开源 AI Agent 与工作流平台全景对比分析

最近在整理 AI 资源库 时，我发现近两年出现多款爆火的开源 AI Agent，本文就挑选其中热度最高的七款开源项目，分析它们在可视化体验、自托管能力、许可证限制、社区活跃度与可持续发展等关键维度上的表现。这七款开源项目为：Coze Studio/Loop、n8n、Dify、FastGPT、RAGFlow、LangGraph 和 Fabric。

流行的开源 AI Agent 对比

在深入对比各平台前，我们先通过表格简要梳理它们在功能定位、生态扩展、可视化体验、自托管能力、许可证限制、社区活跃度和可持续发展等关键维度的表现，帮助读者快速建立整体认知。

注：星级评分：★★★★★（极力推荐），★★★★☆（推荐），★★★★（可用）

对比解读：

• Coze Studio/Dify/n8n 在功能、生态、可视化和自托管方面表现突出，适合长期投入，推荐星级最高。
• FastGPT/RAGFlow/LangGraph 各有专长，适合特定场景或开发者深度定制，推荐星级略低但仍优秀。
• Fabric 轻量灵活，适合个人和小团队尝鲜，长期依赖需关注社区维护。

核心定位与功能架构

在对比各平台的核心定位与功能架构时，首先需要明确每个项目的设计初衷和主要应用场景。以下列表简要梳理七大开源 AI Agent 与工作流平台的定位和架构特点，帮助读者快速把握各自的技术路线和适用领域。

• Coze Studio & Coze Loop（字节跳动开源）：定位为一站式 AI Agent 可视化开发与调优平台，涵盖从开发、部署到性能优化的完整流程。Coze Studio 提供基于 Go 微服务架构和 React/TypeScript 前端的高并发企业级平台，内置强大的工作流引擎和插件系统，支持拖拽节点构建 Agent 工作流，便于扩展 Agent 能力。Coze Loop 则专注于Prompt 开发调试与优化，提供可视化 Playground、多模型对比、自动化响应质量评估和运行监控，帮助开发者在 Agent 上线前后持续优化性能和稳定性。两者配合使用，实现 Agent 的高效开发与全生命周期质量保障。详见 Coze 官网 cozestudio.studio。
• n8n（初创公司 n8n.io 出品）：定位为通用的开源工作流自动化平台，特色是结合可视化和代码的灵活性。n8n 最初并非专为 AI 而设计，而是用于集成数百种第三方服务和 API，实现任务自动化和数据流程编排。随着 AI 浪潮，n8n 也添加了原生 AI 功能和对 LangChain Agent 的支持，使其可以构建基于 LLM 的工作流。n8n 使用 Node.js 编写，前端提供浏览器可视化编辑器，支持自定义代码节点（JavaScript/Python）和分支逻辑，因此架构上既适合技术用户又适合低代码场景。
• Dify（LangGenius 开源）：定位为生产级的 LLM 应用开发与运维平台，融合了 Backend-as-a-Service 和 LLMOps 理念。Dify 提供从 Prompt 编排、RAG（检索增强生成）、Agent 框架、模型管理、数据监控 等一系列核心组件，帮助开发者快速从原型走向产品。架构上后台采用 Python + Flask + PostgreSQL，前端 Next.js。Dify 内置多种应用类型（聊天问答、Agent、Workflow 等）和丰富的LLM 支持，强调“一站式”解决方案。其 Workflow 引擎支持可视化多层次流程和复杂逻辑，旨在降低构建复杂 LLM 应用的门槛。详见 Dify 官方文档 和 功能规格说明。
• FastGPT（labring 开源）：定位为基于大模型的知识库问答和自动化工作流构建平台，专注企业知识库类应用。FastGPT 提供开箱即用的数据预处理、向量检索、RAG 构建，以及可视化的Flow 模块来编排复杂问答流程。它的核心用途是让用户通过导入各种文档数据，快速训练专属知识库 AI 客服，并通过工作流实现自动问答和后续操作。架构层面支持混合检索 + 重排序提升问答准确性，内置支持多种文档格式解析、分段、向量化处理等，旨在简化企业知识问答系统的搭建。
• RAGFlow（InfiniFlow 开源）：定位为基于深度文档理解的 RAG 引擎，提供高质量、可解释的检索增强生成流程。RAGFlow 强调对复杂格式文档的理解和处理，能够从非结构化数据中提取见解，并给出有依据的引用。其核心架构提供端到端的 RAG 工作流，从文档解析、片段切分、索引构建到检索、融合再排序，一应俱全。RAGFlow 还支持Graph 形式的工作流编排，实现“Agentic RAG”（Agent+RAG 结合）的复杂流程。总的来说，它更像一个面向开发者的 RAG 库/框架，强调高质量回答和引用溯源（降低幻觉）。
• LangGraph（LangChain 团队开源）：定位为构建复杂 AI Agent 工作流的底层框架。LangGraph 提供图流程（graph-based）的 Agent 编排，让开发者像画流程图一样设计智能体逻辑。它建立在 LangChain 之上，强调有状态、长时运行的智能体，提供持久化存储和恢复机制。LangGraph 本身是代码框架（提供 Python 库），不强制抽象 Prompt 或工具，主要提供耐久执行、人类审核环路、长短期记忆存储、可调试可监控等基础能力，用于搭建健壮的多步骤 Agent 系统。相关资源可参考 FreeCodeCamp 开源 LLM Agent 手册。同时，LangGraph 还有相关的 LangGraph Studio可视化原型工具和 LangGraph Platform 托管服务，用于部署和团队协作（这些属于云服务）。
• Fabric（Daniel Miessler 开源）：定位为“增强人类”的通用 AI 自动化框架。Fabric 提供一个模块化系统，将众包的 AI 提示（Prompts）封装为可组合的指令单元，帮助用户自动解决日常任务。它的理念是建立一个“普适的 AI 层”，用户可以通过命令行或简单配置调用各种 AI 能力来增强工作与生活。Fabric 实现上更偏向开发者工具：通过 CLI 将各种预定义的 AI 子任务（例如文本总结、代码审查等）组合起来形成自动化工作流。其架构由核心引擎 + 社区贡献的 Prompt 模板构成，支持用户自定义扩展。由于 Fabric 注重命令行和脚本化运用，本质上是代码驱动的而非 UI 驱动的框架。

