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之前的内容一直都在讲 Coze ,但智能体比较火的除了 Coze 以外还有 Dify。

讲了很多期 Coze ,但没讲过 Dify ,所以本期我们来讲解 Dify 。

同时也给新关注的朋友们讲讲 Coze ,让新朋友对智能体有个初步的了解,为咱们接下来无论是学习 Coze 还是 Dify 都有一定的帮助。

(给俺点点关注,咱们接下来一起学习 Dify 吧,嘿嘿)

Coze

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平台的定位与目标

Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 应用开发平台,定位为“ AI 2.0时代的智能体开发平台”,目标是让开发者、企业和普通用户都可以通过可视化操作创建个性化 AI 应用。

平台支持将开发的智能体部署到微信、飞书、Discord 等主流社交平台,或者通过 API 集成到现有业务系统。

借助扣子提供的可视化设计与编排工具,你可以通过零代码或低代码的方式,快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目,满足个性化需求、实现商业价值。

平台的核心优势

拖拽式工作流:提供可视化的拖拽界面和丰富的模板,无需编程就可以搭建AI应用(如智能客服),特别适合非技术用户快速上手。

多平台部署:一键发布至微信、飞书、抖音等平台,直接触达C端用户。

多模态交互:集成文本生成、图像理解、语音合成功能,可一键生成小红书文案(往期文章有)或分析表格数据。

持久化的记忆能力:可持久记住用户对话的重要参数或内容,实现越用越懂你的智能推荐。

垂直领域定制化能力:提供电商推荐系统、医疗数据分析等解决方案,与字节系产品(抖音、飞书)集成。

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平台存在的劣势

输出效果不稳定:复杂任务(比如代码生成)容易受底层模型能力的限制,需频繁调试 Prompt 。

并发能力不足:比如批处理的内部节点过多的话,就会导致报错无法运行,部分插件仅支持单线程。

公开知识库风险:用户上传的知识库默认可能被搜索引擎抓取,存在信息泄露风险。

生态封闭:与字节系生态绑定,深度依赖抖音、飞书等平台,跨生态扩展能力弱于开源竞品(如Dify)

日志体系不完善:API 调用日志查询困难,故障排查效率低。

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计费模式

Coze 推出个人免费版,个人进阶版,团队版以及企业版订阅套餐,每个订阅套餐的权益范围不同,采用包年包月+按量付费的混合计费模式。

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推广与变现

将智能体上架到商店

扣子支持你将创建的智能体发布到商店以获得更多的曝光,让扣子社区的其他用户发现、使用你的智能体,进而从中收取费用。

不过扣子官方对上架到商城的智能体有一套推荐标准,比如基础要求:智能体头像,介绍,开场白,推荐对话。再比如品质要求:如果使用了工作流,插件,知识库等能力,运行的正常情况下会获得优先推荐。

Dify

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Dify是一个开源的生成式AI应用开发平台,融合了后端即服务与LLMOps(大语言模型运维)理念,旨在降低 AI 应用开发门槛,支持从原型设计到生产部署的全生命周期管理。

平台的主要优势

多模型模特支持:兼容GPT-4、Claude3、Llama3、DeepSeek等数百种专有和开源模型,支持动态切换和混合调用策略

灵活调用:内置模型性能对比工具,优化推理效果,满足不同场景对模型精度和成本的需求。

RAG与知识管理能力突出:支持PDF、PPT等文档解析,采用混合检索(语义+关键词)和动态阈值优化,提升知识库问答的准确性,提供经济型(低成本)和高质量型(高精度)知识库分类,适配不同业务需求。

企业级 LLMOps 与生产级能力:提供全流程管理功能,包括实时监控、日志分析、权限管理及数据版本控制,支持高并发场景下的稳定部署。支持私有化部署,保障金融、医疗等高合规性行业的数据安全。

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平台存在的劣势

模型依赖性强:平台效果高度依赖所选大语言模型的质量,如果模型本身存在任务短板,Dify难以完全弥补。

复杂任务处理能力受限:对高度专业化任务(如法律合同深度解析)需结合微调模型或外部工具,无法仅通过提示工程解决。

API调用成本较高,依赖OpenAI等第三方付费接口,高频调用或大规模部署时成本可能显著增加。

学习门槛较高:需理解“向量数据库”“模型调优”等技术概念,对非开发者用户不够友好。

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计费模式

Dify 有免费版,专业版,团队版,整体价格对普通玩家来说昂贵。

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CozeDify
源码闭源开源
用户友好度
技术要求
资源导出不支持支持导出

总结

Coze 适合企业轻量化 AI 部署和开发者快速验证创意,尤其在中文场景和字节生态中有很大的优势。

但对高定制化需求或者说复杂任务自动化场景,需结合 Dify 等开源平台或者自研模块进行互补。

如果你对智能体的要求不高,然后你又没有技术方面的基础,那么我建议你选择 Coze 。

如果你是一位智能体的爱好者,然后你又有一定的技术基础,那么我建议你选择 Dify。

如果你第一次听说什么是智能体,我建议你选 Coze 。

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