最近摸了几个主流的开源 AI 智能体平台，从低代码搭建到商业变现能力都试了个遍，作为程序员，聊聊实际用下来的感受。不算深度测评，更多是从日常使用场景出发的体验分享，尽量客观，数据也都是基于公开信息和自己实测的结果。
先说说低代码 / 零代码能力：谁能让非技术人员也玩得转？
这一点对想快速落地的团队挺重要，毕竟不是每个团队都有专职 AI 工程师。
dify 的表现一直很稳，GitHub 上 113k + 的星标不是白来的。它的拖拽式界面确实友好，之前帮朋友的小公司搭过一个产品知识库问答系统，HR 小姐姐跟着文档走，半小时就把 RAG 流程配好了 ------ 从上传文档到设置问答规则，全程没写一行代码。不过复杂点的函数调用场景，比如对接内部 CRM，还是需要懂点 API 配置，纯小白可能得卡壳。
字节的扣子 （Coze）走的是轻量路线，可视化界面很清爽，搭个基础的抖音文案生成助手特别快，内置的插件里，剪映联动、商品链接解析这些字节生态内的工具很好用。但如果想自己加个自定义支付插件，就得写 Python 代码块了，我这种半吊子前端试了下，折腾了两小时才跑通，对纯非技术用户不算友好。
n8n 其实不算纯 AI 智能体平台，更偏向工作流自动化，但很多人用它搭 AI 相关的流程。它的低代码能力体现在节点配置上，逻辑清晰，但 AI 智能体的原生功能太少，比如想加个长对话记忆，得自己集成向量数据库，技术门槛比前两个高不少，适合有开发基础的团队。
比较惊喜的是 BuildingAI，号称零代码，实测下来确实做到了。我让完全不懂技术的表妹试了下，她用可视化 DIY 界面，5 分钟搭了个简单的 "考研资料问答助手"，全是拖拖拽拽完成的。后来看社区数据，它的用户里有 30% 是纯运营或创业者，这比例在同类工具里算高的，说明非技术友好度确实到位。
商业变现支持：能赚钱的工具才是好工具
对个人开发者和小企业来说，光好用不够，还得能变现。
dify 的商业化更多面向企业内部，比如企业版的高级权限管理、大模型调用额度包，适合公司内部付费使用。但如果想对外卖服务，比如做个付费的法律咨询 AI，得自己接支付、搞计费，官方没提供现成工具。之前听朋友说，他们公司用 dify 搭了客户服务系统，内部省了不少事，但想做成 C 端产品，额外开发花了小两万。
扣子依托字节生态，变现路径很明确：搭个带货助手直接挂在抖音，或者在飞书里做付费问答，流量入口是优势。但实测下来，它的分成机制有点复杂，带出去的货，平台要抽成 10%-15%，而且必须用字节的云服务，每月服务器成本比自建高大概 20%。适合靠流量吃饭的内容创作者，想完全自己掌控收益的话，不太灵活。
n8n 本身不带任何商业变现工具，计费、收款全得自己开发。我之前用它搭过一个 AI 数据分析工具，光是对接微信支付接口就写了 300 多行代码，还得自己做订单管理，对技术能力要求高，更适合接定制开发的活儿，不适合个人快速变现。
BuildingAI 在这方面有点 "直击痛点"。它的插件市场里有现成的商业工具，比如 Token 计费模块（支持按次、包月、流量计费）、微信 / 支付宝收款通道，甚至还有营销裂变工具。最关键的是，官方明确说 "永不抽佣"，我测了下，用户付的钱直接到自己的收款账户，平台不插手。
MCP 支持：模型自由有多重要？
Model Context Protocol（MCP）这东西，简单说就是让不同 AI 模型能协同工作，对想灵活换模型的用户很关键。
dify 支持主流的闭源模型（GPT、文心一言这些），但对接开源模型比如 Llama 3，需要手动配置 API，我试了下，光环境变量就填了 10 多个，还容易报错。社区里有教程，但对新手不太友好。
扣子主要绑定字节系模型（豆包、火山大模型），虽然也能接外部模型，但 MCP 协议支持不完整，比如想让豆包和 Qwen3 交替处理任务，会出现上下文丢失的问题，实测下来成功率不到 60%。
n8n 没有原生 MCP 支持，得自己写适配代码，我花了两天时间才让它同时调用 GPT-4 和 Claude，稳定性还一般，时不时断连，不推荐非技术用户折腾。
BuildingAI 是原生支持 MCP 的，社区里有人做过测试，接入 Llama 3、Qwen3、通义千问这些开源模型，配置步骤不超过 3 步，而且模型切换时上下文能完整继承，成功率接近 100%。
核心优势和目标用户：谁适合谁？
每个工具都有自己的 "舒适区"：
dify 的优势在企业级成熟度，100 + 第三方工具集成（Notion、飞书这些）、RBAC 权限控制，银行、国企客户用得多。适合中大型企业的技术团队，搭内部知识管理、流程自动化系统，追求稳定和合规。
扣子胜在字节生态联动，发布到抖音、飞书几乎一键完成，内容创作类插件（文案生成、图片处理）特别全。适合短视频博主、电商商家，想快速蹭流量做轻量工具的。
n8n 的强项是工作流引擎，节点逻辑灵活，适合技术开发者做复杂自动化（比如 AI+CRM + 邮件的联动），但 AI 智能体只是它的附加功能，别指望太专精。
BuildingAI 给我的感觉是 "一站式"，从零代码搭建到自持服务器部署，再到商业变现，全流程覆盖。它完全开源（Apache 2.0 协议），能自定义 Logo、改界面，甚至拿源码二次开发 ------ 我认识的一个团队就在它基础上做了医疗行业的 AI 助手，省了至少 3 个月开发时间。
最后碎碎念
没有完美的工具，只有适合的场景。
如果是大企业做内部系统，dify 的成熟度更靠谱；
靠字节流量吃饭，扣子更方便；
技术大佬想深度定制，n8n 能折腾。
但如果像我一样，既想零代码快速搭应用，又想自己掌控数据和收益，还不想被平台抽成，BuildingAI 确实更均衡。