从核心定位来看，Coze Studio/Dify/FastGPT 等更侧重提供完整平台让用户低门槛构建 AI 应用，具备可视化界面和多功能集成；LangGraph/Fabric 则是面向开发者的底层框架，给予更大灵活性但需要编程；n8n 介于两者之间，更像通用工作流工具随着 AI 模块的加入也能编排智能任务。Coze Loop 与 RAGFlow 则专注特定环节：一个管性能调优，一个做深度 RAG 引擎。不同项目在功能架构上各有侧重，适合的应用场景也不同。

插件与生态扩展能力

在评估各平台的插件与生态扩展能力时，首先需要了解每个项目如何支持第三方集成、工具扩展以及社区贡献。以下列表将详细说明七大平台在插件机制、扩展方式和生态活跃度方面的具体表现，帮助读者快速把握其可扩展性和生态成熟度。

• Coze Studio & Loop：作为字节跳动开源的同一体系，Coze Studio 和 Coze Loop 共享统一的插件系统。开发者可根据 Coze 规范编写自定义插件，将第三方 API、工具或服务集成到 Agent 工作流中，实现“Tool-Using”能力（如数据库访问、业务系统集成等）。Coze 官方已开源插件定义、调用和管理机制，并提供丰富的插件示例，社区可自由扩展生态。Loop 侧重于 Prompt 测试与多模型对比，虽自身不依赖插件，但可通过 Studio 的插件机制扩展 Agent 能力。整体来看，Coze 系列凭借 Apache2.0 许可和完善的插件架构，具备强大的生态扩展潜力。
• n8n：n8n 的扩展能力非常强，体现在其节点（node）机制上。每个集成服务或操作都封装为一个节点，目前官方已提供 400+ 个节点集成常见应用和 API。社区也持续贡献新节点。开发者可以用 JavaScript/TypeScript 编写自定义节点插件，并将其加载到 n8n 中。此外，n8n 提供 Function 节点允许在工作流中直接编写 JS/Python 代码，从而集成任何自定义逻辑或调用不支持的 API。因此 n8n 生态非常广泛：从邮件、数据库到 Slack、GitHub 等应有尽有，新出现的 AI 服务也能很快找到或编写相应节点。需要注意的是，n8n 采用自有的“公平代码”许可对商业 SaaS 提供有限制（见下文），但对开发自定义节点并无许可障碍。
• Dify：Dify 内置插件体系用于为 Agent 扩充工具使用能力。它支持加载 OpenAI Plugin 规范的工具，也允许直接导入OpenAPI 规格的接口作为工具。官方提供了 50+ 款内置工具，包括 Google 搜索、DALL·E、Stable Diffusion、Wolfram Alpha 等常用第三方服务。开发者也可以依据插件开发文档编写自定义插件，并通过 Dify 的插件管理界面发布出来docs.dify.ai。此外，Dify 还有模型适配层，可无缝集成数百种不同的大模型和提供商。因此其生态扩展不止工具插件，还包括模型适配、向量库适配等方面，形成一个比较完整的LLMOps 生态。
• FastGPT：FastGPT 也支持通过插件来封装工作流和工具调用。其工作流编排中有“工具调用”节点和“插件”节点，插件本质上是将一段流程或功能打包复用。例如，可制作一个插件去查询公司数据库或调用内部 API，然后在多个工作流中复用。FastGPT 官方还提供代码沙盒功能，可在流程中执行定制代码。由于 FastGPT 聚焦在企业知识问答，其插件生态多半围绕企业内部系统集成（如对接微信、钉钉、CRM 等）。它对外暴露的 API 与 OpenAI 接口对齐，方便将 FastGPT 接入现有应用或聊天机器人平台。
• RAGFlow：RAGFlow 更像开发库，插件机制不是其核心关注点。它本身内置了多种解析器、向量模型、检索策略等模块，可以灵活组合（例如不同文件解析插件、不同嵌入模型等）。对于开发者来说，扩展 RAGFlow 通常是通过自定义文档解析模板、新增数据源连接器或调整 RAG 流水线参数来实现。如果从生态角度，RAGFlow 因为完全开源 Apache2.0，用户可以自由改造。但目前社区更关注其核心能力优化，暂未见到丰富的第三方插件市场。
• LangGraph：作为 LangChain 体系的扩展，LangGraph 本身不直接提供“插件市场”，但它与LangChain 生态无缝衔接。开发者可以利用 LangChain 丰富的工具、Memory、Retriever 等组件作为 LangGraph Agent 的子模块。LangGraph 自己也有内置工具接口（例如可把 Python 函数包装成可调用工具），并支持多 Agent 协作（CrewAI 库提供多 Agent 编排）等。由于 LangGraph 是代码框架，扩展就是引入新的库或组件。因此其生态就是整个 LangChain/Python 生态。在 LangChain 支持的集成功能（如各类 API、数据库、模型）都可以在 LangGraph 中调用。此外，LangGraph 官方推出的LangGraph Platform允许团队共享 agent、提供可视化原型，这可以视为一种平台生态，但那是闭源的托管部分。
• Fabric：Fabric 的扩展能力主要体现在Prompt 脚本库的丰富。它强调社区众包各种“小任务”的 AI 提示，然后像乐高块一样组合使用。Fabric 有一套命令行工具，可以安装更新由社区贡献的“技能包”。每个技能包其实是一系列 prompt+ 逻辑的集合，用来解决特定问题（如写社交媒体帖子、检查代码安全等）。因此 Fabric 生态取决于社区贡献的技能多少。因为 Fabric 是 MIT 开源，开发者也可自由编写新的模块、或者改造其 CLI 来接入其他 AI 服务。目前来看，Fabric 由个人主导，生态主要通过其 GitHub 社区（33k⭐）在沉淀一些常用流程，但与其他平台相比生态体系化程度较低——没有官方插件商店，而更像脚本分享社区。

