前言
科技界永远不缺新概念，但真正能掀起浪潮的，终归是那些能将想象落地的力量。2025年，这个角色属于 大模型智能体（AI Agent） 。
如果说大模型让机器学会了"思考"，那么Agent，则是让AI真正"行动"起来的引擎------它不再仅仅停留于问答，而是迈向自主感知、规划、执行的"具身智能体"。从对话机器人到行业助理，从自动化流程到真正意义上的数字员工，Agent正在重塑我们与AI协作的方式。
面对这一趋势，一个问题摆在每一位开发者面前：如何快速、高效地构建属于自己的AI Agent？
目前，主流的Agent开发路径分为两条：
- 以 LangChain 与 LangGraph 为代表的代码类开发框架，适合追求灵活性与深度定制的开发者；
- 基于可视化编排的低代码/无代码 Agent 平台，让更多非专业开发者也能参与到AI应用的构建中。
为帮助大家系统掌握Agent开发，笔者开设了 《深入浅出LangChain/LangGraph Agent开发》 专栏，全面讲解代码类框架的核心机制与项目实践，目前已收获不少积极反馈。与此同时，也有不少关注者私信笔者："代码基础偏弱，但又想快速上手Agent开发，有没有更友好的方式？"
为此，笔者结合自己的日常学习全新推出 《低代码Agent开发框架实用指南》 专栏，将结合Coze、Dify等热门平台，从理论到实战，带你轻松搭建可用的智能体。而原有的LangChain/LangGraph专栏也将持续更新高阶项目，双轨并行，助力每一位开发者，无论代码能力如何，都能在Agent的浪潮中找准自己的节奏。
一、低代码Agent开发框架简介
低代码开发框架是指借助可视化的界面和模块化的配置，使开发者几乎无需编写代码即可完成智能体的搭建与部署。目前较为主流的Agent开发工具包括Dify ，Coze ，n8n 和LangFlow, 它们各自具有不同特点：
- Coze：由字节跳动推出，集成了强大的工作流编排能力，尤其适合社交和内容分发场景；
- Dify：开源、社区活跃，主打通用的 Agent 与应用开发，兼顾个人与企业需求；
- n8n：侧重于自动化任务编排和工具集成，具备丰富的插件生态；
- LangFlow：在 LangChain 生态基础上提供可视化界面，使复杂的链式调用更直观易用。
1.1 Coze
1.1.1 Coze平台特性
Coze是字节旗下的低代码Agent开发工具，也是最早进行商业化尝试的在线闭源的低代码开发工具。早年的Coze功能非常简单，上手门槛极低，用户只需要输入提示词，扣子平台即可借助官方提供的知识库系统、在线模型API、和一些在线调用的工具（如网络搜索工具等）自动生成智能体，开发者只需要在网页端设置好智能体的系统指令、开场白、增加或修改关联的工具即可。在无需编写任何代码的情况下完成Agent开发。
Coze的最初定位是打造人人可用的Agent开发工具，并依托低代码的特性吸引开发者，同时构建Agent工具插件、商店等应用产品生态，意图对标早年OpenAI的GPTs。但是，伴随着Agent开发需求逐步深入，高度自动化的开发模式无法满足更加深入灵活的开发需求，同时在线商店的Agent性能也显得过于简单、甚至存在大量的玩具Agent，导致开发者大量流失。
为解决上述问题，Coze官方及时进行调整，推出了工作流画布模式，开发者可以借助画布构建更加灵活的工作流。开发者通过拖拽不同节点不同功能进行条件或循环的编排，能够更加灵活的创建功能各异的Agent，甚至可以编排自定义的代码节点。但此模式下对开发者的技能要求也有进一步的提升。
1.1.2 Coze服务部署与商业化
Coze不断完善在线Agent的发布流程与后端API功能，方便开发者一键发布已经开发好的Agent，开发者可以将Agent发布在豆包、微信等公众平台上。同时Coze在线服务还提供了打包生成后端API的功能，灵活的服务部署是Coze平台的优势之一。
Coze起初只提供了Web在线服务的方式，开发者需要大量借助官方平台提供的插件和工具函数进行开发。但在2025年7月，Coze推出了开源版本，更加方便开发者针对Coze平台功能进行二次开发以适应日常离线部署的专业工作场景，进一步笼络了更加专业的开发者用户。
1.2 n8n
1.2.1 n8n平台特性
n8n是一款来自德国的开源代码自动化工具，n8n诞生之初的定位并非是单纯为了Agent开发，而是更接近于"自动化工作流引擎"。它通过图形化的节点拖拽和连接，让用户能够将不同的服务，应用和API串联在一起实现自动化逻辑，与Coze相比，n8n强调的是工具链路和数据流的可编排性，而不依赖于某一家提供的服务。在 n8n 中，用户可以通过画布构建工作流。每一个节点（Node）都代表一个具体的功能模块，例如：发送邮件、调用外部 API、执行数据库操作、甚至是调用大语言模型 API。用户只需将这些节点组合起来，就能实现复杂的业务逻辑。这种模式的优势在于 极强的扩展性 ------n8n 已经内置了数百种常用服务的连接器，同时还支持用户自定义节点，几乎可以覆盖所有常见的自动化需求。
