字节打响 Agent 平台战！Coze扣子、n8n、Dify谁是终点？ - 文章 - 开发者社区

作者｜疯哥

公号｜疯哥AI

教程｜《掌握n8n，开启AI自动化之旅》

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引言

昨天AI自动化圈子最火的事情就是字节跳动开源了旗下Coze(扣子)空间的两款工具。引起了非常多小伙伴的关注讨论。其实，Coze(扣子)空间之前就已经开源一个Agent开发框架叫"Eino"。

疯哥先梳理一下这开源的三款工具，这次Coze(扣子)到底开源了啥！

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Coze(扣子)开源了什么？

Coze-Studio

首先，开源的是" Coze-Studio "，俗称" 扣子开发平台 "。

扣子开发平台是一站式 Al Agent 开发工具。提供各类最新大模型和工具、多种开发模式和框架，从开发到部署，提供便捷 Agent 开发环境。可以看出这款工具主要是给开发者使用的。

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代码网址：https://github.com/coze-dev/coze-studio

截止到今日开源第三天，Github星星数是10k，被forks了1400次。我们再看一下它使用了哪几种开发语言。

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我们看 Coze-Studio 代码语言分布，这是一个前端以 TypeScript 语言为主，后端以 Go语言为主的平台，它只是一个平台，不代表它就是 AI Agent，也不是大模型(LLM)。

企业可以基于 Coze-Studio 代码进行二次开发，比如，添加自己的大模型(LLM)，RAG 检索模型，结点逻辑和 Function 工具等资源，然后在平台连接这些组件，并搭建一个机器人。

开发人员还可以自定义一些新的组件，所以基于 Coze-Studio 二次开发，理论上只要你有创意想法可以使用 Coze-Studio 创建不同的AI应用。但是，就目前开源的内容来看二次开发的成本也不小。

Coze-Studio 功能定位是可视化拖拽式工作流编排，支持插件调用、知识库（RAG）、多模型接入（OpenAI/火山方舟等）。

Coze-Studio 技术架构

后端技术架构采用 Go 微服务 + DDD设计，考虑了高性能并发处理。前端采用React + TypeScript，类Figma的交互体验。场景包括智能客服、报表生成、多模态应用（如OCR识图生成回答）。

Coze-Loop

其次，开源的是" Coze-loop "，俗称" 扣子罗盘 "

Coze-Loop 是一款面向开发者的平台级解决方案，专注于 AI 代理的开发和运行，解决 AI 代理开发过程中面临的各种挑战，提供从开发、调试、评估到监控的全生命周期管理能力。

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代码地址：https://github.com/coze-dev/coze-loop

截止到今日开源第三天，Github星星数是2.8k，被forks了355次。

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Coze-Loop 在商业版本的基础上推出开源版本，免费向开发者开放核心基础功能模块，并以开源模式共享核心技术框架，开发者可根据业务需求进行定制和扩展，促进社区共建、共享与交流，帮助开发者零门槛参与 AI 智能体的探索与实践。

Coze-Loop能做些什么？

如果说 Coze-Studio 解决了0到1搭建AI Agent应用，那么 Coze-Loop 则可以帮助用户优化 AI Agent应用。它是一个覆盖 Agent 全生命周期的管理平台，解决了开发过程中的调试、评估和监控等痛点。

Coze-Loop通过提供全生命周期管理能力，帮助开发者高效地开发和运维AI代理。无论是快速工程化、AI代理评估，还是部署后的监控和优化，Coze-Loop 都能提供强大的工具和智能支持，显著简化AI代理的开发流程，提升AI代理的性能和稳定性。

Coze-Loop 核心功能和特点有哪些？

提示开发 : Coze-Loop 的提示开发模块为开发者提供从编写、调试、优化到版本管理的全流程支持。通过可视化的 Playground，开发者可以对提示进行实时交互测试，直观地比较不同 LLM 的输出效果。