在插件与扩展方面，Dify和Coze Studio提供了完善的插件系统并有官方/社区插件案例，易于扩展 Agent 工具箱。n8n凭借 400+ 节点和自定义节点开发，生态非常广阔。FastGPT支持插件封装工作流且开放 API 接口，对接企业应用方便。LangGraph借力 LangChain 生态，扩展选择丰富但需编码集成。RAGFlow和Fabric由于定位原因，前者偏向内部模块组合，后者靠社区脚本，两者的扩展生态相对不如前几者直观。选择上，若重视丰富的第三方集成和低代码扩展，n8n、Dify、Coze Studio 更有优势；若侧重灵活定制和开发自主性，LangGraph、Fabric 则提供更自由的扩展空间。

可视化体验与可编程能力

在评估各平台的可视化体验与可编程能力时，需关注其是否支持拖拽式工作流搭建、实时调试、代码扩展等特性。以下列表将逐一说明七大平台在可视化友好度和编程灵活性上的表现，帮助读者快速了解不同项目对技术人员和业务用户的适配程度。

• Coze Studio & Loop：作为字节跳动开源的同一体系，Coze Studio 与 Coze Loop 共同构建了完整的 AI Agent 可视化开发与调优平台。Coze Studio 提供所见即所得的可视化工作流编辑器，用户可在画布上拖拽节点（如 LLM、条件判断、API 调用等）搭建业务逻辑，并支持实时调试、逐步查看每步输入输出，极大降低了 AI 应用开发门槛。开发者还可通过 RESTful API 和 JavaScript SDK，将 Agent 集成进现有应用或扩展插件。Coze Loop 则专注于Prompt 开发与测试，提供交互式 Playground 和模型对比、自动评测仪表盘，帮助优化 Prompt 质量和监控 Agent 性能。两者配合使用，实现从可视化工作流搭建到 Prompt 调优的全流程覆盖，既适合非程序员快速上手，也支持开发者深度定制和集成。
• n8n：以类 Zapier 的可视化节点编辑界面著称。用户可在浏览器中搭建工作流：从节点库拖拽到画布，连线表示执行顺序和数据传递。n8n 界面支持节点执行调试（逐步运行、查看输出）、配置面板设置节点参数等。对于需要代码的场景，n8n 允许在 Function 节点中直接写 JavaScript 或 Python 片段来处理数据或实现自定义逻辑。这样，技术用户可以嵌入代码以提高灵活性，而业务用户则可坚持拖拽操作实现绝大多数流程。总体来说，n8n 的可视化体验成熟且直观，结合一定可编程能力（函数节点、自定义节点开发）实现“低码 + 写码”共存。这对团队协作也有好处——简单部分由业务人员配置，复杂部分由开发填充脚本。
• Dify：提供图形界面的应用与工作流编排工具。Dify 的 Prompt IDE 界面直观，可编辑提示模板并立刻试运行模型输出。其 Workflow 功能有可视化画布，可以串联模型调用、知识库检索、条件判断、工具使用等节点，搭建多步对话流程。Dify 还支持 ChatFlow 等发布形态，即把工作流产出一个聊天机器人界面。对于编程能力，Dify 提供开放的 API 和 SDK，可以通过代码调用 Dify 托管的模型推理、工作流等服务。此外 Dify 本身是开源可二次开发的，所以开发者也可深入其后端代码进行定制。但一般应用场景下，不需要编码即可通过其 UI 完成 AI 应用搭建，这也是 Dify 主打的卖点之一。
• FastGPT：提供简洁易用的可视化界面来构建 AI 客服和问答流程。用户可以上传文档训练知识库，然后通过图形界面配置问答流程，包括是否调用外部工具、如何处理用户提问等。FastGPT 带有简易模式和高级工作流模式两种界面：简易模式下几乎零配置即可生成一个知识库问答机器人；高级模式则允许用户拖拽 Flow 节点实现诸如先查询数据库再回答的复杂流程。编程方面，FastGPT 支持代码沙盒节点，开发者能嵌入代码逻辑；同时其开放 API 可以让程序以 REST 方式与其交互（比如企业可以编写代码批量导入知识、或将用户的问题转发给 FastGPT 获取回答）。总体来说，FastGPT 在可视化友好性上偏向业务人员，但也为开发者预留了一定编程接口。
• RAGFlow：RAGFlow 并没有针对终端用户的可视化界面，它更类似一个后端引擎或开发包。官方提供了Web Demo来演示 RAGFlow 的能力，但主要用于测试功能。实际使用中，开发者需要通过Python SDK/API来调用 RAGFlow，将其集成到自己的应用或服务中。RAGFlow 强调深度定制和可控性，因此更多是通过编程配置 YAML/JSON 或调用库函数来设计 RAG 流程（例如选择何种切片策略、嵌入模型等）。对于熟悉代码的开发者，这种方式很灵活；但对非技术人员来说，并不存在一个拖拽式界面。因此在“可视化体验”维度上，RAGFlow 相对缺乏，而在“可编程能力”上则提供了丰富的配置选项和扩展点（需要阅读文档自行调用）。
• LangGraph：LangGraph 本身没有独立 GUI，而是以代码库形式提供。但为了降低上手难度，LangChain 团队提供了一个LangGraph Studio（云端工具）用于可视化原型Agent 流程。Studio 可以让用户绘制多 Agent 协作流程并快速测试，不过不是本地开源软件，而是 LangChain 的托管服务的一部分。如果聚焦开源部分，使用 LangGraph 主要就是在代码中构建 Agent Graph。例如用 Python 定义节点（工具调用、LLM 调用等）及它们的有向连接关系，然后运行代理。LangGraph 提供了许多预构建组件和教程，帮助开发者快速上手构建复杂 Agent。简言之，LangGraph 更偏重代码驱动的工作流定义，但通过良好的接口设计和 LangChain 生态，让编码复杂度下降。另外，其与 LangSmith 等可视化调试工具集成，让开发者在 LangSmith 界面中查看 Agent 执行轨迹和状态，从而一定程度上弥补了 GUI 不足。
• Fabric：Fabric 没有图形界面，是命令行和配置驱动的。用户需要编辑 YAML/JSON 文件或命令行参数，来描述任务流程，让 Fabric 去执行。Fabric 的典型使用方式是在终端下调用 fabric <技能> [参数]，背后触发对应的 AI prompt 序列。例如，可以通过命令把一段文字摘要并发送邮件，这实际上调用了 Fabric 内部预定义的几个子任务。对于非常熟悉命令行的技术人士，Fabric 的体验是轻量快速的，但对不擅长编码/脚本的人来说门槛较高。在编程能力上，Fabric 支持用户将它嵌入自己脚本或应用，即把 Fabric 命令当作一个可调用工具。由于其核心是用 Go 编写，可编译为二进制在各种环境下运行，也能通过 API 调用（需要阅读源码或文档）。总的来说，Fabric 完全以代码和命令的形式操作，没有可视化界面，其可编程能力本身就是它的唯一使用方式。