大语言模型兴起后，开发者将n8n创新性的用于Agent开发。例如，可以在工作流中嵌入 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等模型节点，再结合搜索引擎、数据库、Webhook 等外部工具，快速搭建一个具备多工具调用能力的智能体。虽然它不像 Dify 那样专注于 Agent 开发场景，但凭借强大的工具集成能力，n8n 成为不少开发者在构建企业自动化 Agent 时的首选框架之一。
1.2.2 n8n服务部署与商业化
在商业化方面，n8n 采用了 开源 + 云服务 的双轨模式。开源版本允许用户自由部署，适合个人开发者与小团队使用；而商业版本则提供云端托管、企业级支持和 SLA 保证，主要面向中大型组织，帮助他们在更大规模和更高稳定性的环境下运行复杂的工作流与 Agent。
总体来看, n8n并不像Coze或Dify那样直接面向"对话式Agent"场景，它的核心优势在于 高度模块化、可扩展的工作流引擎，它凭借凭借强大的第三方服务集成能力与灵活的节点设计已经成为低代码生态中极具代表性的自动化与智能体开发工具。
1.3 LangFlow
1.3.1 LangFlow平台特性
LangFlow是一款基于 LangChain 生态 的低代码可视化开发工具，主要目标是降低 LangChain 在实际应用中的使用门槛。如果缺乏编程经验的用户阅读笔者《深入浅出LangChain/LangGraph Agent开发》 的专栏总会觉得LangChain或LangGraph"代码优先"的定位上手难度较高，而 LangFlow 则提供了一个图形化的画布界面，让开发者能够通过拖拽与配置的方式，快速搭建对话应用与智能体。
在 LangFlow 中，每一个功能模块（如 模型调用、提示词模板、记忆管理、工具调用 等）都被抽象为一个个可视化的节点。开发者可以通过拖拽节点并进行连线，将这些功能组合成一个完整的工作流。与 n8n 类似，LangFlow 的优势也体现在"所见即所得"，但不同的是，它深度绑定 LangChain 的核心功能，使得原本复杂的链式调用逻辑变得直观且易于理解。
例如，用户可以在画布上快速创建一个由 文档加载 → 向量化存储 → 检索增强生成（RAG） → 模型输出 组成的工作流，而无需编写 Python 代码即可实现完整的 RAG 应用。这对于科研人员、教学场景以及快速原型设计尤其有价值。
1.3.2 LangFlow服务部署与商业化
在商业化方面，LangFlow 目前依托其 开源社区版本 为主，同时也提供云端托管与企业服务。开源版本完全免费，用户可以自行部署；而云端版本则提供更便捷的在线体验，适合团队协作与快速验证。虽然它的企业支持体系尚不如 Coze 或 Dify 完整，但凭借其紧密依赖 LangChain 生态的特性，LangFlow 依旧吸引了大量开发者和研究者。
总体而言，LangFlow 的定位非常明确：它是 LangChain 的低代码可视化伴侣，适合对 LangChain 感兴趣但不擅长写代码的用户。与 Coze 和 n8n 相比，LangFlow 在"对话式 Agent 与知识增强"方向更加聚焦，但在工具集成和自动化广度方面略显不足。
1.4 Dify
1.4.1 Dify平台特性
Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，其核心理念是提供一体化的后端即服务（BaaS）与 LLMOps 平台，旨在帮助开发者和企业快速构建和部署生产级的 AI 应用。
与早期 Coze 高度自动化的模式不同，Dify 自诞生之初就强调在降低门槛的同时，不牺牲开发的灵活性与控制力。它提供了直观的可视化工作流编辑器，采用类似 Figma 的拖拽式界面，让开发者可以通过连接不同的节点（如 LLM 调用、条件判断、知识库检索、代码执行等）来编排复杂的 AI 应用逻辑。这种设计哲学体现了其"所见即所得"的理念，显著降低了 AI 应用的开发现代门槛。
Dify 的另一大特性是其强大的模型兼容性。它支持接入多种大语言模型，包括 OpenAI GPT 系列、Claude、以及各类开源模型（如 Llama、ChatGLM 等），使用户能根据场景灵活选择合适的模型，避免了被单一厂商锁定的风险。
1.4.2 Dify 服务部署与商业化
在部署层面，Dify 的核心优势在于其灵活多样的部署选项 和对数据安全的重视。它允许用户通过 Docker Compose、Helm Charts（Kubernetes）等多种方式进行自托管部署。这种能力对于有严格数据隐私和合规要求的企业（如金融、政府行业）至关重要，确保了所有数据处理都在企业内部进行，避免了数据泄露风险。
在商业化方面，Dify 采用了典型的开源核心与 SaaS 增值服务相结合的模式。
- 社区版：完全开源，用户可以免费自托管使用，但需自行承担云资源费用。
- 云服务版：提供了从免费 Sandbox 到 Professional、Team 及定制 Enterprise 的阶梯式套餐。企业版通常包含单点登录（SSO）、白标化、权限管理和 SLA 支持等高级功能。
二、低代码Agent开发框架对比选型
