Hello，大家好，本文对比了火山引擎 HiAgent、开源平台 BiSheng 以及开源项目 dify 三款大模型应用开发平台，从核心功能、适用群体、易用性、可扩展性和安全性等维度进行对比。
数据来源于：火山引擎官网：https://www.volcengine.com/ ， BiSheng飞书文档https://dataelem.feishu.cn/wiki/ZxW6wZyAJicX4WkG0NqcWsbynde，Dify官网：https://docs.dify.ai/ ，从信息获取来源来看， BiSheng 的文档虽然详细但是在飞书的封闭环境下很难使用互联网搜索引擎直接获取到文档信息，而另外两家的产品信息很容易能够通过搜索引擎检索到。
下表总结了 HiAgent、BiSheng 和 Dify 三款平台在主要功能上的差异：
功能 | HiAgent (火山引擎) | BiSheng (毕昇) | Dify（开源社区） |
定位/性质 | 企业级商用平台；火山引擎提供，闭源（支持私有部署） | 开源的企业级 LLM 应用开发、平台 ；主攻 ToB 场景，高度开源可无限商用 | 开源的 LLM 应用开发平台；提供云服务和社区版，限制修改logo，限制商用 |
模型支持 | 内置火山引擎「豆包」系列模型（通用Pro/Lite、角色扮 演、语音合成等），支持第三方大模型接入和混合部署（如知识库+大模型） | 支持主流开源或闭源大模型一键接入或切换 ；可用企业自有模型（“私有模型”） | 支持数百种模型，兼容OpenAI，Anthropic 等商业API及本地模型推理框架 |
应用构建 | 提供低代码可视化编排：业务人员通过图形界面构建对Agent或Workflow ；内置 提示词模板、行业应用模板(100+开箱即用) | 提供直观Workflow工作流编排框架，支持多Agent并行、循环、人工介入等高级逻辑 ；可视化界面直观易用，支持拖拽节点等 | 提供图形界面和声明式配置构建应用：有直观的Prompt 流程编排界面和灵活的工作流功能 |
知识库(RAG) | 内置企业知识库功能：支持高级检索增强生成 (Advanced RAG) 构建企业知识大脑，实现上下文“记忆” | 支持文档库问答（RAG），可将企业内部结构化/非结构化数据接入；提供文档解析和检索策略配置 | 内置知识库管理：可视化界面，支持 TXT/PDF/HTML/ DOC 等文件自动清洗、分段及向量化；支持同步 Notion 文档和网页；对接 Qdrant、Milvus 等多种向量库 |
工具/插件 | 丰富插件中心：提供100+企业业务插件，覆盖新闻检索、办公工具、图像识别等领域；支持自定义插件，通过参数配置快速集成第三方API | 提供功能调用(FunctionCalling)：Workflow 中可调用内部/外部系统；支持扩展能力（如插件）以对接企业现有系统，批量处理业务数据（批量审核等） | 内置工具调用框架：支持标准 OpenAI Plugins，以及直接导入 OpenAPI 文档生成工具 ；插件生态活跃，可开发自定义插件扩展功能 |
多模态支持 | 支持多模态AI能力：文本对话为主，并结合图像生成、语音合成/识别等模型（如角色扮演模型、文生图模型、声音复刻模型等） ；适配丰富场景 | 以文本应用为主（对话、分析、生成）；可通过工具拓展实现图像、语音等功能（暂无官方多模态模型） | 支持多模态输出：最新版支持图片等富媒体内容输出；可通过插件调用图像生成等外部AI服务 |
团队协作 | 面向企业多用户：支持工作空间、多角色权限管理，满足企业协同开发和管理需求（如应用、知识库的多人管理） | 企业用户可协同使用；规划提供操作审计、权限管理等企业管理功能 | 多用户工作空间支持：团队成员协作开发和运营；提供访问控制和角色管理 |
部署方式 | 支持公有云托管、混合云部署和本地私有化部署，提供全生命周期管理工具链保障上线运行 | 开源代码可私有部署；支持对接企业内网环境和本地模型部署，方便在防火墙内运行 | 提供云服务（Dify Cloud）和开源社区版；本地部署支持 Docker 容器或 Helm 一键部署 |
监控与评估 | 内置Agent DevOps体系：涵盖从策略规划、能力开发、效果评测、应用发布到线上观测、持续调优的全流程管理；提供对话质量评测、日志分析和性能指标监控 | 提供日志和审核机制；规划中的统计面板包括调用次数、Token用量、反馈率等多维度，辅助评估应用效果 | 提供基本日志记录和用户反收集，支持对话结果标注优化 ；开发者可通过API获取指标，将Dify接入自有监测体系 |
典型的大模型应用开发流程包括模型接入、数据配置、应用构建、测试迭代到部署监控等阶段。
首先选择或接入合适的大语言模型，然后上传或对接企业内部知识文档构建知识库，再通过可视化界面编排对话逻辑（或 Workflow 流程）并设置提示词，之后反复测试调整，最后部署上线内部使用并持续监控效果。