在可视化友好度方面，Coze Studio、n8n、Dify、FastGPT 都提供了完善的图形界面，可通过拖拽和配置完成绝大部分工作流搭建。其中 Coze Studio 和 Dify 偏重 AI 应用场景的可视化，n8n 偏重通用集成自动化的可视化。LangGraph、RAGFlow、Fabric 则几乎全靠代码来驱动，适合开发者深度定制，不适合非技术人员直接使用。可编程能力上，n8n、Coze 等都有接口或脚本节点可以插入代码；Dify 提供开放 API 方便集成；LangGraph/Fabric 本身就是代码框架可随意拓展。这方面取舍取决于团队能力和需求：如果希望所见即所得快速搭建，选有 GUI 的平台更高效；如果需要高度定制和复杂逻辑，代码框架更灵活。

自托管能力

在分析各平台的自托管能力时，首先需要了解其部署方式、资源需求、运维难度以及对企业用户的适用性。以下列表将逐一介绍七大平台在自托管方面的具体表现，帮助读者快速评估其在私有环境中的可用性和运维成本。

• Coze Studio & Loop：作为字节跳动开源的同一体系，二者均支持自托管，官方提供了 Docker Compose 一键部署方案，最低要求 2 核 CPU、4GB 内存。Coze Studio 采用微服务架构（多个 Go 服务 + 前端），完整启动会运行一系列容器，部署复杂度略高，但官方文档和 .env 模板使过程较为直观。后端使用 PostgreSQL 等存储，建议在具备容器化基础的服务器上部署。Coze Loop 通常与 Studio 一起部署，作为独立服务为团队提供 Prompt 调优平台，资源需求不高，主要调用外部 LLM 接口。自托管后可实现公司内网集成和数据私有，支持自定义修改打包部署，虽无官方 CI/CD 集成方案，但开源特性便于团队按需扩展和运维。
• n8n：非常强调自托管友好。官方提供多种部署方式：Docker 容器（官方镜像）、NPX 一键启动、本地安装等。用 Docker 部署 n8n 极其简单，只需运行 docker run -p 5678:5678 ... n8nio/n8n，即可在浏览器访问 n8n 编辑器。n8n 默认使用 SQLite 数据库保存配置，可切换用 PostgreSQL 以利于扩展和多实例。对于水平扩展，n8n 社区版支持 Queue Mode 利用 Redis 和多 Worker，实现多实例分布式执行（需要手动配置）。n8n 文档提供了扩容指南，也有社区方案实现 Docker 动态扩缩容。因此在自托管场景下，小到树莓派、大神到云集群都能跑 n8n。CI/CD 支持方面，n8n 有导出 JSON 工作流的功能，可以把流程配置纳入版本控制，但没有官方提供流水线部署工具。多数团队通过导出工作流文件或使用 API 迁移配置来实现 Dev→Prod 的流程发布。资源需求上，n8n 相对轻量，一个中小型服务器即可跑许多集成流程（性能瓶颈主要取决于节点执行外部 API 速度）。
• Dify：提供开源社区版和商用云服务。自托管 Dify 需要的组件包括后端 Python 服务、前端 Next.js，以及向量数据库（可选）等。官方文档给出了 Docker Compose 部署方案，支持一键启动所有必要组件。最低要求一般也是 2 核 4GB 以上，以运行模型推理（如用 OpenAI 接口则自身负载不大）。Dify 团队还提供 AWS 部署模板（Dify Premium on AWS），方便企业在自有云上安装。由于 Dify 涉及模型管理、知识库、监控等多个模块，自托管需要配置各种 API Key 和服务连接，但文档详细覆盖了这些步骤。在 CI/CD 方面，Dify 没有明确提到自动化部署流程，但其开源性质允许通过容器镜像和环境配置实现版本升级。需要注意 Dify 社区版某些高级特性可能关闭，需要商业授权开启（例如高并发场景下的优化）。不过一般中小规模应用，自部署社区版已足够使用。
• FastGPT：提供社区版和商业版两种版本。社区版可在 GitHub 获取并自行部署。FastGPT 采用 monorepo 项目，包含前后端代码。官方给出了 Helm Chart 等 Kubernetes 部署方案，以及 Docker 方式。根据实践文章，FastGPT 在 4 核 8G 的服务器即可流畅跑起基础功能。FastGPT 开源协议允许作为内部后台服务商用，但不允许未授权提供对外 SaaS 服务。商业版则提供 SaaS 部署授权和官方支持。因此企业如果想自托管对外提供服务需购买商业授权。CI/CD 方面，FastGPT 由于频繁更新（issues 和 commit 很活跃），企业可选择定期 pull 最新版自行构建镜像部署。总体看，FastGPT 自托管难度中等，熟悉 Docker/K8s 的工程师可以较快搭建，并根据需要横向扩展（例如知识库向量检索部分可独立扩展底层存储）。
• RAGFlow：作为开源引擎，自托管就是默认使用方式。RAGFlow 可以通过 pip 安装作为 Python 库使用，也可以使用官方 Docker 镜像。部署需要准备至少 4 核 16GB 以上资源，因为 RAGFlow 自身需要加载文档、构建索引，且内置了一些模型（如 embedding 模型，除非用精简版）。对于生产环境，可以将 RAGFlow 打包成一个后端服务（例如启动其 API 服务模式）然后由应用调用。由于完全 Apache2.0 开源，企业可自由将其嵌入自己的系统并商业使用。RAGFlow 定期发布版本（v0.20.1 等），可通过 pip 升级。CI/CD 方面，和一般 Python 项目相同，可锁定版本并持续集成测试。需要注意的是，RAGFlow 运行时对存储和内存有要求（需存储索引和文档向量），大规模部署时要规划好数据库或向量库的资源。
• LangGraph：作为框架库，它本身不是一个待部署服务，而是嵌入在您 Python 项目中的一部分。因此“部署 LangGraph”更多是部署使用 LangGraph 的应用。换言之，如果团队用 LangGraph 构建了 Agent 应用，那么自托管就是部署这个应用（例如借助 BentoML 将其封装成服务）。LangGraph MIT 许可没有限制，开发者可以自由将其集成进商业产品。LangGraph 官方也提供了一个 LangGraph Platform云服务用于部署/托管，但那属于可选的商业服务。对于 CI/CD，由于是代码项目，可以像管理普通代码那样管理 Agent 流程（享受版本控制、自动化测试等）。总体而言，LangGraph 的自托管难易度取决于使用它开发的项目复杂度。如果只是在研发阶段使用（本地跑脚本测试 Agent），那几乎无部署成本；如果要上线一个长时运行的 Agent 服务，则需要把 LangGraph 组件部署为后端服务，并考虑监控和容错（LangGraph 提供了持久化和恢复机制帮助这一点）。
• Fabric：Fabric 可以看作一个可以安装在任意终端的命令行程序。自托管 Fabric 非常简单：直接从 GitHub 获取源码编译，或下载已编译的可执行文件，在本地或服务器上运行即可。由于 Fabric 是 MIT 许可，企业可自由使用和修改。资源占用上，Fabric 本身用 Go 编写，运行效率高，占用资源主要取决于所调用的 AI API 和任务复杂度。可以把 Fabric 部署在个人电脑、服务器甚至作为 CI 脚本的一部分。Fabric 没有复杂的依赖，因此在 CI/CD 中，可以很容易地集成 Fabric 调用（例如在部署流程中用 Fabric 自动写文档等）。不过，如果企业想基于 Fabric 提供在线服务，需注意 Fabric 社区是否活跃维护，以便及时升级。当前 Fabric 由个人主导开发，33k 星表明社区反响热烈，但长远维护需关注作者投入度。

