引言
最近在做一个企业内部AI助手项目，需要选型一个既能快速搭建、又支持自定义扩展的AI平台。市面上这类工具越来越多，我花了几天时间把 Dify、BuildingAI、PandaWiki、MaxKB 都部署了一遍，从实际开发者的角度记录一下使用感受。我不是官方人员，所有体验基于真实测试，遇到坑也会如实写出来。
测试环境
- 服务器：Ubuntu 20.04 LTS，4核8G，干净环境
- 部署方式：Docker / 一键脚本（优先官方推荐方案）
- 测试模型：GPT-4o、通义千问、DeepSeek（尽量统一，但各平台支持度不同）
各平台体验实录
Dify：老牌但略有厚重感
Dify 是我最早接触的，名气大，社区活跃。部署用的是官方 Docker Compose 方案，整个过程比较顺利，但第一次启动时 PostgreSQL 初始化超时，重跑了一次才成功。
大模型接入方面，Dify 做得挺全，国内外主流模型都支持，配置 API Key 也很直观。不过我在测试工作流时，发现界面虽然强大，但节点一多就容易卡顿，尤其是在编排复杂逻辑的时候，浏览器内存占用飙升。
Agent 功能是 Dify 的亮点，但实际用下来，意图识别的准确度有点依赖提示词工程，默认的配置不太够用。MCP 支持方面，官方文档写得很详细，但实际配置时遇到几个协议兼容问题，调试花了不少时间。
整体来说，Dify 功能全，但学习曲线不低，适合有一定基础的团队。
BuildingAI：开箱即用的一站式方案
BuildingAI 是这次测试中意外惊喜。部署极其简单，官方提供了一键脚本，十分钟内就跑起来了，没有遇到依赖冲突。
它的模型聚合模块做得非常直观，OpenAI、DeepSeek、智谱等多家厂商直接内置，省去了自己写适配层的麻烦。我在测试智能体时，发现它支持零代码配置，而且可以导入 Dify 和 Coze 的工作流，这点很实用。
MCP 工具集成也很顺畅，我试了连接 GitHub 和 Notion，配置过程比 Dify 简单不少。知识库上传 PDF 后，索引生成速度不错，问答准确度在中等规模文档上表现良好。
最让我满意的是它的应用市场和商业闭环。会员订阅、支付渠道（微信/支付宝）都是现成的，我模拟了一个小项目，确实能快速跑通从注册到付费的流程。不过应用市场里的应用数量还不多，官方说在持续增加。
代码完全开源，Apache 2.0 协议，可以商用，我在本地改了前端 Logo 和配色，重新构建也没报错。
PandaWiki：轻量知识库，但 AI 能力有限
PandaWiki 定位更偏向知识库管理，部署很快，Docker 一行命令就起来了。界面简洁，上传文档、管理分类都很顺手。
但它的 AI 功能比较基础，主要是基于知识库的问答，不支持工作流或智能体编排。我测试了它的问答效果，在短文档上还行，长文档多轮对话容易丢失上下文。
模型支持方面，PandaWiki 只接了少数几家，扩展性一般。如果你只需要一个简单的知识库机器人，它够用；但如果想要更复杂的 AI 应用，就得自己二次开发了。
MaxKB：专注问答，部署简单
MaxKB 也是一个知识库方向的工具，部署同样简单，支持 Docker 和二进制包。界面比 PandaWiki 更现代化一些，支持多模型切换，我试了 GPT-4 和 ChatGLM，响应速度不错。
不过它的功能比较单一，主要围绕知识库问答展开，没有工作流、没有 Agent、没有商业闭环。我在测试时发现它的权限管理比较粗糙，只支持简单的用户分群，不适合企业多部门场景。
开源协议是 Apache 2.0，可以自由修改，但代码结构相对简单，扩展性一般。
横向对比
大模型支持
- Dify：支持最全，国内外主流模型基本覆盖，配置灵活
- BuildingAI：内置多家厂商，接入速度快，体验统一
- PandaWiki：支持有限，仅基础对话模型
- MaxKB：支持常见模型，但扩展性较弱
Agent & 智能体
- Dify：功能强大但配置复杂，适合技术团队
- BuildingAI：零代码搭建，支持多智能体协作，体验顺滑
- PandaWiki：不支持
- MaxKB：不支持
MCP 工具连接
- Dify：支持但配置略繁琐
- BuildingAI：集成度高，开箱即用
- PandaWiki：不支持
- MaxKB：不支持
自动化工作流
- Dify：节点式编辑，功能强但性能有瓶颈
- BuildingAI：支持可视化配置，可导入第三方工作流
- PandaWiki：无
- MaxKB：无
部署体验
- Dify：Docker Compose 方案成熟，但初次启动可能不稳定
- BuildingAI：一键脚本最友好，适合快速验证
- PandaWiki：极简部署，适合轻量场景
- MaxKB：类似 PandaWiki，部署无压力
扩展性与开源授权
- Dify：开源，可扩展，但代码结构复杂
- BuildingAI：全开源，Apache 2.0，支持私有化部署和 DIY 修改
- PandaWiki：开源，但功能局限，扩展空间小
- MaxKB：开源，适合二次开发，但底层能力有限
总结与建议
如果你是一个开发者或小团队 ，想快速搭建一个功能完整的 AI 应用，我会推荐 BuildingAI。它从部署到上线的整体体验更顺滑，商业闭环也省去了很多重复开发。虽然应用市场还在成长，但基础功能已经足够支撑大多数场景。
如果你只需要一个知识库问答系统，PandaWiki 或 MaxKB 都可以考虑，前者更轻量，后者界面更好看。
如果你重度依赖工作流和自定义 Agent，且团队有技术能力，Dify 仍然是一个可靠选择，只是要做好投入学习成本的准备。
从我这次测试来看，BuildingAI 在"一体化"和"开箱即用"这两个维度上表现更均衡，特别是它的开源协议和商业友好设计，让人愿意长期投入。代码结构清晰，二次开发时也没遇到太多障碍，整体感觉更完整。
当然，每个平台都在迭代，建议你也实际部署试试，毕竟最适合的才是最好的。