优化评估 : Coze-Loop 的评估模块为开发者提供了系统化的评估能力，可以对提示和Coze 代理的输出效果，如准确性、简洁性、合规性等进行多维度的自动化测试。

链路观察 : Coze-Loop 为开发者提供全链执行流程的可视化观察能力，完整记录从用户输入到 AI 输出的每个处理步骤，包括提示解析、模型调用、工具执行等关键节点，同时自动捕获中间结果和异常状态。

开发SDK：Coze-Loop 提供 Go、Python、Java 等多种语言的 SDK，方便开发者将 Coze Loop 的可观测性和优化能力集成到现有的业务系统中。

Coze开源版本 vs 在线Saas版本有什么不同？

Coze除了开源版本那么商业版就是所谓字节官方运营的SaaS版(软件即服务) Coze扣子，它们在功能完整性、易用性和托管服务方面与开源版存在明显差异。



项

开源版

商业版


部署与托管

私有化部署 (Self-Hosted)：用户需要自行准备服务器和相关基础设施，负责部署、运维和升级。

完全托管 (Fully Managed)：用户直接注册登录即可使用，无需关心底层服务器、数据库和网络等基础设施。


核心功能

提供核心的开发框架和优化工具。用户拥有最高控制权,可以进行深度定制和二次开发。

提供一体化、开箱即用的完整平台，包含所有开发、调试、发布和监控功能。


集成与发布

需要开发者通过 API/SDK 自行将其创建的Agent集成到其他应用中。

一键发布至多个主流社交和消息平台如Discord、Telegram、Slack、微信公众号、飞书等。


数据与资源

知识库、数据库等需要用户自行搭建和维护。

提供托管的在线知识库和数据库功能，用户可以直接上传文件或创建表格来扩充 Agent 的知识。


团队协作

依赖于Git等外部工具进行代码层面的协作。

提供原生的团队协作空间 (Workspace)，支持多人共同开发和管理 Agents。


运营分析

Coze-Loop 提供底层的数据观测能力，但完整的运营仪表盘需自行构建。

内置了详细的运营分析仪表盘，可以追踪 Token 消耗、用户数量、对话次数等关键指标。


目标用户

企业和高级开发者: 需要数据私有化、深度定制和完全控制权的场景。

广大开发者、产品经理和个人爱好者：希望快速验证想法、低成本创建和发布 AI 应用的用户。


成本

软件免费,硬件和人力成本: 虽然软件本身开源免费, 但服务器、维护和开发人力会产生持续成本。

按量付费/套餐制：通常提供免费使用额度，超出部分根据 Token 消耗或功能等级进行收费。

Eion

第三款开源的工具是"Eino"，Eino并不是这次开源的，个把月之前就开源了，Eino是基于Go 语言的Al Agent开源开发框架，提供了丰富的辅助Al Agent开发的原子组件、集成组件、组件编排、切面扩展等能力，可以帮助开发者更加简单便捷地开发出架构清晰、易维护、高可用的 Al Agent 和各类AI 应用。

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代码地址：https://github.com/cloudwego/eino

截止到今日开源第三天，Github星星数是5.5k，被forks了447次。

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Eino 基于CloudWeGo 开发框架开发的一款工具，而 CloudWeGo 是字节跳动早间推出的一套开源中间件，可用于快速构建企业级云原生架构。CloudWeGo 项目的共同特点是高性能、高可扩展性、高可靠性，并专注于微服务通信和治理。

简单说 CloudWeGo 是用来开发微服务的框架，CloudWeGo不是今天我们要讨论的。

Eino 成为 Golang 的终极大模型(LLM) 应用程序开发框架。Eino 汲取了开源社区中众多优秀的大模型(LLM)应用程序开发框架（例如 LangChain 和 LlamaIndex 等）的灵感，并借鉴了前沿研究和实际应用，提供了一个更符合 Go 编程规范、注重简洁性、可扩展性、可靠性和有效性的大模型(LLM)应用程序开发框架。