在自托管方面，大多数项目都提供了 Docker/K8s 支持，部署难度中等。其中 n8n 和 Dify 对自托管用户非常友好，一键容器部署、配置简单。Coze Studio/Loop 因为组件较多，部署步骤稍繁琐，但也有 Docker Compose 引导。FastGPT 需注意其商业许可边界，自托管只能内部用，不可未经授权提供 SaaS。RAGFlow/LangGraph 则更多作为库由开发者运维，弹性大但需要开发投入。Fabric 最轻量，编译即用。对于有 DevOps 能力的团队，这些开源方案都能在私有环境运行，实现数据自有和定制扩展；区别在于所需运维精力和规模支持上：n8n、Dify 这类成熟项目在社区积累了许多部署经验，而 Coze 等新开源项目可能需要摸索和等待社区完善文档。

许可证限制

在对比各平台的许可证限制时，首先需要了解每种开源协议对商业使用、自托管、SaaS 服务和二次开发的具体约束。以下列表将详细说明七大平台的授权类型及其对企业和开发者的影响，帮助读者快速判断选型时的法律风险和合规要求。

• Coze Studio & Loop：采用 Apache License 2.0 授权，无附加限制。这意味着用户可以自由地将其用于商业项目，修改代码并分发，而不需要开源自己的修改成果（只需保留版权声明）。字节跳动明确表示 Coze 的开源没有附加条款或后门协议。因此，无论是自建内部应用还是构建 SaaS 产品，Coze 系列都可以安心使用，不会有法律障碍。Apache 2.0 还包含专利许可，对企业而言比较友好。
• n8n：使用“Sustainable Use License”（可持续使用许可），这是一种 Fair-code（公平代码）许可证。具体来说，n8n 开源代码可免费自托管用于个人或企业内部业务，但禁止未经授权将其作为商业 SaaS 服务提供给他人。换言之，你不能直接拿 n8n 搭建一个与官方云服务竞争的托管平台供第三方使用。该许可并非 OSI 认可的开源许可证（因为存在商业使用限制），所以严格意义上 n8n 属于“源代码可见”的商业友好软件。对于大多数企业用户，如果只是将 n8n 部署在自己服务器上自动化内部流程，是完全允许的；但如果计划将 n8n 整合进自己的 SaaS 产品（提供给客户工作流功能），就需要与官方协商购买商业授权（或使用其云服务）。此外，n8n 提供单独的企业许可用于开启额外功能（如高级权限、官方支持）。总结：n8n 许可对终端用户自用几乎无影响，但对集成商/二次开发提供服务有限制，需要注意。
• Dify：采用“基于 Apache-2.0 的商业友好许可”。根据官方说明，Dify 社区版开源并基于 Apache2.0，但附加了一些条件。推测这些条件与 n8n 类似，大概率涉及禁止未经授权提供 Dify 的商用托管服务。不过 Dify 强调包含清晰的专利授权，用户可以闭源使用且可商用，只是在重新分发时需要遵守原许可文件。一些社区资料提到 Dify 遵循“Apache 2.0 with Common Clause”之类的模型。不过在其文档中未详细列出限制条款，仅说如有疑问可联系商务。另外，从 Dify 网站来看，他们有云服务和商业方案（例如 Dify Cloud、企业版），因此可能通过许可限制来保护其商业产品。简单来说：使用 Dify 开源版自用或给公司内部用是被允许的，商用发布需要保留版权声明；但若想以 Dify 为基础搞一个公共 SaaS，需要特别留意官方许可细则或取得授权。
• FastGPT：使用自定义的 FastGPT Open Source License。该许可基于 Apache2.0 但附加几点：允许将 FastGPT 作为后端服务直接商用（即公司内部使用或作为产品后台都可以），但不允许提供公开的 SaaS 服务。另外，未经商业授权，任何形式的商用部署都需要保留 FastGPT 的相关版权信息。FastGPT 也提供商业授权版本（收费），购买后可解除 SaaS 限制。因此，对大部分企业来说，用 FastGPT 搭建内部知识库问答系统没问题，但不能架设一个面向大众的在线问答服务而不取得许可。值得一提，部分中文资料称 FastGPT“遵循附加条件的 Apache2.0 协议，可以自由二开发布”——这里的发布指的是衍生软件发布需要遵循原许可附加条款。总之，FastGPT 对商用比较宽松，只是禁止未授权云服务提供，这一点跟 n8n 有共通之处。
• RAGFlow：采用 Apache License 2.0 纯开源许可。官方明确欢迎企业和个人使用、二次开发 RAGFlow。所以在法律上没有限制，可放心将其集成到商业产品中。由于 RAGFlow 是基础引擎，很多公司可能将其用在自家产品中实现文档问答功能，这在 Apache 许可下完全 OK。同时，RAGFlow 没有区分社区/企业版，所有功能开源，所以也不存在功能阉割或需授权的情况。这对注重开源纯净许可的开发者来说是很有吸引力的。
• LangGraph：采用MIT 许可。MIT 是最宽松的开源协议之一，对使用几乎没有限制。你可以自由将 LangGraph 用于商业项目，修改后不需要开源回馈。这与 LangChain 主库保持一致风格（LangChain 也是 MIT）。因此，无论个人还是企业，将 LangGraph 嵌入自有系统无需顾虑许可证问题。同时 LangChain 团队提供的 LangGraph Platform 是商业服务，但那不影响开源库本身的许可。需要注意的是，如果使用 LangGraph 代码，一定要遵守 MIT 要求保留原始版权声明。
• Fabric：采用 MIT 许可。这意味着 Fabric 完全开源自由使用。任何个人或公司都可以将 Fabric 融入自己的项目，甚至以其为基础开发商业软件而无需支付费用或公开源代码。这种宽松许可也促进了 Fabric 社区的繁荣（短时间获得 33k 星）。但是，对于打算基于 Fabric 提供在线服务的团队，也要评估其维护性（许可无要求，但技术上需自担风险）。MIT 许可没有 SaaS 限制或商用限制。