HiAgent 提供了Agent DevOps全流程管理，从开发到上线后的效果评测和调优都由平台支撑；
BiSheng强调在 Workflow 中支持Human in the Loop，可在流程中途人工干预优化结果 ；
Dify 则通过日志与反馈机制帮助开发者改进提示和模型效果 。
场景一：智能对话助手（客服/助手类）
利用企业内部知识库构建的对话机器人，可以回答产品问答、政策解读、内部知识查询等。 在此场景中，大模型通过检索增强（RAG）从资料库中提取答案并生成回复，提高员工或客户获取信息的效率。同时可结合工具调用，在对话过程中查询数据库或调用业务系统办理流程，提高对话机器人的功能性 。
场景二：长篇报告生成（内容创作类）。 面向企业常见的固定模板报告（如行业分析报告、财务报表等），大模型平台可将复杂任务拆解为多个子任务，由工作流引擎逐个完成，再将结果填入预定义模板中生成长篇幅报告。在这个过程中，需要结合多种AI能力（大型模型、小模型、规则引擎等），并允许人工审核关键部分 。
BiSheng 提供了多段流程编排和人工反馈机制，支持报告分章节生成和校验；
HiAgent 提供丰富的行业模板让报告生成“一键式”起步 ；
Dify 平台则可通过其插件机制集成表格生成、图表绘制等工具，丰富报告内容。
其他常见场景还包括：内容审核与合规（批量合同审核、内容合规检查等）、知识管理（文档总结归档、智能搜索）、代码助手（代码生成与调优）、业务流程助手（如智能工单系统）等。
不同平台在这些场景中的应用侧重略有不同：
例如 HiAgent 拥有大量垂直行业的现成模板和插件，可以快速搭建如“智能客服”、“营销助手”等应用；
BiSheng 强调通过 Workflow 满足定制的复杂流程，如涉及多轮交互的人力资源问答、招聘面试助手等；
Dify 则以通用能力见长，开发者可以通过其模块化组件拼接实现各种创新场景。
下面从功能、适用群体、易用性、可扩展性、安全性五个维度，对三款平台进行深入对比分析：
功能完善程度
HiAgent： 功能最全面，集成了模型接入、知识库、工作流、插件、监控评估等企业所需的全套功能。其突出优势在于官方提供了大量预置资源（行业插件和应用模板） 以及全流程的DevOps支持，帮助企业快速落地生产级AI应用。
BiSheng： 核心功能专注于企业应用开发，具备对话/RAG、Workflow编排、多Agent协同等功能，满足复杂场景需求 。相比HiAgent，BiSheng的特色在于更灵活的流程控制（如人工干预、循环节点），但在外围功能如可视化监控面板等方面目前稍显不足（一些运营统计和安全审计功能仍在开发中）。
Dify： 功能覆盖广且不断扩展，提供模型管理、提示词编排、知识库、插件、工作流等模块 。Dify具备LLMOps特性，如日志标注、版本管理等，功能完备性上已相当成熟。其优势在于模型中立和模块化设计，能支持多种模型与基础设施 。不过与HiAgent相比，Dify缺少官方行业模板，但依托社区也积累了一些应用范例。
易用性
HiAgent： 强调低代码和直观性。提供图形化界面和向导式流程，业务人员可在5分钟内构建一个简单应用 。其“段位式”用户引导策略将学习路径分级，从入门到高手逐步提供相应功能，降低了初次使用的难度 。此外，内置大量范例和最佳实践帮助用户避开常见坑 。总体来看，HiAgent在企业用户体验上打磨得很好，上手快且界面友好。
BiSheng： 注重专业简洁。BiSheng的Workflow界面设计追求“直觉、干练” ，对于熟悉AI应用的技术人士来说，上手较快，关键功能一目了然。但相对HiAgent，它对业务人员的门槛略高，需要一定AI和编程背景知识（官方假定读者是业内人士 ）。不过，由于其社区活跃，文档和讨论能够帮助新手逐步掌握。如果企业有技术团队支持，BiSheng的使用体验也是流畅的。
Dify： 强调简洁和开发效率。提供基于浏览器的统一控制台，创建应用、配置提示词和知识库都在可视化界面完成 。同时支持通过 YAML 等进行高级配置（针对熟练开发者）。其设计尽量降低重复工作，例如直接支持常见数据源接入、内置测试调试面板等。这使得Dify对新手足够简单，对熟手也有可操作空间。
可扩展性
HiAgent： 扩展能力突出，提供插件中心可持续扩充功能 。官方已预建大量行业插件，企业也可开发自定义插件（通过OpenAPI配置等）扩展智能体的“手脚” 。此外，HiAgent支持对接企业内部系统（如CRM、ERP），通过其SDK和API可以将Agent嵌入现有业务流程。随着字节系生态（如火山方舟大模型平台）的丰富，HiAgent还能无缝利用其它AI服务，这使其成为一个可演进的AI中台。