2.1 Coze、n8n、LangFlow和Dify四款热门低代码Agent开发工具的对比
上一章节详细描述了四种流行的低代码Agent开发框架的平台特性和服务部署模式，下面通过一张表直观对比Coze、n8n、LangFlow和Dify四款低代码开发框架:
| 对比维度 | Coze | n8n | LangFlow | Dify |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | 字节旗下的在线低代码 Agent 平台，注重商业化和生态 | 开源自动化工作流引擎，强调应用/服务集成 | LangChain 的可视化伴侣，专注对话与 RAG 应用 | 开源低代码 Agent 开发框架，兼顾个人与企业 |
| 是否开源 | 商业化闭源为主，2024 年起推出开源版 | 完全开源，社区活跃 | 开源，社区驱动 | 完全开源，企业版提供商业化支持 |
| 上手门槛 | 极低，网页端配置即可 | 中等，需要理解节点与工作流逻辑 | 中等，需理解 LangChain 思路 | 较低，网页 + 画布双模式，适合不同层次用户 |
| 核心工作流引擎 | 网页端配置 + 画布模式 | 节点式自动化工作流引擎 | 节点化 LangChain 工作流 | 网页表单 + 可视化画布双引擎 |
| 模型支持范围 | 内置部分模型（如字节自研模型、OpenAI） | 支持调用任何 LLM API，需手动配置 | 深度绑定 LangChain，支持所有 LangChain 接入的模型 | 支持 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等主流模型，并可扩展 |
| 插件/工具生态 | 内置工具市场（搜索、知识库、在线工具） | 内置数百个服务连接器，支持自定义节点 | 节点有限，依赖 LangChain 插件生态 | 插件集 + 第三方工具集 + MCP 工具生态 |
| API 能力 | 提供后端 API，支持一键部署上线 | 强调外部 API 调用与自动化 | 提供简单 API 接口，能力有限 | 完整 API 支持，便于与企业系统集成 |
| 商业化模式 | 商业化闭源 + 开源版双轨 | 开源 + 云托管双轨 | 开源 + 云服务试点 | 开源版 + 商业版双轨并行，企业级支持完整 |
| 适用人群 | 初学者、内容创作者、中小企业 | 自动化需求强的开发者、企业团队 | 想用 LangChain 但不熟悉代码的研究者、教学场景 | 个人开发者、初创团队、大中型企业、科研机构 |
| 典型优势 | 极简上手、内置生态、快速发布 | 工具集成广泛、自动化能力强 | LangChain 可视化、RAG 流程直观 | 功能完备、生态丰富、开源与商业兼顾 |
| 典型劣势 | 灵活性不足，商店 Agent 偏"玩具化" | 不专注对话式 Agent，需较强逻辑设计能力 | 功能聚焦单一，对工具集成广度不足 | 功能多但学习曲线略陡，生态尚在快速成长 |
2.2 低代码Agent开发框架使用指南专栏学习路线
在当前的四大开发平台中，Coze 和Dify是国内最流行的低代码Agent开发框架。根据两者的学习曲线和功能特点，本专栏制定了循序渐进的学习路线：
- Coze入门与实践：首先在Coze在线平台上学习基础操作，系统掌握插件、知识库、数据库、图像流、工作流和多Agent协作等核心概念。通过旅行助手、企业智能客服等实战项目，深入理解智能体的关键设计模式。完成本阶段学习后，将具备独立开发智能体的能力，实现出行规划、批量生成音视频等应用场景。Coze完整的开发生态还支持快速复用他人开发的工作流和智能体，大幅提升开发效率。
- Dify进阶与部署：在掌握Coze的基础上，进一步学习Dify开发框架。Dify的工作理念与Coze工作流设计高度相似，已有知识可无缝迁移。Dify凭借其开源特性和离线部署能力，受到众多企业的青睐。本阶段重点学习Dify核心概念、本地部署流程、上线部署方法以及Agent开发能力，为实际项目落地打下坚实基础。
三、总结
本篇分享系统介绍了2025年AI Agent开发的主流低代码框架。针对开发者如何高效构建AI Agent的问题，重点对比分析了Coze、Dify、n8n和LangFlow四款工具的平台特性、部署方式和适用场景，为不同技术背景的开发者提供了清晰的选型指南，同时规划了从Coze入门到Dify进阶的实战学习路径，助力读者快速上手并部署实用的智能体应用。相信大家读到这里已经迫不及待想进行低代码开发框架实战了，从下期分享开始我们将上手学习Coze的基本技能，大家敬请期待~
特别提醒： 笔者**《深入浅出LangChain/LangGraph Agent开发》** 专栏更新完成基础知识部分，大家可以学习掌握LangChain/LangGraph开发的基本技能，之后笔者也会继续更新更多的实战项目，帮助大家彻底掌握Agent开发的必备技能。大家感兴趣可关注笔者掘金账号和专栏，更可关注笔者的同名微信公众号：大模型真好玩 ， 相关分享的全部代码均可在微信公众号私信笔者: LangChain智能体开发 免费获得。