DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架，旨在简化大模型应用的构建过程。它通过多模型管理、Text2SQL优化、RAG框架、Multi-Agents协作和AWEL工作流编排等技术，帮助开发者更便捷地围绕数据库构建大模型应用。DB-GPT支持多种安装方式，包括Docker和Docker Compose，并提供详细的文档和快速部署指南。使用DB-GPT时，开发者需要配置模型供应商、维护数据源和

ModelScope（魔搭社区）是由阿里巴巴达摩院与中国计算机学会（CCF）开源发展委员会于2022年11月联合推出的AI大模型开源社区，定位为多模态AI模型的开源平台，提供从模型训练到部署的全流程服务。

Cline 是一款 开源的 AI 编程助手/智能体，它不像传统的代码补全工具那样简单，而是像一位“配对编程”伙伴。Cline 支持前沿大语言模型（如 Claude Sonnet），并强调零供应商锁定。

Kiro是亚马逊专为现代软件开发工作流设计的一款AI IDE，定位是与开发者深度协作的智能开发伙伴。它不仅仅是一个代码助手，而是一个能理解产品需求、自动生成并部署应用的"Agentic IDE"，真正实现"从规格到部署"的全流程自动化。

n8n 有开源免费的社区版（本次部署均基于社区版）开源协议目前为 Apache 2.0协议，支持自部署保障数据安全；支持可视化编排、拖拽式节点设计，无需编程基础；支持JavaScript/Python自定义节点，兼容AI大模型；专注workflow（工作流）这块的，节点更丰富，支持更加细粒度的配置，自由度更高，可以集成LLM，但不限于此，可以更自由的定制AI流程，，全场景覆盖和超强扩展性等优势。

为什么要 RAGflow 和 Dify 结合呢？是因为 RAGflow 可以解决 Dify 在RAG 和 知识库解析和检索短板。

LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。下表说明了使用 Dify 前后开发 AI 应用的各环节差异：在使用 LLMOps 平

Trae是由字节跳动推出的AI原生集成开发环境（AI-IDE），主打"10xAI工程师"概念。它深度整合大模型能力，提供自然语言驱动的代码生成、智能体自动化等功能，包含Chat助手、Builder项目构建等核心模块。支持Windows/macOS/Linux多平台，分国内版（trae.cn）和国际版（trae.ai），在模型功能、定价、数据合规等方面存在差异。该工具旨在通过AI

Google Antigravity是谷歌2025年推出的革命性AI集成开发环境，采用"智能体优先"架构，将AI深度融入开发全流程。它整合了编辑器、终端和浏览器，支持多模型协作，通过任务管理、自动化测试和产物生成机制，实现从需求到部署的闭环开发。核心功能包括智能代理管理、上下文感知编码和浏览器自动化验证，支持自然语言驱动开发。目前提供免费个人版，需美国网络环境使用。相比传统ID

Copilot 是微软推出的一款人工智能助手，旨在通过自然语言交互帮助您提升工作效率和创造力，覆盖多平台，提供智能问答、内容生成、代码辅助等功能。其核心定位为“日常 AI 伴侣”，旨在通过自然语言交互提升工作与生活效率。