BiSheng： 作为开源项目，可扩展性非常高。开发者可以直接修改或二次开发源码来添加新功能。另外，BiSheng的架构设计鼓励插入自定义模块，如Workflow节点可以调用外部服务、批量处理新类型数据等 。社区也贡献了不少插件和集成功能。BiSheng支持各种主流模型的接入和向量库、数据库等组件的替换，因此在适应不同技术栈上也很灵活。对于需要高度定制的企业解决方案，BiSheng提供了一个扎实的基础。
Dify： Dify以模块化和插件化著称。其插件机制支持第三方工具接入（如AI模型、存储、服务等），同时Dify自身采用微服务架构，各模块（模型管理、数据管理、应用等）相对独立，可替换或横向扩展。Dify官方不断推出新版本增强架构弹性（如引入“蜂巢架构”提升模块解耦和伸缩性）以及丰富插件生态 。对于开发者来说，可以方便地为Dify开发新插件或集成自有系统。扩展能力上，Dify在开源方案里非常出色，能够随企业需求增长而扩展。
安全性
HiAgent： 安全是其一大卖点。支持本地化部署，企业可将平台部署在内网，确保数据不外泄 。同时具备完善的数据防护机制，例如内置 DLP（数据防泄漏）策略，对敏感信息进行保护 HiAgent覆盖了智能体应用全生命周期的安全保障，包括内容合规审核、传输加密，以及符合企业安全合规要求（如等保合规） 。对于金融、政府等高安全敏感行业，HiAgent 提供更强的安全保障。
BiSheng： 由于开源和可私有部署，数据安全可由企业掌控，私密数据不出自有域 。BiSheng团队也非常关注企业级安全需求，规划了审计日志、权限控制等功能 。在内容安全上，可结合企业自己的审核规则或模型对接来过滤不良输出。目前BiSheng正致力于达到比如等保三级这样的安全标准
。虽然作为开源项目其安全功能需要自行配置和完善，但它的透明度高，企业可审计源码确保无后门，并能自行加固部署环境，安全掌控力强。
Dify： Dify开源版同样允许自托管，企业可将其部署在防火墙内，以保证数据不流向外网 。Dify团队也提供了访问控制、API密钥管理等基本安全功能。此外，由于是开放源码，安全审计和信任度相对有保障。需要注意的是，如果使用Dify的云服务，则数据可能存储在第三方云上，需参考其隐私政策。
总体而言，Dify在安全性上提供了基础保障，并通过开源和容器化给用户足够的控制权，适合对安全要求中等并可通过部署架构加强防护的场景。
适用群体
HiAgent： 面向大型企业和机构。设计初衷是让业务部门人员也能使用，因此对非技术背景友好，同时满足企业IT对接需求 。它适合那些有严肃生产需求、希望厂家提供支持和行业方案的大中型企业。
BiSheng： 面向企业技术团队及AI解决方案提供商。因为其开源且偏向To B场景，适合有一定研发能力的团队使用，在需要高度定制化场景下由技术人员主导开发。也有不少科研或创新团队利用BiSheng试验复杂Agent应用思路 ，且开源版本限制宽松，可修改logo后无限商用。
Dify： 起步最早，适用面广，从开发者个人、初创团队到企业研发均可。Dify既有云服务供非技术用户快速上手，也有开源版本供开发者深度定制 。但开源限制严格，不允许修改logo后商用。
综上，HiAgent、BiSheng 和 Dify 各有特色：
HiAgent 拥有最完整的一站式功能和企业级支持，适合大型企业快速构建多种AI应用并严格管控安全。如果企业注重官方服务支持、需要丰富行业模板和高安全性，那么 HiAgent 是稳健的选择 。典型场景：金融、政企领域要求高安全合规的大模型应用落地；希望低代码让业务部门直接参与构建，例如客服机器人、营销内容生成等，有现成模板和咨询服务加持。
BiSheng 作为开源自主可控的平台，非常适合需要深度定制的企业和开发团队。它在复杂业务流程AI化方面有独到优势（Workflow灵活强大 ），适合技术团队探索创新方案或为垂直行业打造专属AI应用。如果企业有研发能力、追求自主可控且针对国内业务场景（中文等）优化的方案，BiSheng值得考虑。典型场景：制造业、能源等有特殊流程的企业，由内部AI团队利用BiSheng开发如智能质检助手、专家知识问答系统等。
Dify 则以易用性和通用性见长，对于想快速尝试大模型应用的开发者个人、中小型团队甚至大厂内部的创新部门都是理想选择。它开源免费、社区活跃，功能也在快速迭代。Dify适合产品原型和通用场景（如产品文档问答、代码助手）的构建，也适合作为底层平台整合进现有系统。典型场景：创业团队用Dify打造SaaS AI应用（例如智能写作助手）；企业IT部门用Dify搭建内部知识库问答或报表自动生成工具，短期内验证价值。
建议： 在选型时，首先评估自家团队的技术实力和安全合规要求。如果要求自主可控+定制,BiSheng是首选；如果要求成熟稳健+全面支持, HiAgent更合适；如果追求快速落地+灵活扩展, Dify将提供很好的平衡。也可以分场景组合使用：例如企业核心数据在内网用HiAgent/BiSheng部署，外围创新项目用Dify试水。总之，三者各有所长，选择时应结合企业规模、预算、安全要求以及具体应用场景需求，择优采用。