在许可证方面，Coze Studio/Loop、RAGFlow、LangGraph、Fabric 均采用宽松的 Apache2.0 或 MIT 许可证，完全适合商业使用。Dify、FastGPT、n8n 则在 Apache 基础上增加了“不得未经授权提供 SaaS”等限制。这反映出这几个项目背后的公司希望保护自身云服务商业利益。因此，选择方案时，需考虑许可证对自己业务模式的影响：如果只是内部使用或集成产品而不直接分发，大部分限制无碍；但如果计划二次开发为公共服务，Coze、LangGraph 等彻底开源方案法律风险最低，而 n8n、FastGPT 这类则需要取得额外授权或购买商用版本。

社区活跃度与维护状态

在评估开源 AI Agent 与工作流平台的社区活跃度与维护状态时，需关注项目的 GitHub Star 数、团队投入、社区贡献、更新频率及长期维护能力。以下列表简要梳理七大主流平台的社区热度和维护现状，帮助读者快速判断其生态成熟度与可持续性。

• Coze Studio & Loop：2025 年 7 月开源，短短两天 GitHub 获得 9K+ Star（Studio ~7.3k、Loop ~2k，当时）。目前 Coze Studio Star 数已超 15k，Fork 超 2k；Coze Loop Star 也在 4-5k 水平。可见关注度很高。这背后有字节跳动的资源投入，ByteDance 官方也在社区活跃推广（如通过知乎、微信宣传，发布教程等）。Coze 项目更新频繁，Issue 和讨论活跃，表明其维护状态良好。由于源自企业内部成熟产品，代码质量和文档相对完善。社区虽然刚起步，但因为定位清晰、企业背书，开发者反响积极。后续走向取决于字节是否持续投入，但以 ByteDance 的体量和野心，短期内 Coze 会持续演进，并有望吸引国内开发者社区形成生态。
• n8n：成立较早（2019 年左右）且一路增长，目前 GitHub Star 大约 130k+（Fork ~40k）。n8n 拥有长期活跃的社区：有官方论坛、Discord，社区贡献了许多节点和模板。n8n 公司获得过风险投资，以 Fair-code 模式成功打造盈利的云服务，说明其商业可持续性强。维护方面，n8n 平均每月多次版本更新，引入新节点和功能（最近重点是 AI 集成功能）。社区也定期举办活动、编写教程，用户覆盖全球。尽管曾有关于其“是否真正开源”的争议，但总体来看，n8n 已经成为自动化领域知名项目，其维护由专职团队负责，长期投入有保障。
• Dify：项目建立于 2023 年 3 月，发展非常迅猛。截至 2024 年底 GitHub Star 超过 111k（Fork ~16k）。Dify 背靠前腾讯云团队创业，公司名为 LangGenius，拥有 15+ 全职开发。社区方面，有 Discord/微信群等讨论区，并在 OSSInsight 上统计 Q2 2024 已有 290 多位社区贡献者。Dify 保持每周发版节奏，更新活跃度高。其路线图显示不断添加新模型支持、改进可视化界面等。由于有商业版本和云服务支撑营收，Dify 团队有动力持续改进开源社区版。综合来看，Dify 社区活跃度高，官方重视开源生态，经常发布教程博客，前景较为乐观。
• FastGPT：由开源团队 LabRing 开发。LabRing 在国内开源圈知名度高（其 K8s 发行版 Sealos 等项目很受关注）。FastGPT 自 2023 年推出后，GitHub Star 已达 25k+，Fork 6k+。社区以中国用户为主，讨论集中在 GitHub Issues、CSDN/知乎等。FastGPT 采用社区版 + 商业版模式，其核心功能完全开源，社区版保留主要功能。维护上，LabRing 团队频繁更新版本（当前版本 4.x），迭代速度快。不过因为快速发展，也出现 Issue 较多的情况，目前有 500+ 未解决 Issue 表明用户反馈热烈。LabRing 对这些 Issue 有一定响应，但资源可能有限（团队规模未知）。总体看，FastGPT 人气旺，但要看 LabRing 能否长期投入或通过商业版盈利反哺开源。如果社区贡献加大，或许能减轻维护压力。
• RAGFlow：令人瞩目的是其 GitHub Star 高达 62k+，Fork 6.4k（可能因为 2024 年下半年在国内外都引起了极大兴趣）。RAGFlow 开源不到一年就积累了庞大用户群，说明需求强烈。该项目由初创团队 InfiniFlow 维护，看名字可能是一家专注 AI 基础设施的公司。目前 RAGFlow 版本推进迅速（截至 2025 Q3 已到 v0.20+），Commit 数接近 3700。社区上，Issues 已达 2.6k 之多，显示很多人在试用中遇到问题并反馈。维护者有在持续解决问题、发布补丁，表明维护状态比较积极，但以如此高速增长的用户量，能否及时响应所有问题是挑战。不过，它 Apache 开源也吸引了一些外部贡献者加入。考虑到 RAGFlow 专注点明确且关键代码复杂度高，InfiniFlow 的持续支持对其未来至关重要。如果团队融资或营收良好，RAGFlow 有望长期演进，并可能成为事实标准之一（当前 Star 数已远超 Haystack 等同类 RAG 工具）。
• LangGraph：这是 LangChain 官方出品子项目，GitHub Star 约 17k，Fork 3k。作为 LangChain 生态的一部分，LangGraph 得到了 LangChain 团队的直接投入和推广。LangChain 本身有庞大社区（GitHub 90k 星），所以 LangGraph 自推出起就受到关注，并被用于多 Agent 复杂场景。维护方面，LangGraph 代码库非常活跃，commit 超过 6000 次。团队按 LangChain 一贯风格频繁发布版本、完善文档。社区用户主要通过 LangChain 论坛、Slack 等渠道讨论 LangGraph 用法。由于 LangChain 公司通过企业服务和云平台获得收入，能支持开源部分的开发。因此 LangGraph 维护可持续性强。它很可能随着 LangChain 一起演进，不断兼容新模型、新工具和新范式，开发者大可放心其长期可用性。
• Fabric：Fabric 是一个有趣的案例，由安全专家 Daniel Miessler 在 2024 年初创立，短期内 GitHub Star 涨到 33k，Fork 3.4k。其流行一方面是作者在网络安全和 AI 社区有一定影响力，另一方面很多人对自动化日常任务的愿景感兴趣。Fabric 目前主要由 Daniel 本人维护（commits 约 3000 次），社区也提交了一些 PR。但 Issue 列表有 100+ 表明还有不少待完善之处。Fabric 采用 MIT 许可且上手容易，这吸引了许多尝鲜者。然而长期维护挑战在于：单人主导项目若精力转移，容易滞后。好在 Fabric 的理念简单且模块化，哪怕官方维护减缓，社区也可以 fork 继续。短期看，Fabric 仍在快速迭代中（作者活跃发布博客/视频介绍），中期需要关注是否出现社区版组织来协助维护。总体来说，Fabric 热度虽高，但社区结构松散，与公司支持的项目相比，未来稳定性稍逊，需要多留意作者动态。

