扣子（Coze）和Dify是两款主流的AI智能体开发平台，各自在功能、易用性和适用场景上有不同侧重。以下从多个维度对两者进行对比，帮你判断哪个更适合你的需求：

1. 核心定位

• 扣子（Coze）

  • 由字节跳动推出，主打低代码/无代码AI智能体开发平台，强调快速构建和部署对话式AI应用。
  • 目标用户：AI入门者、产品经理、运营人员，以及预算和技术资源有限的个人或小型团队。
  • 特点：操作简单，界面直观，支持一键发布到抖音、飞书、微信公众号等平台，生态与字节系产品深度整合。
  • 开源情况：商业版闭源，2025年7月开源了Coze Studio和Cozeloop（Apache 2.0协议），支持本地部署，但开源版功能较简单，插件生态尚未成熟。

• Dify

  • 由苏州语灵人工智能科技公司开发，定位为开源LLM应用开发平台，融合Backend-as-a-Service（BaaS）和LLMOps理念，适合从原型设计到生产部署的全流程AI应用开发。
  • 目标用户：有一定技术背景的开发者、需要高度定制化和企业级功能的中大型团队。
  • 特点：支持多模型接入，灵活性强，强调数据安全和本地部署，适合国际化需求和复杂场景。
  • 开源情况：完全开源（Apache 2.0协议，但商用多租户SaaS需额外授权），GitHub Star数超82万，社区活跃。

2. 模型支持

• 扣子

  • 国内版：支持国内主流大模型，如豆包、智谱等。
  • 国际版：支持国外模型（如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet），但国内版受限于国内模型。
  • 优点：模型配置简单，无需复杂设置，适合快速上手。
  • 缺点：模型选择受限，国内版不支持国外模型，灵活性较低。

• Dify

  • 支持数百种国内外大模型（如Llama3、OpenAI、OneAPI、Ollama等），兼容性强。
  • 优点：开发者可根据需求灵活选择模型，支持本地部署和模型微调，适合特定领域需求（如金融、医疗）。
  • 缺点：模型接入需配置API Key，国外模型可能受网络限制，成本可能较高。

3. 功能对比

• 工作流编排

  • 扣子：提供拖拽式节点设计，操作简单，支持可视化工作流，适合快速搭建轻量级应用。但复杂场景（如嵌套流程、状态判断）支持不足，缺乏高级节点如Dify的“问题分类器”和“迭代”节点。
  • Dify：工作流编排更强大，提供“问题分类器”（AI判断输入内容分支）和“迭代”节点，适合复杂任务处理（如智能客服区分咨询与情绪发泄）。支持Prompt工程和YAML配置，灵活性高，但学习成本稍高。

• 知识库（RAG）

  • 扣子：内置知识库功能，支持多样化数据源（表格、图片等），但智能标注和检索效果稍逊，适合简单问答场景。
  • Dify：RAG引擎更强大，支持Notion数据同步、多种分段设置（自动分段、自定义规则）、高质量/经济模式索引，适合复杂文档处理和企业级知识管理。

• 插件生态

  • 扣子：插件商店活跃，内置上千款工具插件（资讯阅读、旅游出行、效率办公等），支持自定义插件，社区生态依托字节资源丰富，教程和案例多。
  • Dify：插件库功能较全面，但数量少于扣子，社区生态稍弱，需更多手动配置。

• 发布与集成

  • 扣子：一键发布到抖音、飞书、微信等平台，支持Python/JS/Kotlin SDK，集成字节系产品（如飞书消息、抖音商品库）效率高，适合快速上线。
  • Dify：支持OpenAPI和代码嵌入，适合嵌入网页或企业系统，但集成其他平台需开发技能，部署成本较高。

4. 操作难易度

• 扣子

  • 可视化程度高，界面直观，模块化即插即用，适合零基础用户。无需编程即可快速搭建AI助手，学习曲线低。
  • 缺点：功能深度有限，复杂逻辑实现稍显笨拙（如分类需依赖LLM节点，准确度较低）。