Eino 提供哪些核心能力？



整理除了一系列
组件的
抽象与实现，可轻松复用与组合，用于构建 LLM 应用。


一套编排框架，为用户完成强类型检查、流处理、并发管理、方面注入、选项分配等繁重的工作。


一套
注重简单和清晰的
API 。


以集成流程（flow）和示例（example）的形式不断丰富的最佳实践集合。


一套
DevOps工具，涵盖整个开发周期，从可视化开发和调试到在线跟踪和评估。

借助上述能力和工具，Eino能够在人工智能应用开发生命周期的不同阶段实现标准化、简化操作并提高效率：

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字节开源面临的挑战

Coze扣子开源这事情我们要看明白的话需要简单回朔字节跳动以往的开源路径。过去业内观察普遍认为，字节在构建开源文化和技术开放生态方面，历史上面临一定挑战。字节跳动其实内部开发了非常多的自有工具或者技术产品，但鲜有核心产品开源的案例，往往呈现出较强的内部闭环特征。这一点在需要强大外部开发者生态支撑的产品上表现得尤为明显，例如我们熟悉的飞书产品和它的插件平台，另外，还有以前投入巨大但最后都没有成功的低代码平台。

在字节跳动早期的产品商业策略思维中，更加倾向于将技术或产品生态吸引力不足归因于开发成本太高，根据以往经验来说要打造生态就必须拥有“让利”的心态——即通过利益共享吸引外部参与者——似乎理解和实践相对不足。这导致了一些看似矛盾的投入：例如，曾长期重注于自建aPaas平台，而对飞书开放生态的深度投入则显得相对有限。其结果，飞书虽然拥有庞大的内部研发团队，但其生态繁荣度与ROI并未达到理想状态。对比之下，谷歌办公全家桶早期开放API并建立应用商店的策略，成功吸引了大量第三方开发者，形成了良性的SaaS服务生态循环，最终反哺并巩固了平台自身。

⏰ 小知识：

aPaaS平台（Application Platform as a Service，应用程序平台即服务）是一种云计算服务模式，为开发者提供快速构建、部署和管理应用程序的环境，通常具备低代码/零代码开发能力。

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google workspace

这种差异很大程度上源于字节内部的管理机制，主要是特别强调短期、明确回报的OKR体系。开源社区培育和生态建设是需要企业长期投入、回报周期不确定的项目，这与字节它们过往注重快速验证和高效产出的运营逻辑存在矛盾。公司领导层的决策对短期ROI非常关注，客观上限制了需要长期耕耘的开放生态战略的推进空间。

因此，疯哥结合字节以往的运营策略和内部机制来分析此次Coze扣子两款工具的开源，合理的解读分为两个方面：

首先，是面对AI Agent 领域（尤其是Workflow 工作流功能）竞争加剧、竞品(国内老牌Dify、全球老牌n8n，今年n8n在国内热度也持续上升)势头迅猛的被动应对策略，旨在抢占生态位；

其次，也可能是字节内部对AI战略的考核机制正在发生微妙变化，例如近期传闻Seed团队取消了严格的OKR和半年考核，这或许为底层技术（如模型、算法、框架）的开放与共享提供了更宽松的环境。无论是哪种驱动因素，Coze扣子的开源都标志着字节在技术开放路线上迈出了重要但值得持续观察的一步。

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用户提出哪些问题?

疯哥来带大家看一下Coze扣子开源几天 Coze-Studio工具 Github Issues (问题)上收到的问题：

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Coze扣子本次开源的版本从功能范围来看其实对标的是n8n、Dify的社区版，目前Coze扣子开源版本相较于其商业版的功能完整性，肯定是存在较大差距的。用户在实际部署和测试开源项目后，可能会发现更多差异。这里需要明确一个关键点：开源版本并非商业版的简单复制粘贴。

