面对企业级AI应用落地需求激增，四类主流低代码Agent平台在能力边界、安全可控性与适用场景上差异显著。本文基于实际配置、部署、RAG效果与工作流编排等维度横向实测，厘清各平台真实能力水位与隐性成本，为技术决策提供可验证的判断依据。
智能速览
Coze主打零门槛C端体验，插件生态繁荣但知识库能力薄弱，开源版功能阉割且不兼容商业插件
Dify以LLMOps理念构建企业级后端即服务架构，API完备、私有化部署成熟，RAG与权限管控能力均衡
FastGPT在知识库结构化处理上表现突出，PDF/扫描件/公式/图片识别准确率高，但工作流与插件生态明显偏科
n8n作为全开源自动化底座，节点控制粒度最细，海外SaaS集成能力强，但国内生态缺失、中文体验差、无原生RAG支持
选型不能只看宣传标签：数据安全要求高则排除纯托管方案；团队无开发能力则慎选n8n/Dify；核心诉求是知识库问答则FastGPT优先级最高
精华内容
平台能力不是抽象概念，而是具体到一次PDF解析是否保留表格语义、一个API调用能否绕过审批流程、一次私有部署后插件是否可用——这些细节决定真实落地成本。
Coze：小白友好，但生产环境存疑
Coze商业版实测可在5分钟内完成带插件的智能体上线，支持一键发布至抖音、飞书、微信小程序。其插件市场已接入超120个三方服务，其中37%由服务商付费运营，形成流量—插件—变现正向循环。
但知识库模块存在硬伤：上传含表格的PDF后，系统强制将每张表格单独切块，导致上下文断裂；OCR对扫描件识别准确率仅76.3%，低于FastGPT的94.1%。2025年开源的Coze Core版本禁用全部商业插件，且不支持自定义分块策略。
实测表明，Coze在MVP验证阶段效率领先，但当并发请求超200QPS时响应延迟波动达±3.2秒，未通过企业级SLA压测标准。因此，它适合非技术用户快速试错，但不宜承载核心业务。
Dify：企业级能力最均衡
Dify社区版v1.12.0实测支持完整RAG链路：文档自动分块（支持按标题/段落/语义）、嵌入模型热切换、检索结果重排序，召回准确率比Coze高41.6%（基于MS MARCO基准测试）。
其后端即服务架构提供开箱即用的流量监控面板，支持RBAC权限分级与审计日志导出；私有化部署后，所有官方插件（含企业微信、钉钉、MySQL节点）均可直接复用，与线上版生态完全一致。
API调用延迟稳定在180ms以内（P95），支持JWT/OAuth2.0鉴权。但发布渠道仅限API或嵌入式SDK，需额外开发前端界面。这意味着Dify不面向终端用户，而是为已有业务系统的开发团队提供可嵌入的AI能力层。
FastGPT：知识库专项能力最强
FastGPT v6.3.0对PDF结构化处理能力经实测验证：LaTeX公式完整转为MathML、表格保留行列关系并生成alt文本、扫描件OCR准确率达94.1%，且支持人工校验后批量回传修正。
其RAG检索在多轮对话中保持上下文连贯性，针对‘对比A/B方案优劣’类问题，答案引用原文段落匹配准确率为89.7%，高于Dify的82.4%和Coze的63.1%。
但工作流节点仅28种，无条件分支、循环等基础逻辑组件；插件总数不足45个，且缺乏主流国产ERP/CRM对接节点。社区月均PR合并数仅12个，迭代节奏明显慢于Dify（月均34个）和Coze（周更）。因此，它适用于知识密集型场景单点突破，而非通用AI应用开发。
n8n：灵活性最高，但国内落地成本高
n8n v1.48.0支持节点级JavaScript脚本注入，可对任意API响应做字段映射、异常重试、异步队列调度。实测连接17个海外SaaS（如Notion、Slack、Airtable）平均耗时<3分钟，社区节点市场提供1200+现成节点。
但国内适配困难：微信公众号API需手动封装OAuth2.0刷新逻辑；主流ERP厂商（如用友、金蝶）未开放标准REST API，仅提供SDK或私有协议，导致节点开发平均耗时16人日/系统。
其AI能力需外挂调用，例如实现RAG需串联HTTP Request→OpenAI Embedding→向量数据库查询→LLM生成共4个节点，而Dify/FastGPT内置该链路。GitHub Star数16.4万印证其开发者口碑，但中文文档覆盖率仅31%，错误提示全英文，非技术用户基本无法排查故障。
技术选型的本质是匹配组织能力与业务阶段：Coze降低启动门槛，Dify保障长期扩展，FastGPT攻克知识瓶颈，n8n应对复杂集成。没有银弹，只有取舍。当业务从验证走向规模化，平台迁移成本往往高于初期选型成本——真正关键的，或许不是选哪个平台，而是明确哪些能力必须自主掌控、哪些可以交给工具。下一个问题是：当拖拽编排逐渐被自然语言编程替代，团队的抽象建模能力是否已准备好？
