`‌想做一个智能体，有没有推荐的平台？Dify好还是Coze好？n8n是不是更适合企业用？确实，智能体（Agent）已经变成一项人人可用的数字工具。但问题也随之而来——平台太多，眼花缭乱；功能差不多，看不出差别；项目不大，不敢随便选。今天一起，横评 Coze、Dify、n8n、FastGPT、RagFlow 五大热门消费级智能体平台，看看到底谁更适合？我们回到最初那个问题——五大智能体平台到底怎么

Server-Sent Events（SSE） 和 WebSocket 都是用于实现 服务器向客户端推送数据 的 Web 通信技术，但它们在协议、能力、适用场景等方面有显著区别。

LangChain 专注于提供组件和 LCEL 编排能力，适合简单的一次性任务；LangGraph 则是构建有状态 Agent 系统的理想选择。两者相辅相成，可根据场景灵活选用。

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

RAG、MCP、Agent的爆发‌。2017年具有革命性的Transformer架构开始，解决了早期模型（诸如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM））在处理长距离依赖和顺序处理时存在的困难性，通过自注意力机制重新定义了自然语言处理（NLP）。2018-2020年，预训练Transformer模型时代，其特点是预训练模型的兴起以及对模型规模前所未有的关注。这一时期出现了两个具有影响力的模

当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项。这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。

Qiankun是蚂蚁金服基于single-spa开发的微前端框架，通过模块化架构将单体应用拆分为可独立开发、部署的小型应用。其核心特性包括基于路由的拆分、沙箱隔离机制和技术栈无关性，支持Angular、Vue等不同框架的应用集成。本文详细介绍了Qiankun的工作原理，并提供了主应用（Angular）与子应用（Vue）的具体集成方案，包括路由配置、生命周期管理和打包设置。

LLM（Large Language Model，大语言模型）‌是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。LLM的核心思想是通过大规模无监督训练学习自然语言的模式和结构，模拟人类的语言认知和生成过程‌。Transformer‌是一种在自然语言处理（NLP）领域具有革命性意义的神经网络架构，主要用于处理和生成语言相关的任务。

LangGraph是构建复杂AI代理工作流的图结构框架

LangChain 和 Dify‌LangChain 和 Dify 是大模型应用开发的两大核心工具，作为这个领域中的佼佼者，各自提供了独特的功能和能力，满足了各种开发者的需求。但二者的定位、目标人群和使用方式差异显著。选型维度选 LangChain选 Dify团队能力有 Python/JS 开发能力无代码能力，或希望低代码开发项目复杂度高（多 Agent、复杂 RAG、深度定制）中低（标准化问答、