• Dify

  • 提供直观的可视化界面，但需掌握Prompt工程或YAML配置，学习成本高于扣子。适合有技术背景的用户或需要深度定制的场景。
  • 优点：功能丰富，节点设计灵活，适合复杂场景。

5. 生态与社区

• 扣子

  • 依托字节跳动的资源，生态能力强，拥有插件商店、工作流商店、Bot商店、模型广场等。社区活跃，公众号、B站等平台教程丰富，支持互动交流群、视频课程、赛事活动。商业化潜力大，未来可通过火山引擎实现付费变现。
  • 缺点：开源版生态尚不完善，插件数量少（约18个），需单独授权。

• Dify

  • 开源社区活跃（GitHub 82万Star），迭代速度快，支持多语言和国际化部署。提供模板和社区支持，但生态规模逊于扣子，插件市场和教程资源相对有限。
  • 缺点：需自行维护服务器，中小团队可能面临运维成本压力。

6. 部署与成本

• 扣子

  • 商业版免费使用，云服务按量付费。开源版支持轻量级本地部署（2核CPU、4GB内存，Docker一键部署），数据可控，成本低。
  • 优点：与字节生态深度整合，发布和运营成本低，适合中小企业和个人开发者。
  • 缺点：开源版功能简单，需额外开发完善。

• Dify

  • 开源版免费自托管，需自行承担服务器和维护成本（建议Kubernetes集群，硬件成本较高）。云服务按使用量或订阅付费，长期成本可能较高。
  • 优点：支持私有化部署，数据安全高，适合对合规性要求高的行业（如医疗、金融）。
  • 缺点：部署和运维需技术支持，中小团队可能感到复杂。

7. 适用场景

• 扣子

  • 适合：快速原型验证、轻量级AI应用（如对话机器人、内容生成助手）、需要快速发布到社交平台的场景、零基础用户或小型团队。
  • 不适合：高度定制化需求、复杂工作流、特定领域专业性要求高的场景。
  • 示例：快速搭建抖音营销助手、飞书客服机器人。

• Dify

  • 适合：企业级AI应用（如智能客服、数据分析助手）、需要多模型支持和深度定制的场景、国际化部署、数据隐私要求高的行业。
  • 不适合：零基础用户、追求极简操作的场景、预算有限的小团队。
  • 示例：构建企业内部知识库、跨国多语言客服系统。

8. 优缺点总结

9. 选择建议

• 选扣子：

  • 如果你是AI小白、产品经理或运营人员，想快速搭建对话机器人或嵌入字节生态（如抖音、飞书），扣子是首选。其傻瓜式操作和丰富插件能让你快速上手，特别适合轻量级应用和快速验证创意。
  • 预算有限或需要低成本部署的团队，扣子的开源版和一键发布功能也能满足需求。

• 选Dify：

  • 如果你有技术背景或团队支持，需要开发复杂的企业级AI应用（如智能客服、知识库管理），或对数据隐私和模型选择有高要求，Dify更适合。其开源特性和灵活性支持深度定制，适合中大型企业和国际化场景。
  • 对RAG和复杂工作流有需求的开发者，Dify的“问题分类器”和RAG引擎是明显优势。

• 整合使用：

  • 对于复杂项目，可以结合两者的优势。例如，用Dify构建底层模型支持和复杂工作流，再用扣子的可视化界面和发布能力快速上线。

10. 结论

• 扣子更适合快速开发、简单易用、面向C端用户的场景，凭借字节生态和社区优势，适合个人和小型团队。
• Dify更适合需要深度定制、企业级功能和数据安全的场景，适合有技术能力的团队和复杂业务需求。

根据你的具体需求（如技术能力、预算、应用场景），可以明确选择：

• 快速上手、预算有限 → 扣子
• 企业级应用、深度定制 → Dify