n8n 和 Dify 是当前最流行的自动化工作流平台。本文将从功能、场景、技术架构等方面深入比较二者，帮助你快速完成平台选型，适用于 AI 应用开发者与自动化工程团队。

MCP（模型上下文协议）正成为 LLM 连接工具与数据的关键标准。 通过Dify + MCP Server，提供低门槛、零代码的“AI 能力模块化”实现方式。本文将深度解析其架构、场景与工程潜力。

Dify Workflow 适合把智能家居和 IoT 自动化拆成可复用模板，但不应该直接替代设备控制平面。本文给出事件摘要、告警分级、人工确认、状态对账和知识检索增强等模板模式。

企业 AI 开发技术栈不应按工具热度选择，而应按任务链拆分：模型能力、流程编排、本地推理、视觉检测、语音识别和系统集成分别有不同工具边界。

Tuya AI Agent Dev Platform 适合快速把 AI Agent 接入 Tuya 设备、App、MiniApp 和产品能力；自建 Agent 编排更适合跨平台、多系统、强权限、强审计和可控模型路线。本文给出选型边界。

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边缘网关、物联网平台、串口转换器怎么选？本文解释串口转换器、边缘网关和 IoT 平台在设备联网项目中的职责边界、组合方式、成本和不适用场景。

主要介绍生成式AI的技术实现原理，结合流程图与模型结构剖析其核心技术，并探讨其在文本、图像等领域的实际应用及未来潜力。

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Ollama 适合本地原型、私有知识库验证、离线助手和低并发边缘推理，但不应直接当成企业级高并发模型平台。选型要同时看模型大小、显存、延迟、并发、数据边界和运维能力。