四大AI Agent平台横评：GPTBots、Dify、Coze、FastGPT谁更能打？

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前几天我们介绍了市面上常见的几款Agent平台，包括Coze、dify、FastGPT、N8N。

下来后有几个搞出海AI应用的粉丝反馈有一款Agent平台GPTBots在他们圈子里用得比较多，于是我去研究了一下，这里先说结论：确实还不错。

接下来，我先将这几款低代码平台简单的盘点下，然后再用两个案例系统性的为大家介绍下GPTBots。

unsetunsetCoze：自媒体的最爱unsetunset

首先是扣子，他非常适合零基础个人用户使用，尤其是自媒体使用。

Coze的生态应该是所有Agent平台里面最强大的，有很多用户提交工具，官方的工具维护也比较好，也⽀持MCP⽣态，针对字节系产品⽆缝打 通 （⽐如⻜书）。

就编排体验的话，飞书也是做得最好的，内置⼏⼗种编排组件，⽀持历史回溯、单步调试、⽇志查看等能⼒。

这里特别有提一嘴的就是多维表格，他跟Coze生态无缝衔接，可以很好的解决多智能体通信的问题，只说自带的数据表貌似暂时只有Coze和GPTBots有支持。

在RAG支持一块，Coze也做的不错，⽀持⾃建数据库，⽀持多种⽅式的知识库上传和检索。

总之，对于个人用户来说，我认为Coze是最优解。

只不过，就我现在研究和各个公司拜访情况，Coze这块在私有化部署这块稍微有点问题，但这也不能说是他们的问题，所有的Saas化定制/私有化服务都会有类似的问题：

企业体系接入的定制化版本，更新迭代是比较困难的，难在两点：

1. 首先，初次购买定制化版本的价格就不便宜；
2. 其次，企业使用一年后，定制化版本会远远落后于官方版本，这个时候要更新可能导致之前的业务Agent全部要重新做一次；

因为Coze闭源的特性，反正这块是有点小坑的，暂时不太推荐企业进行私有化部署，要么就直接使用官方版本。

unsetunsetGPTBots：企业级+全球化unsetunset

其次是今天的”新贵”：GPTBots做的是企业级市场，比较有意思的是他们会提供整套交付服务，不需要客户自己有技术团队，最早是从海外做起来的，现在国内外都有客户，也有粉丝反馈他们的私有云版本正在服务大型企业和金融机构，看起来发展还不错，这块我后面深入了解再说。

因为是第一次介绍，我们这里会截几张图。

GPTBots的主体功能支持得比较好，常规的功能一应俱全，包括：添加⼯具、workflow、知识库、数据库等，如图所示：

亮点：闭环的数据表

这里特别提一嘴数据库，也就是创建工作流后，这里有个数据库的选项，暂时貌似这个是Coze和GPTBots独有的（相信其他厂商很快会跟进）：

如果没有做过真实应用的同学可能不太理解为什么我会特别关注这个功能，这里给大家举个例子就明白了：

如果我想帮HR做一个面试管理的工作流，如果要做得比较完整，他的流程是这样的：

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我们就说最简单的HR面试结束后安排给一面面试官，一面面试官结束后转给HR，HR再安排给二面面试官这个简单功能，如果没有数据库存储整个状态信息，单Agent是难以实现的！

再如图的后续流程，面试结束后，要直接将信息存储进公司花名册，这里就能形成一个人在公司从入职到离职的全量信息，只不过花名册的流程又会是一个Agent了。

这里试想一下，如果Agent平台不提供简单的在线数据库，比如Dify要实现完整的功能就得依赖多维表格了，但这就徒增了很多麻烦了。

低代码平台主打的就是个方便，如果还要各种找插件，那就失去了低代码的意义了，低代码要的就是全部搞定，如果做不到还不如写代码算了…

小结

其他方面GPTBots也有很多亮点，有⽐较多的企业功能，如内容审查，转⼈⼯客服，定制语⾳等。

编排和调试体验较好，⽀持实时查看运⾏状态，单步调试、版本历史回溯等。

从维护运营来说，现在据说有一整个团队在维护，我实际使用的时候，一旦提出问题反馈速度也挺快，他们会直接拉群：

GPTBots打通了zapier⽣态和gapier⽣态，有N多应⽤⽣态可以使⽤

知识库方面也是支持的，而这应该是每个Agent平台的重点了，后面我们用案例具体看看。

最后，GPTBots支持自定义API接口，⽅便与企业内部服务能⼒打通。

总得来说，GPTBots现在看上去是一个小而美的存在，值得期待。

unsetunsetDify与FastGPTunsetunset

因为我们之前已经对Dify和FastGPT做过很多介绍了，这里再简单描述下即可：

Dify是一款对开发者友好的Agent平台，适合有一定技术能力的中小企业或个人开发者使用。

它的最大优势是开源、私有化部署方便，还支持UI源码级定制，灵活度较高。如果你追求自由、想深度改造系统，那Dify是不错的选择。

生态方面，Dify提供了数百个插件，支持MCP能力，常用场景基本能覆盖。编排和调试体验也不错，支持历史回溯、单步调试和实时运行状态查看。

但我在使用的时候发现Dify RAG能力较弱，只有基础的检索能力；也不支持数据库，多智能体协作这块会差点，也是很多公司正在头疼的问题，总之做复杂业务流程比较吃力。

FastGPT更偏“轻量级”路线，适合没有太多技术背景的中小团队，尤其擅长知识类场景，比如企业问答、客服机器人等。

它的优势非常明确：RAG能力强，知识召回效果好，搭建一个企业知识助手几乎可以开箱即用；

编排组件简单直观，适合新手；支持私有化部署，API开放，生态整合也支持 MCP，集成成本不高。不过，FastGPT调试体验不佳，排查问题成本高；

最后社区版不支持自定义模型，部分高级功能受限；生态工具相对较少，有些插件还得靠自建。

个人觉得，FastGPT的生态可能是几个里面最差的了…

接下来，我们用GPTBots做个简单案例体验下：

unsetunsetGPTBots知识库案例unsetunset

照旧，我们依然使用最典型的知识库功能，这里搭建个工作流，首先上传之前整理好的知识文档：

上传速度很快：

然后简单设置是工作流，设置下提示词，这里流程很简单，我就不一一展示了，大家可以重点看看他这里的知识库选项：

然后就是具体体验了：

这里大家重点看看知识库的调试界面，他相当于一个轻量级的IMA了：

unsetunset结语unsetunset

今天的篇幅不小了，我们暂时到这里，下次我们将一起手把手教大家用GPTBots实现视频中的效果：

再总结一下，在当前低代码 Agent 平台百花齐放的阶段，GPTBots 作为后来者能做到功能扎实、体验闭环、生态渐成，实属难得。

尤其是在多Agent协作和数据库能力这块，GPTBots填补了很多平台的短板，体现出团队对实际业务落地的深入理解。

它不像一些平台那样追求炫技或者“万能”，而是一步步把企业最痛的点用实用工具解决掉，这种踏实的路线，在技术喧嚣的AI大潮中，显得尤其宝贵。

最后给大家一个平台对比表格：