下表整理了这七个项目的社区活跃对比。

七个项目中，n8n 作为成熟项目有稳健的公司支持和社区基础，维护最为稳固。Dify、LangGraph 背后团队专业投入，更新迭代快且有商业模式支撑，也值得信赖。Coze 虽新但凭借大厂力量和良好初势，潜力巨大。FastGPT、RAGFlow 人气极高但需要关注其初创团队能否支撑庞大用户需求，如果顺利商业化则前景看好，否则可能面临管理挑战。Fabric 属于社区驱动网红项目，灵活有趣但长远有不确定性。总的来说，大部分项目目前都处于上升期活跃维护中，但对于希望长期依赖的企业用户，选择那些有清晰持续投入（公司或大社区）背书的项目会更安心。

路线图与可持续发展能力

在分析各平台的路线图与可持续发展能力时，首先需要关注项目的未来规划、技术演进方向以及长期维护的保障。以下列表简要梳理七大主流平台的路线图重点和可持续发展前景，帮助读者快速了解其长期投入价值与风险。

• Coze Studio & Loop：作为字节跳动大战略的一部分，Coze 开源被视为构建 Agent 生态的起点。从新闻稿可知，ByteDance 开源了 Coze 全家桶（Studio、Loop、Eino）是希望凝聚开发者打造 Agent 生态系统。推测其路线图会围绕降低 Agent 应用门槛、丰富插件与模板、对接更多大模型展开。一方面，Coze Studio 未来可能集成更多算法能力（如支持新的工具协议，内置更多 LLM 接口）；另一方面，Coze Loop 可能发展更智能的 Agent 评估体系（如自动优化提示、在线学习等）。ByteDance 若决心发展 Agent 生态，可能持续投入资源改进 Coze，并将其应用在飞书、火山引擎等业务中以验证。在可持续性上，字节具有充裕资源支撑项目长期维护，并可能通过企业服务或云产品实现商业闭环。因此 Coze 项目具备较强的可持续发展能力——前提是 Agent 方向符合公司战略（目前看来各大厂都在押注 AGI/Agent，短期不会放弃）。
• n8n：路线图上，n8n 正逐步从通用自动化向“AI 原生自动化”演进。近期版本已引入 AI Node、与 LangChain 集成等，使得构建 AI 驱动的工作流更容易。未来 n8n 可能加强：AI 助手帮助用户生成工作流（降低使用门槛）、更多AI 服务集成节点、更完善的协作与版本控制功能等。另外，作为商业公司产品，n8n 路线图还包括企业功能（如多环境部署、审计日志等）推出新收费版本。长期看，n8n 有清晰的盈利模式（云订阅），这将反哺开源部分持续改进。尽管其 Fair-code 性质引发一些开源人士顾虑，但从实用角度，n8n 在开源和商业间找到了平衡。它已经运行 4 年以上，积累了成熟稳定的代码基础，相信未来几年会稳步发展，特别是在 AI 自动化这个新增长点上发力。对于用户来说，n8n 的可持续性较为稳固，可以放心投入使用，不过要跟进新版本发布以获取最新 AI 功能。
• Dify：Dify 在官网和文档中明确了自己的发展方向，包括不断扩充模型支持范围（如适配最新 GPT4.5、国内新模型等）、提升可视化编排体验、加强团队协作与权限等。其 Roadmap 提到一些具体计划，如 2024 年 Q3 支持文件类型变量、持续增加内置工具和向量库支持等。LangGenius 团队还将 Dify 打造成商业产品（有云服务和企业版），所以可以预见 Dify 会走开源社区版 + 收费增强版双路线。只要 LLM 应用市场持续火热，Dify 的发展就有动力。可持续发展上，Dify 拥有关键要素：专职团队、用户基础（18 万开发者社区)、融资（未公开但可能已获投资）。这些表明 Dify 不是一时兴起的项目，而有长远规划。对于长期考虑，Dify 值得投入，因为即使社区版将来遇到瓶颈，仍可选择其商用支持，避免孤立无援。
• FastGPT：从社区沟通来看，FastGPT 将持续深耕企业知识库问答场景。LabRing 已推出商业版，路线图上可能把一些高级功能放入商业版，通过收费模式维持开源的迭代。这种模式类似 ChatGPT 开源平替项目的常见路径。FastGPT 未来可能增强：大语言模型适配（支持更多国内大模型）、知识库管理（更友好的数据标注、审核机制）、工作流复杂度（引入更多节点类型）等。目前社区版已经相当强大，如果商业版只是插件式扩展，不影响社区版核心。可持续性方面，由于是创业团队，关键看商业版营收能否支持研发。如果 LabRing 的云服务/私有部署卖得好，就能不断反哺社区版；反之若盈利不佳，开源维护可能放缓或寻求并入更大的平台。不过鉴于 FastGPT 开源人气高，也不排除有社区志愿者推动发展。总的来说，FastGPT 短期更新迅速，中长期需观察其商业闭环的成功与否，谨慎乐观。
