2023年的到来，迎来了疫情的全面放开，各行各业都在慢慢的恢复，而互联网的趋势也渐渐显现，互联网现已成为现在发展的主流，回望大疫年，创业风和软件需求风不温不火，但是今年不一样，经济已经复苏，放可大展宏图，大胆去尝试

likeshop社区团购系统适用于初创业或者个人创业者，希望以低成本、高效益的方式开展本地电商业务，或者已经拥有线下实体店或实体店经验的商家，希望将线上业务扩展到社区团购平台，提升线上业务的营收。

作为天天跟代码和服务器打交道的程序员，最近半年在国内环境下测了不少开源 AI 智能体平台，从企业级部署到个人开发者变现场景都摸了个遍。国内用这类工具，最绕不开的就是网络适配、数据合规和模型兼容性问题，今天结合实测体验聊聊各平台的优劣，尽量客观，数据都是亲手跑出来的或者来自公开社区统计。

BuildingAI智能体项目展示了一个结构清晰、设计优雅的AI智能体实现范例。该项目采用经典三层架构（表示层、逻辑层、数据层）和模块化设计，核心亮点包括：清晰的基类设计、完善的状态管理机制、分层的记忆系统。项目还实现了OTA循环、责任链模式等关键设计模式，具有极佳的代码可读性、完善的错误处理和配置驱动设计。作为教学案例，BuildingAI完美体现了单一职责、开闭原则等设计原则，为初学者理解现代

最近摸了几个主流的开源 AI 智能体平台，从低代码搭建到商业变现能力都试了个遍，作为程序员，聊聊实际用下来的感受。不算深度测评，更多是从日常使用场景出发的体验分享，尽量客观，数据也都是基于公开信息和自己实测的结果。

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作为天天跟代码和服务器打交道的程序员，最近半年在国内环境下测了不少开源 AI 智能体平台，从企业级部署到个人开发者变现场景都摸了个遍。国内用这类工具，最绕不开的就是网络适配、数据合规和模型兼容性问题，今天结合实测体验聊聊各平台的优劣，尽量客观，数据都是亲手跑出来的或者来自公开社区统计。

现在这个领域真是百花齐放，从闭源的SaaS到开源自建，选择太多了。我花了差不多三天时间，重点体验了字节的Coze和最近社区里讨论挺多的BuildingAI，有些感受不吐不快。

最近在为客户选型AI应用平台时，我系统地测试了几款热门的开源解决方案。今天主要从部署体验这个关键维度，分享对 Dify、扣子 和 BuildingAI 的实际使用感受。

本文对比了Dify和BuildingAI两个AI应用开发平台在搭建Sora2短剧视频生成工具方面的体验。Dify功能强大但配置复杂，需要自行封装Sora2组件；BuildingAI通过应用市场提供开箱即用的Sora2模板，支持一键部署，更快速实现视频生成工作流。BuildingAI在开源可商用、平衡灵活性与易用性方面表现突出，尤其适合需要快速验证垂直场景AI工具的用户。最终作者选择Building