技术范式的代表，分别体现了开源知识工程、LLMOps全流程管理、低代码对话交互的核心设计理念。

本文将从产品定位，技术架构、模型集成、工作流引擎、知识库实现等维度展开深度对比，为开发者提供技术选型依据。

产品定位对比

在产品定位上，主要总结以下区别：

• Coze：适合快速搭建聊天机器人，无需/少量需要编程，适合 C 端用户或轻量级企业应用。
• Dify：适合开发者构建复杂 AI 应用，支持多模型切换和私有化部署。
• FastGPT：适合企业知识库管理，需高效问答系统，涉及军工、医疗等敏感数据，且IT团队具备本地化运维能力。

对于私有化部署场景，比较推荐Dify或者FastGPT，举一个实际案例：

FastGPT三甲医院医疗知识库（全本地化）

场景需求：医院需构建内部临床决策支持系统，整合最新诊疗指南和药品库，禁止数据外传。

技术实现：

• 知识库构建：

  • 将2000份PDF指南通过FastGPT 向量化引擎 转换为嵌入数据
  • 建立药品-适应症关联图谱

• 查询流程：

• 整体流程：

• 硬件配置： 本地部署在3台A100服务器，响应延迟<1.5秒。

• 效果体现 医生查询指南时间从15分钟缩短至20秒，诊断符合率提升12%

技术架构对比

FastGPT

开源架构基于Node.js + React技术栈，采用微服务化设计（支持独立部署知识库引擎与LLM网关）。

核心模块

• Flow Engine：基于DAG（有向无环图）的可视化编排系统，支持Python代码节点注入。
• RAG Pipeline：集成多阶段召回-排序机制，支持混合检索（关键词+向量）。

扩展性通过Docker Compose实现私有化部署，支持自定义插件开发（需修改Go语言编写的中间件）。

Dify

LLMOps架构采用BaaS（Backend-as-a-Service）模式，抽象出"Dataset-LLM-App"三层结构。

关键技术

• 模型路由层：支持OneAPI协议，可动态切换不同厂商的LLM（如Azure/OpenAI/Anthropic）。
• 异步任务队列：基于Celery实现长文本生成任务的分片处理。

部署方案提供Kubernetes Helm Chart，支持水平扩展的Worker节点。

Coze

低代码架构前端采用WebAssembly优化交互性能，后端基于字节跳动自研的MLaaS平台。

核心特性

• 对话状态机：内置NLU引擎支持意图识别与上下文管理（有限状态机实现）。
• 插件热加载：通过WebSocket实现插件动态更新，无需重启服务。

运维体系依赖字节云原生基础设施，暂未开放私有化部署方案。

模型支持与集成深度对比

总结以上关键结论：

模型灵活性：

• Dify > FastGPT > Coze
• Dify支持混合云架构，可同时调用云模型和本地模型。

企业级集成：

• Dify 提供完整的API工具链和微调能力，适合构建复杂AI中台。
• FastGPT 在数据隐私场景有绝对优势，但扩展性受限。

成本效率：

• FastGPT 本地化方案长期成本最低，但初期部署门槛高。
• Dify 适合需要平衡灵活性与成本的中大型企业。

生态绑定：

Coze 深度集成字节系产品（如抖音、飞书、即梦），非字节生态慎选。

工作流编排

FastGPT

• 基础类
  • 开始/结束
  • 大模型节点
  • 知识检索节点
• 问题理解类
  • 问题分类器节点
• 逻辑类
  • 条件分支节点
  • 迭代节点
• 转换类
  • 代码执行节点
  • 模板转换节点
  • 变量聚合器节点
  • 变量赋值节点
  • 参数提取器节点
• 工具类
  • HTTP请求
  • 插件节点

Coze

• 基础类
  • 开始/结束节点
  • 大模型节点
  • 知识库节点
  • 数据库节点
• 逻辑类
  • 选择器节点
  • 循环节点
• 问题理解类
  • 意图识别节点
• 工具类
  • 工作流节点
  • 图像流节点
  • 插件节点
• 转换类
  • 代码节点
  • 文本处理节点
  • 变量节点
• 对话体验类
  • 消息节点
  • 问答节点

Dify

• 基础类
  • 开始/结束
  • 大模型节点
  • 知识检索节点
• 问题理解类
  • 问题分类器节点
• 逻辑类
  • 条件分支节点
  • 迭代节点
• 转换类
  • 代码执行节点
  • 模板转换节点
  • 变量聚合器节点
  • 变量赋值节点
  • 参数提取器节点
• 工具类
  • HTTP请求
  • 插件节点

总结以上关键结论：

三者对于工作流的创建流程上大致相似。功能丰富度上，Coze和Dify的节点丰富度都较高，但Coze更侧重一些降低使用门槛的功能，例如“意图识别”可代替“条件分类”用自然语言判断用户意图，“消息”、“问答”等功能可预置一些标准回答提高准确度和回复效率；而Dify则侧重一些数据处理类的功能，便于优化对后续LLM的输入。FastGPT的功能较前两者属于取长补短类型，但三者都可借助代码工具实现较为高级的功能，对用户的代码基础有一定要求。

总结以上关键结论：

• 专业垂直领域：FastGPT的术语优化和合规设计优势明显
• 企业级复杂数据整合：Dify的灵活ETL和多模态支持更胜一筹
• 轻量级标准化场景：Coze开箱即用，但扩展性受限

生态系统与开发者支持

FastGPT

Dify

Coze

结语

• FastGPT适合需要高度定制化需求的企业级客户，特别是在模型训练或者工作流调优方面有特殊需求的场景。
• Coze提供了优秀的用户体验和广泛的功能，商业化氛围较浓，适合寻求快速搭建高质量AI Agent的用户，无论是初学者还是进阶用户都能找到合适的工具。
• Dify凭借其开源特性和广泛的模型支持，适合追求高度定制化和灵活性的开发者，尤其是那些希望利用数据处理增强LLM性能的应用场景。