网上有位网友将Coze扣子代码中大篇幅代码功能注释为“只支持企业版”截图来看，确实有非常多的功能被限制在企业版(商用版)中才能使用。看截图：

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为了应对开源生态并走社区用户驱动的路线，Coze扣子的代码库很可能是在商业版基础上进行部分重写并且剥离了部分底层基础设施依赖，移除了某些高级或商业化特性功能代码，很有可能尚未经过商业版同等严格的测试（这一点从GitHub Issues 中用户提交的部分报错问题可见一斑）。未来，开源版本的功能演进路径也很可能与商业版分道扬镳，形成独特的社区分支。

根据官方文档及社区初期反馈，目前开源版本已知缺失或受限的主要功能点包括：

API授权机制受限：❶官方Readme明确指出发布Chat Agent或Workflow后所需的授权Token，目前仅支持个人授权模式。❷缺失更灵活、更适合企业级集成的OAuth 2.0授权支持（这是商业化能力被剥离的典型体现）。

资源与管理能力不足：❶****模型、应用等资源管理目前只能通过后台静态配置文件实现，缺乏平台化的可视管理界面。❷用户权限管理完善的RBAC（基于角色的访问控制）体系缺失，难以满足多用户协作或企业级权限管控需求。无法为不同用户配置独立权限或数据隔离，所有数据在默认项目下运行，难以满足团队协作和分角色权限的基本需求。我现在的理解是，现在开源的Coze扣子主要就是一个个人工具。

插件生态不完整：❶****插件支持度低： 缺少对“一般插件”和“MCP插件”等类型的支持。❷第三方插件接入门槛高： 用户需自行获取第三方插件授权，平台未提供便捷的集成商店或管理机制。❸插件URL限制： 强制要求插件URL必须为HTTPS协议。

与 Dify 提供的插件库相比，Coze扣子开源版目前可用插件数量少，功能相对简单，社区尚未形成活跃的生态支持。我查了一下，现在只有大概18个插件，而且大多需要单独授权。

知识库功能不健全：❶知识库配置选项有限，功能尚不完备。❷存在Embedding配置问题，可能导致文档上传与处理过程卡死，影响知识库构建的效率和可靠性。

高级架构支持缺失：❶ Multi-Agent （多智能体协作）能力 当前开源版本 暂不支持 此高级功能，而这是商业版Coze扣子平台的重要亮点之一。

从开源的内容和问题来分析，开源版本确实有局限性，包括缺乏多租户协作、无法团队共享工作流、界面搭建缺失、依赖 API/SDK 二次开发、部署复杂、文档不完善等这些已知问题和差异清晰地勾勒出Coze扣子开源版的当前边界。随着社区贡献的深入和项目的迭代，部分功能可能会逐步完善，但其与商业版的定位差异（社区实验驱动 vs. 企业级商用）预计将长期存在。如果你是Coze扣子粉丝或者想用开源代码来二开的朋友持续关注GitHub仓库的更新和社区讨论，是跟踪其功能演进的最佳途径。

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免费午餐背后藏着怎样的商业阳谋？

网上有些用户存在过激的言论，觉得开源版本没有达到商业版全部内容就认为是假开源、骗流量，就等于没用，疯哥作为n8n坚决的拥护人和推动者并不这么看，也完全没必要褒贬一边倒。

疯哥看过开源的代码和网友针对发现的问题讨论再结合国内外AI自动化发展趋势和环境给出了自己的分析思路供大家参考。

本次Coze扣子开源不是发展不下去了，开源丢给社区让社区去维护。而是字节有自己的商业化目的和战略布局。而开源的社区版就是商业化漏斗中的一环。

流量入口：疯哥将coze扣开源的版本称作为"Community 版"（社区版）。它是流量入口，开源标准遵循Apache 2.0（许可宽松，允许商业使用和二次开发），降低用户使用门槛，从而吸引更多开发者，形成生态。目标是培育用户习惯，建立社区影响力，与 Dify/n8n 争夺开发者心智。

