近期在使用 dify 和 FastGPT 进行相关智能体的开发工作时，发现这两个智能体开发平台的新版本都支持并行执行节点。
于是想在使用同一个模型的情况下，对比一下哪个开发平台的效果更好。
以下是一个简单的案例：以用户输入的一句话“你吃晚饭了吗？”为例，在 Dify 和 FastGPT 平台中分别执行，看看两个平台的执行效率。
工作流节点配置
dify的工作流节点：
fastgpt的工作流节点
性能对比
dify：(2.14s)
fastgpt：(1.4s)
从功能特点来看，Dify 提供了丰富的内置工具和模板，支持多种大型模型的接入，操作简单便捷，还预设了系统默认大模型，用户体验较好。而 FastGPT 在知识库构建方面表现优异，提供了详细的初始化流程，支持多种模式选择，适合需要高效构建和优化知识库的用户。
在工作流创建上，FastGPT 的节点类型丰富，功能强大，但用户友好度中等，技术要求较高；Dify 的节点类型丰富度适中，用户友好度高，技术要求中等。
综合来看，如果对知识库有较高要求，尤其是想做智能客服问答类的产品，推荐使用 FastGPT；如果对 Agent 感兴趣，或者需要快速构建多模型协作的 AI 应用，Dify 则是一个不错的选择。
三巨头的横向对比
模型接入
FastGPT：默认支持绝大多数主流模型，通过 one-api 可适配部分小众模型。但配置小众模型过程复杂，需手动修改 config.json 文件并重启容器，且无默认模型设置，对非技术人员不够友好。
Dify：支持多种大模型接入，如 OneAPI、Ollama 等，可直接在系统界面配置，操作简便。还提供系统默认模型设置，用户体验较好。
Coze：国内版本仅支持豆包大模型及国内的智谱、通义千问、月之暗面等大模型，选择相对有限，但配置较为简便，同样是系统界面直接配置。
发布应用
FastGPT：在统计数据上优势明显，能提供互动数、费用消耗、点赞/踩等详细数据，支持多个预览地址和 API 密钥生成，平台支持多平台，但集成难度为中等。
Dify：统计数据全面，在用户满意度和 token 输出速度监控上有独特优势，也支持多平台，集成难度同样为中等。
Coze：对字节平台友好，但在 API 调用和跨平台集成方面存在不足，统计数据主要关注日活用户、留存率等简化统计，更注重优化字节跳动平台内的用户体验。
知识库功能
FastGPT：初始化知识库构建有详细流程，支持多种模式选择，文件上传与分类支持主流文本格式和网页内容直接导入，分段设置可自动分段和自定义规则，索引方式有直接分段、问答拆分、增强训练三种模式，内容编辑优化支持分段编辑和新增，效果验证可搜索测试，表格支持但体验一般，在智能训练模式和效果验证方面表现突出，适合高效构建和优化知识库的用户。
Dify：支持 Notion 数据同步，分段设置和索引方式选择上提供更多灵活性，如高质量模式与经济模式，内容编辑与优化功能类似 FastGPT，表格支持但体验一般，在分段和索引的特定需求满足上有优势。
Coze：除了支持网页、飞书数据等同步外，在表格和图片格式支持上表现更好，支持表格预览和修改以及图片智能标注，但在智能标注效果上还有提升空间，数据源多样性是其亮点。
工作流
FastGPT：工作流创建方式有简易应用转换和直接创建，节点类型丰富度高，AI 对话配置、知识库搜索、工具调用、外部调用等功能强大，用户友好度中等，技术需求较高，适合需要高级功能和定制化需求的用户。
Dify：通过新建空白应用进行工作流编排，节点类型丰富度中等，支持 LLM 的 AI 对话配置，允许检索知识库，有代码执行和模板转换等工具调用方式以及 http 请求的外部调用，用户友好度高，技术需求中等，在工作流创建和问题理解上表现良好。
Coze：点击添加工作流创建，节点类型丰富度低，主要是大模型调用、知识库召回、代码编写以及工作流/图像流/数据库的外部调用，用户友好度高，技术需求低，操作简便，适合初级用户或需要快速上手的场景
