AI智能体的应用场景越发丰富，对开发平台的需求也日益增长。在一众开发平台中，Coze、Dify和FastGPT凭借其独特的功能和优势，脱颖而出。本文将深入探讨这三个平台的特点、优势以及适用场景，协助大家了解并选择最适合自己的AI智能体开发平台。

总结先行

  • Coze: 用户体验友好，适合 C 端用户和对话体验要求较高的场景。
  • Dify: 操作便捷，适合国际化需求和高效开发的开发者，尤其适合多语言、大规模部署的场景。
  • FastGPT：功能强大，适合需要深度定制和复杂功能的企业用户。

一、3大平台简介

1.Coze

国内版扣子网址：

https://www.coze.cn/

国际版Coze网址：

https://www.coze.com/

Coze（国内版为扣子） 是字节跳动推出的一款新一代 AI 应用开发平台，通过零代码或低代码的方式，让用户能够快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目。通过 Coze 搭建的 AI 应用不仅可以发布到社交平台和通讯软件，还能通过 API 或 SDK 集成到各种业务系统中，满足多样化需求。

  • 智能体

    智能体是一种基于对话的 AI 项目，通过接收用户输入，利用大模型自动调用插件或工作流来执行指定业务流程，并生成最终回复。典型应用场景包括智能客服、虚拟伴侣、个人助理和英语外教等。

  • 应用

    应用是基于大模型技术开发的完整功能程序。在扣子中搭建的 AI 应用具有清晰的业务逻辑和直观的用户界面，是独立的 AI 项目。这些应用通过明确的输入和输出，根据预设的逻辑与流程完成简单或复杂任务，例如 AI 搜索、翻译工具和饮食记录等。

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2.Dify

网址：https://dify.ai/zh

Dify 是苏州语灵人工智能科技公司推出的一款开源大语言模型（LLM）应用开发平台，结合了 后端即服务（Backend as a Service） 和 LLMOps 理念，旨在简化生成式 AI 应用的开发流程。平台支持主流 LLMs，提供直观的 Prompt 编排界面、高效的 RAG 引擎、灵活的 AI Agent 框架，以及易用的低代码工作流，适合技术开发者与非技术人员共同参与。
作为一款生产级解决方案，Dify 不仅帮助用户快速部署类似 Assistants API 和 GPTs 的功能，还提供强大的数据安全选项和直观的管理界面。Dify 的开放协作模式确保了功能的快速迭代和用户体验的优化，为构建创新 AI 应用、解决实际问题提供了可靠支持。

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3.FastGPT

网址：https://fastgpt.cn/

FastGPT 是环界云计算公司推出的开源知识库问答系统，基于大语言模型（LLM）构建，专注于高效的知识管理与问答功能。其核心特点包括开箱即用的数据处理与模型调用功能，支持通过导入文档或问答对训练专属 AI 客服，实现交互式问答；直观的可视化界面，简化创建和训练流程；自动数据预处理，支持多种数据格式和向量化处理；内置 Flow 工作流编排模块，灵活设计复杂问答场景；支持 GPT、Claude、文心一言等多种模型，并兼容 OpenAI 接口，便于集成与二次开发。

FastGPT 凭借其强大的功能和灵活性，为企业和开发者提供了在知识问答领域的高效解决方案。

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二、多维度对比

1.模型接入

  • Coze：Coze国际版支持多种国外大模型，包括o1-preview、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等模型，而国内版Coze（扣子）支持国内主流大模型如豆包、智谱等，，主要面向国内市场的用户。配置方式为在系统界面直接配置。

  • Dify：支持多种大语言模型的接入，包括OneAPI和Ollama等，界面简便易用，适合不同背景的用户。用户可以在系统界面直接进行配置，并提供系统默认模型设置，操作简便，用户体验较好。

  • FastGPT：支持绝大多数主流大语言模型，但对小众模型的接入稍显复杂，需要修改配置文件（如修改config.json文件并重启容器），适合技术用户，配置复杂度较高。

    总结：Coze 和 Dify 提供简便的模型接入体验，适合快速部署，而 FastGPT 提供更强的定制能力，适合技术要求高的用户。

2.应用发布

  • Coze：支持浏览器窗口预览与嵌入，不支持 API 密钥生成。统计数据为日活用户、留存率等简化内容，对字节平台友好，其他平台支持欠佳，功能相对简洁，适合注重用户体验的C端应用。

  • Dify：具备浏览器窗口预览和嵌入支持，同样支持生成多个 API 密钥。具有强大的统计功能，支持多平台，适合需要快速构建并发布生成式AI应用的用户。

  • FastGPT：支持浏览器窗口预览与嵌入，可生成多个 API 密钥。提供详尽的数据分析与统计功能，并支持多平台部署。适合有较高集成需求的企业用户，特别是在复杂场景下进行深度定制和企业级应用。

    总结：Coze 强调简单易用，Dify 适合快速迭代，FastGPT 提供更多集成与定制选项，适合企业级应用。

3.知识库功能

  • Coze：初始化知识库构建支持网页、飞书数据等同步；分段设置支持表格预览和修改；支持表格和图片修改，且图片支持智能标注，表格体验更好。

  • Dify：初始化知识库构建支持 Notion 数据同步；分段设置同样支持自动分段、自定义规则；提供高质量模式与经济模式的索引方式；支持分段编辑和新增内容；支持表格，图片支持一般。

  • FastGPT：初始化知识库构建有详细流程，支持多种模式选择；分段设置可自动分段、自定义规则；提供直接分段、增强训练等三种索引方式；支持分段编辑和新增内容；支持表格，图片支持一般。

    总结：Coze 在用户友好性上占优势，Dify 提供强大的知识库管理功能，FastGPT 强调灵活性和定制化需求。

4.工作流管理

  • Coze：工作流创建方式简单，操作门槛低，适合初学者及有快速开发需求的用户。

  • Dify：支持丰富的工作流编排，配置简便，适合追求快速开发和高效迭代的开发者。

  • FastGPT：工作流功能强大，但配置较为复杂，适合对流程设计和定制化需求较高的企业用户。

    总结：Coze 适合快速入门，Dify 提供高效的工作流管理，FastGPT 适合需要深度定制的复杂场景。

三、市场概况

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四、选用AI智能体开发平台

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有智能体开发需求的用户，应结合具体需求（如市场定位、技术能力和目标应用场景）选择最合适的平台：平台应根据具体需求进行权衡。如果目标是快速开发和简化操作，Coze 是理想选择，尤其适合注重用户体验的轻量级应用。Dify 则提供更强的多平台支持和灵活的工作流编排，适合需要快速迭代和高效开发的用户。FastGPT 提供强大的定制化能力，适合对复杂流程和深度定制有高要求的企业用户。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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