变现核心：一方面将 Community 版开源贡献给社区，另外着手打造Enterprise 版（企业版）尽量提供更多高级功能，比如团队协作，sla监控、私有化、安全性等等方面。目的是将企业版本打造成变现核心，订阅收费。

生态闭环：字节跳动旗下拥有我们熟悉的火山引擎(火山云)、抖音、Tiktok，如果你是做运营的你会怎么操作，用脚想也能推测出企业在搭建AI Aegnt时会优先推荐使用火山方舟的算力和抖音、Tiktok的流量分发，推出提示词设计、渠道运营等整个打包服务。

疯哥看到的是更深层次战略意图是：1、抢占国内Agent开发标准，通过开源走出关键一步，未来成为AI时代的 Kubernetes 也犹未可知。2、辅助云业务，推动用户使用火山引擎的 LLM 推理和存储服务。3、数据飞轮效应，通过开发者反馈优化豆包模型，强化端到端 AI 能力。

⏰ 小知识：

AI时代的 Kubernetes： 就像Kubernetes管理成千上万的服务器应用一样，扣子想一键调度AI应用、自动部署大模型、连接知识库，让普通人也能轻松指挥AI干活。

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谷歌搜索热度

疯哥带大家从全球关键词搜索热度来看这n8n、Coze和Dify三款工具过去12个月以来用户的热度。

1、中国地区

中国，过去12个月热度为：Dify (48) > n8n (25) > Coze (17)

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中国

2、全球

全球，过去12个月热度为 ：n8n (94) > dify (9) > coze (3)

从谷歌搜索热力图可以看出 n8n在全球范围内，多个区域和国家热度明显高于Dify、Coze扣子，说明n8n在除了中国以外的地域用户非常活跃，这点从n8n Github上的星星就能看出来，短短一个月可以增长1万颗星星，非常恐怖，现在星星数已经到了123k。

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全球

3、n8n热度

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中国 100

过去12个月，n8n在中国的热度也快速上升，热度明显高于其他国家和地区。哈，是不是疯哥大力推动下带动了越来越多的人来关注了解n8n了呢！ picture.image

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巴西 34 picture.image

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德国 20

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加拿大 16

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俄罗斯 12

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澳大利亚 16

n8n居然在南美巴西热度是最高的，从美国到欧洲都有不少热度。

4、Dify热度

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中国 100

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美国 0

Dify在中国算是最早被国内用户熟悉的低代码自动化工具，吊柜的是Dify在一开始发布的时候主要目标用户群就是国外用户，还坚持不加中文显示。标榜自己是纯正的一款英文应用，就连支付方式也是欧元。

在百度搜素Dify首页结果居然没有一个是官方网站，Dify的运营经理应没有购买百度搜索关键词，都将预算投都投在谷歌了。

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百度搜不到Dify官网

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谷歌搜索Dify

疯哥还有一个疑惑是Dify在日本居然有不小的热度，曾经在海外的学习网站上看到过日本人教授的Dify课程，今天通过谷歌关键词统计来看果然在日本确实有一点热度，看截图：

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日本 6

但是不幸的是通过谷歌关键词搜索统计看出Dify在其他国家区域基本热度为零，看截图：

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俄罗斯 0

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美国 0

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加拿大 0

5、Coze扣子热度

我们再来看看Coze扣子，它起步时间要比Dify晚，就算 Coze扣子有一个国际网站但是除了国内，国外基本毫无什么热度。所以，通过这次开源也能看的出字节是要将Coze扣子扎根国内并没有向外扩展的意图，看截图：

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中国 100

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加拿大 0

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澳大利亚 0

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俄罗斯 0

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美国 0

通过谷歌关键词搜索统计由此看出，从全球海外市场来讲n8n热度明显压到Coze、Dify，在中国国内Dify热度目前是独占鳌头，但Coze和n8n也不容小觑，它们正在努力追赶。****************

