2025年主流开源AI智能体框架平台概览 - 实践

在当前的AI技术环境下，开源智能体框架为开发者提供了构建AI应用的工具选择。这些平台通常注重数据隐私保护，并支持根据具体需求进行功能定制。

以下是对几款主流开源AI平台的介绍，重要从部署方式、功能特点和应用场景等角度进行分析。

Dify：面向AI应用开发的可视化平台

通过Dify是一个开源的LLM应用开发平台，特点在于提供了可视化的工作流设计界面。用户能够通过拖拽运行构建AI应用流程。

主要特点：

• 支持多种大模型集成，包括GPT、Claude和文心一言等
• 提供可视化工作流编排界面，降低开发门槛
• 具备知识库机制，支持多种格式文档解析和向量库构建
• 提供Docker、K8s等多种部署方案

应用场景：适用于对数据安全和控制权要求较高的企业环境，如金融、医疗等领域。

BuildingAI：集成商业化特性的开发平台

BuildingAI定位为AI应用构建平台，提供了包括支付效果在内的商业化拥护。该平台旨在援助开发者构建并部署AI应用。

主要特点：

• 集成支付和计费功能模块
• 提供多种作用节点，涵盖LLM、OCR、TTS等能力
• 支持Docker一键部署
• 具备长上下文处理和多模态帮助能力

应用场景：适用于需要敏捷完成AI应用商业化的构建团队和创业项目。

扣子(Coze)：低代码的AI应用搭建平台

扣子是字节跳动推出的AI应用搭建平台，强调易用性和模板化开发，协助非技术用户创建对话式AI应用。

主要特点：

• 提供可视化操作界面，降低使用门槛
• 内置大量应用模板
• 支持一键发布到多个平台
• 集成多种效果插件

注意事项：目前主要提供公有云部署方案。

应用场景：适合需要快速搭建轻量级AI应用的非技术用户，或用于产品原型验证。

n8n：工作流自动化平台

n8n是一个开源工作流自动化平台，侧重于各种应用和服务的集成与自动化。

主要特点：

• 支持大量应用和服务的连接
• 给予灵活的工作流编排功能
• 支持私有化部署
• 允许通过代码节点实现自定义逻辑

应用场景：适用于需要繁琐业务流程自动化和管理系统集成的场景。

平台特点概述

部署方式：不同平台在部署方案上有所差异，有的提供一键部署选项，有的则应该更多配置。私有化部署通常得前期设置，但可以避免持续的使用费用。

功能范围：各平台在AI效果支持上各有侧重，有的专注于AI原生能力，有的则在自动化集成方面更为突出。

适用场景：平台的选择通常取决于具体利用需求。例如，对于要求敏捷上线的场景，模板丰富的平台可能更为合适；对于有数据安全要求的场景，则可能应该考虑支持私有化部署的平台。

总结

目前开源AI智能体框架呈现出多样化的发展方向，各自有不同的功能特点和适用场景。开发者在选择时，可综合考虑具体业务需求、团队技术背景和资源条件等因素，选择适合自身情况的平台。