• RAGFlow：InfiniFlow 很可能将 RAGFlow 打造成其产品组合的一部分，甚至是核心开源引擎，然后提供周边付费服务（如云托管、企业支持）。路线图上，RAGFlow 已经实现文本、图片、音频解析等功能，“Agentic RAG”也开始支持。未来可能朝着更通用的多模态 RAG 平台演进，让企业不同格式数据都能接入统一问答。同时，加强可解释性和准确率（比如引入更智能的评分模型）。以其开源热度，RAGFlow 有机会成为事实标准，从而吸引社区贡献更多插件和改进。在可持续性上，如果 InfiniFlow 能通过提供企业版（带 GUI、可视化管理等）盈利，那 RAGFlow 引擎会持续获得开发投入。它当前 62k 星的号召力也可能带来外部合作或赞助。值得注意，RAGFlow 对大公司也有吸引力，不排除被云厂商整合或收购。但无论如何，其 Apache2.0 开源保证了即使官方停止，社区也能 fork 延续。因此 RAGFlow 生命力较强，适合作为长期方案的一部分。
• LangGraph：LangGraph 的未来紧密关联 LangChain 生态的发展。可以预见 LangGraph 会紧跟 LangChain 版本更新，兼容新接口，并根据用户反馈增加功能（例如更多预构建 workflow 模板、更简化的多 Agent 协作接口等）。LangChain 官方已提到 LangGraph 后续版本将支持JS 版本（目前已有 JS 仓库）以覆盖更广泛的应用环境。LangChain 公司本身在稳步商业化（LangSmith、私人部署方案等），LangGraph 作为开源部分会继续免费。由于 LangChain 目标是成为 LLM 应用开发基础设施，LangGraph 对他们意义重大，路线图应该会确保其稳定性、可扩展性，甚至可能推出官方的本地可视化工具（目前只有在线 Studio）。可持续性方面，LangGraph 毋庸置疑——LangChain 大火且已融巨资，团队规模大，不会轻易弃坑。选择 LangGraph，相当于押注 LangChain 生态，对长期投入是明智的，当然也要接受与 LangChain 共同升级迭代的节奏。
• Fabric：Fabric 作为个人项目，路线图更多取决于作者个人的愿景和时间。Daniel 表示 Fabric 的目标是提供“日常生活的 AI 层”，因此未来可能扩充更多技能模块（覆盖从工作到生活各方面），改进 CLI 交互体验，甚至提供一个简单的 GUI 或网页端来降低新人使用门槛。但由于没有公司支持，这些只是在作者爱好驱动下进行。Fabric 短期看会因新奇实用保持热度，长期则需要社区自发贡献以增强可持续性。目前已有其他开发者在其 Repo 提出改进和分支项目（如 fabric 的 Home Assistant 集成等）。如果社区形成协作，Fabric 或许能持续演进并存活很久；反之若作者热情下降且无人接手，可能停滞。因此，对 Fabric 应保持关注但不宜作为关键业务的唯一依赖。它适合个人和小团队尝试，提高效率，但长期依赖需要备选方案以防维护中断。

综合来看，大部分项目都展现出积极的路线图和发展潜力。n8n、Dify、LangGraph 背后公司清晰规划了产品演进路径，功能将越来越完善，长期投入基本有保证。Coze 得益于大厂战略支持，有望快速丰富生态，长期看只要 Agent 方向不凉，其投入不会减少。RAGFlow 迅猛增长中，如无意外会成为 RAG 领域持久的开源支柱。FastGPT 前景取决于商业模式落实，短期可用性高，长远需要继续观望其盈利和维护情况。Fabric 则是较不确定的一支，创新性强但缺乏正式支持。对于希望将这些项目纳入自己技术栈的团队，建议根据自身风险承受度选择：追求前沿功能可以尝鲜新项目，但关键系统宜选择那些有持续支持承诺的方案，并关注其社区动态和版本升级以及时调整策略。

总结

开源 AI Agent 与工作流平台各具特色，选型应结合实际需求。企业和团队建议优先考虑 Coze Studio、Dify、n8n 等生态成熟、可视化友好且有持续投入的平台，能保障长期技术演进和社区支持。开发者或有特殊场景需求时，可选择 FastGPT、RAGFlow、LangGraph 等灵活性高的方案，但需具备一定技术能力。Fabric 适合个人快速尝试自动化。务必关注许可证对 SaaS 商用的限制，确保合规。建议在选型时重点评估平台的生态活跃度、维护状态和未来路线图，优先选择有明确发展规划和社区支持的项目，以降低技术风险并获得持续创新红利。

参考资料：

1. Coze Studio 官网 - 字节跳动开源的 AI Agent 可视化开发平台
2. Dify 官方文档 - 生产级 LLM 应用开发与运维平台介绍
3. Dify 功能规格说明 - 详细的功能特性和技术规格
4. FreeCodeCamp 开源 LLM Agent 手册 - 开源 LLM Agent 开发指南
5. n8n GitHub 仓库 - 开源工作流自动化平台官方代码库