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GitHub数据

现在好了n8n、Coze、Dify 三款工具都已经开源了，就可以一起比较三家的点赞和下载数量了。

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n8n 截止 2025年7月29日上午，125K颗星星**** ，37.8k次Fork，14756次提交代码，365个版本，568个问题，490位贡献者。****

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Dify 截止 2025年7月29日上午，109K颗星星，16.6k次Fork，14756次提交代码， 138个版本，681个问题，900位贡献者。

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Coze-Studio 截至 2025年7月29日上午，10.9K颗星星，1.4k次Fork，67次提交代码，0个版本，114个问题，2位贡献者。

通过GitHub数据来看，Coze开源几天以来，星星数和问题数都迅速上升，说明目前还处在热火期，不少技术人员正在下载Coze源码部署测试这些源码，遇到问题都不停的在GitHub Issues上提交问题，看似这样的速度也正常，毕竟Coze开源也是圈内的一件轰动的事情。反观Dify的星星数增长最缓慢，它的影响力不管在中国还是海外都正在被n8n超越，n8n星星数的增长才叫恐怖，一个月增长达到数万星星。这也不奇怪，n8n的增长来自全球用户的支持未来应该还能保持高速增长，所以，学习掌握n8n是明智的。

我们现在知道在海外和中国n8n、Coze、Dify三者的热度是存在明显差异的，这也揭示了这三款工具在产品定位、市场策略和生态布局上有根本的不同。

疯哥接下来将从几个维度层面分析来总结n8n、Coze、Dify 三款工具********

1、n8n、Coze、Dify 市场地域差别：

n8n 全球主导地位显著

搜热度覆盖欧美、东南亚、拉美等多区域，反映其作为通用型工作流自动化工具的普适性。用户基数庞大(超20万活跃社区用户）、开源生态成熟（GitHub 124k 星星，Docker拉取量破亿），推动其成为开发者及中小企业的首选。高增长性（年增率378%）、丰富的海外应用节点和低使用门槛（可视化节点设计），进一步强化全球渗透。

Dify 开拓亚洲市场

Dify在中国的搜索量也在上升，即使初衷是瞄准海外市场，但是国内的AI环境更加火爆，不可避免Dify这家中国公司也备受国人关注。Dify的特点源于其企业级LLMOps定位，支持私有化部署与团队协作，契合国内对数据安全和标准化流程的需求。国内企业如果适用的话必然能带动到东南亚以及亚洲地区包括日本。

Coze 聚焦本土企业

搜索几乎全量集中于国内，高度依赖字节生态与火山、飞书、抖音等紧密相关。随着Coze-Studio、Coze-Loop开源，虽引发技术圈关注，但国际影响力尚未形成，海外生态建设仍处早期。

2、n8n、Coze、Dify 定位和受众差异：



工具

定位

核心用户

全球适配


n8n

通用自动化平台

开发者/业务人员/中小企业

高（无行业绑定）


总结：双向适配设计（非技术用户拖拽操作 + 开发者JS定制）覆盖广泛场景，如社交媒体监控、CRM自动化等。开源社区驱动全球社区贡献，模板库覆盖多语言、多行业需求案例国际化（如欧洲银行、北美电商），强化本地化认同。


Dify

企业级AI Agent开发

团队/需协作的中大型企业

中
（无行业绑定）


总结：强调
LLMOps标准化
，适合需精细控制AI模型输出的团队，但技术门槛限制了非英语市场扩张。

Coze

在国内而言Coze、Dify两家中国公司坐拥天时地利人和无疑优势要大于n8n，n8n虽然主战场不在中国，但是n8n未来也肯定不会放弃中国市场，还好现在有n8n中国顶着。未来Coze的成败就看社区发展如何，是否能补足插件不足的短板，是否能成功吸引企业开发者。Dify不好说，因为它们虽然是中国公司但是面向的却是海外市场，不过海外市场又打不过n8n的话，疯哥觉得Dify会很尴尬，Dify最好让利国内企业向中小企业提供优惠部署方案吸引国内用户否则被Coze开源版或者n8n替代。

本章节结束语