引言
随着生成式人工智能技术的飞速发展，各类AI应用开发平台如雨后春笋般涌现。本报告将聚焦于两个具有代表性的AI智能体开发平台：Dify和扣子(Coze)。这两个平台各具特色，Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台，而扣子则是字节跳动推出的新一代AI大模型智能体开发平台。本文将深入分析这两个平台的功能特点、技术架构、使用流程和应用场景，为开发者提供全面的使用指南。
Dify平台概述
基本介绍
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台，它融合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用[0]。Dify的核心理念是通过可声明式的YAML文件定义AI应用的各个方面，包括Prompt、上下文和插件等[4]。 Dify一词源自Define + Modify，意指定义并且持续改进你的AI应用，它是为你而做的(Do it for you)[33]。Dify由一个专业的全职团队和社区共同打造，用户对Dify的产品评价可以归结为简单、克制、迭代迅速[33]。
核心功能
Dify提供了从AI智能体构建到AI工作流编排、RAG检索、模型管理等能力，帮助开发者轻松构建和运营生成式AI原生应用[17]。其核心功能包括：
多模型支持：Dify支持数百个模型，用户可以选择不同的大模型基座搭建自己的GPTs和AI Agent[7]。
直观的Prompt编排界面：提供直观的Prompt编排界面，简化了AI应用的开发流程[33]。
高质量的RAG引擎：内置高质量的RAG(Retrieval Augmented Generation)引擎，支持知识库的构建和检索[33]。
稳健的Agent框架：提供稳健的Agent框架，支持复杂任务的自动化和智能化[33]。
灵活的流程编排：提供灵活的流程编排能力，使开发者能够定义复杂的业务逻辑[33]。
插件系统：提供五种类型插件，每一种类型对应成熟的场景解决方案，赋予开发者用无限的创意改造平台的能力[15]。
生产级应用支持：提供一套易用的界面和API，使开发者可以专注在创新和业务需求上，而不是重复造轮子[33]。
应用场景
Dify的应用场景非常广泛：
创业：快速将AI应用创意变成现实，通过引入LLM增强现有应用的能力，加速产品开发和验证过程[33]。
企业级应用集成：将LLM集成至已有业务，通过引入LLM增强现有应用的能力，接入Dify的RESTful API从而实现Prompt与业务代码的解耦[33]。
企业级LLM基础设施：一些银行和大型互联网公司正在将Dify部署为企业内的LLM网关，加速GenAI技术在企业内的推广，并实现中心化的监管[33]。
探索LLM的能力边界：技术爱好者可以通过Dify轻松实践Prompt工程和Agent技术，在GPTs推出以前就已经有超过60,000开发者在Dify上创建了自己的第一个应用[33]。
使用流程
Dify提供了多种方式创建应用，以下是使用Dify的基本流程：
安装部署：Dify支持多种部署方式，包括Docker Compose部署方案，适用于本地开发和体验[37]。
配置模型