dify和n8n还有coze这些主流agent最主要的异同和优劣是什么，从各自的特点和agent原理来说

ChatGPT 说：

已思考 18s

下面给你一个工程向、可落地的对比，聚焦“Agent 原理/能力模型、工作流与可观测性、工具/插件生态、部署/开源、典型适用场景”。

核心结论（先看这个）

• Dify：更像“面向生产的 Agentic 平台 + 可视化工作流引擎”，内置 ReAct / Function Calling 策略、RAG 管线、评测与观测，适合做可控、可观测的多步 Agent 应用与对外服务。dify.ai+3docs.dify.ai+3dify.ai+3

• n8n：本体是“通用自动化/集成平台”，AI 能力通过 AI Agent 节点 + 海量集成接到企业数据与系统里；Agent 形态以“Tools Agent”为主，适合把AI 插到现有业务编排中（CRM/DB/工单/Slack 等）。n8n 文档+2n8n+2

• Coze：面向“快速搭建与多渠道分发”的一体化 Agent 平台，强调低门槛构建（自然语言搭建）+ 多渠道发布（Bot/小程序/网页等），适合增长、运营类场景的多端上线与试验。Coze+2Coze+2

一、Agent 原理与推理策略

二、工作流、RAG与可观测性

三、工具/生态与系统集成

四、开源、部署与发布

五、典型选型建议

• 选 Dify 当你需要：

  1. 可观测/可回放/可控的多步骤 Agent（ReAct/FC）、

  2. 内置 RAG 管线与数据集管理、

  3. 自托管/合规与后续二次开发。docs.dify.ai+1

• 选 n8n 当你需要：

  1. 把 AI 嵌入现有业务自动化与 IT 系统（数据库、工单、CRM、邮件…）里，

  2. 借助 Tools Agent + 400+ 集成做企业流程编排，

  3. 低成本扩展/脚本化控制。n8n 文档+1

• 选 Coze 当你需要：

  1. 极快的从 0 到 1（自然语言搭建）、

  2. 多端分发/拉新/增长运营，

  3. 团队里非工程角色也要能直接发布与运营。Coze+1

你可能会关心的细节差异

• Agent 类型：Dify 显式支持 ReAct / Function Calling 的“策略位”，可针对复杂任务做可控推理；n8n 在 v1.82+ 统一为 Tools Agent，更强调“工具选择 + 编排”；Coze 更像“平台托管的 Agent 能力”，策略细节封装。docs.dify.ai+1

• RAG 深度：Dify 内置检索/重排/混合检索与多数据集路由，工程集成度高；n8n 要靠你自己接向量库/服务拼；Coze 重在易用与上手。GitHub

• 可观测/治理：Dify 的节点日志/记忆/回放更像“LLMOps 工程实践”；n8n 有工作流运行日志但 LLM 细粒度需自建；Coze 偏轻量调试视图。docs.dify.ai+2n8n+2

• 生态/接入：n8n 的“企业系统集成”强（>400 集成）；Dify 的“模型与 AI 基建生态”强；Coze 的“渠道分发与一体化套件”强。n8n+2GitHub+2

快速选型清单（给 AI Scientist/工程负责人）

• 做医疗/法务/金融这类合规内网应用、要看日志回放与评测：Dify

• 把销售线索→CRM→邮件→工单串起来、AI 只是流程里的一步：n8n

• 活动运营 Bot、多端触达、快速试验：Coze

需要的话，我可以基于你的目标场景（比如“医学 RAG + 质控 + 文献检索 + 审计”）给一份更细的架构与节点配置清单（含 Dify Workflow/Agent 节点、RAG 路由、评测与回放配置）。