随着大语言模型（LLM）和智能自动化技术的快速发展，开发者面临从低代码快速原型到高代码深度定制的多样化工具选择。本文深入剖析六种主流 AI 及自动化工具——Dify、Coze、LangChain、LangSmith、Google Agent Development Kit (ADK) 和 n8n，从其功能定位、适用场景、生态关系及未来发展出发，为开发者和企业提供清晰的选型参考。

1. 工具概述

1.1 Dify

Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，融合了“后端即服务”（Backend as Service）和 LLMOps 理念，旨在降低 AI 应用开发的门槛。它通过可视化界面和拖拽式工作流设计，支持非技术人员快速构建 AI 应用，同时为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。核心功能包括：

• 可视化工作流：通过拖拽组件实现复杂任务编排，简化开发流程。
• RAG 引擎：内置检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）功能，支持企业知识库问答。
• 多模型支持：兼容 OpenAI、阿里云通义千问、文心一言等数十种主流模型。
• 企业级特性：提供多租户隔离、审计日志、性能监控，适合生产环境部署。

适用场景：快速构建企业级 AI 应用，如智能客服、知识库问答、自动化流程，特别适合需要本地部署或快速验证产品概念的团队。

1.2 Coze

Coze（国内版称“扣子”）是由字节跳动推出的低代码 AI 智能体开发平台，专注于对话式 AI 应用和自动化任务。其设计理念是“人人都是 AI 开发者”，通过直观的图形化界面和丰富的插件生态降低技术门槛。核心功能包括：

• 插件生态：提供上千款工具插件，支持搜索、网页爬取、API 调用等。
• 多平台发布：支持将智能体发布到抖音、飞书、公众号等平台。
• 对话式交互：适合构建聊天机器人、自动化助手等场景。
• 可视化工作流：通过拖拽方式配置复杂任务逻辑。

适用场景：C 端用户、小型团队或个人开发者，用于快速搭建对话机器人、社交媒体助手或轻量级自动化工具。

1.3 LangChain

LangChain 是一个开源的 Python/TypeScript 框架，专注于构建基于语言模型的复杂应用程序。它通过模块化设计和链式调用，提供高度定制化的开发体验。核心组件包括：

• 模块化设计：包括 Models、Prompts、Memory、Chains、Agents 等，支持灵活组合。
• RAG 支持：便于集成外部数据源和知识库，增强模型上下文能力。
• 工具集成：支持与数据库、API、文件系统等外部工具无缝交互。
• 社区生态：拥有超过 10 万 GitHub Stars，社区活跃，扩展性强。

适用场景：需要深度定制的复杂 AI 应用，如多步骤任务链、数据分析助手、科研实验平台，适合有编程经验的开发者。

1.4 LangSmith

LangSmith 是 LangChain 生态中的调试和监控工具，专注于优化 LLM 应用的开发和运维流程。它与 LangChain 紧密集成，提供了从开发到生产的可观测性支持。核心功能包括：

• 调试工具：支持可视化调试 Agent 和工作流，分析模型输入输出。
• 性能监控：跟踪消息数量、Token 消耗、用户满意度等指标。
• 日志分析：提供详细运行日志，帮助优化 Prompt 和工作流。
• 协作支持：便于团队协作和持续改进。

适用场景：适用于需要精细化调试和性能优化的 LangChain 项目，特别是在生产环境中。

1.5 Google Agent Development Kit (ADK)

Google Agent Development Kit (ADK) 是一个开源框架，于 2025 年 4 月在 Google Cloud NEXT 2025 发布，旨在简化多智能体系统的开发和部署。它强调模块化、灵活性和生产就绪，广泛应用于 Google 内部产品。核心功能包括：

• 多智能体架构：支持通过 LlmAgent、SequentialAgent、ParallelAgent 等构建复杂协作系统。
• 模型无关性：支持 Google Gemini、Claude、Mistral 等多种模型，通过 LiteLLM 扩展兼容性。
• 工具生态：提供预建工具、自定义函数和 OpenAPI 集成，支持与 Google Cloud 生态（如 Vertex AI）深度融合。
• A2A 协议：通过 Agent-to-Agent (A2A) 协议实现跨平台智能体协作。
• 开发体验：内置 CLI（如 adk web、adk run）、Web UI 和评估框架，支持调试和优化。
• 部署灵活性：支持本地调试和容器化部署（如 Cloud Run、Kubernetes、Vertex AI）。

适用场景：构建生产级多智能体系统，如自动化工作流、数据分析助手、客户服务机器人，适合 Google Cloud 生态用户或需要跨平台协作的开发者。

1.6 n8n

n8n 是一个开源的工作流自动化工具，专注于通过节点式工作流实现系统集成和任务自动化。虽然其核心不是 AI 开发，但通过与 LLM 和 AI 工具的集成，n8n 在 AI 驱动的自动化场景中表现出色。核心功能包括：

• 节点式工作流：通过可视化节点连接数百种应用程序（如 Slack、Google Sheets、OpenAI），实现复杂任务自动化。
• AI 集成：支持与 OpenAI、Hugging Face 等模型集成，用于文本生成、数据处理等任务。
• 灵活部署：支持云端、本地部署和 Docker，适合数据敏感场景。
• 社区扩展：提供丰富的社区节点和自定义脚本支持，增强灵活性。

适用场景：跨系统集成和自动化任务，如数据管道、通知系统、AI 驱动的业务流程优化，适合需要连接多种工具的团队。

2. 工具之间的关系

2.1 技术定位与层次

• Dify 和 Coze：定位于低代码/零代码平台，强调用户友好性和快速开发。Dify 更适合企业级场景，支持本地部署和 RAG 优化；Coze 聚焦对话式应用和字节生态整合，适合社交媒体场景。
• LangChain：高代码框架，面向开发者，提供模块化工具和深度定制能力，是许多低代码平台（如 Dify）的底层灵感来源。
• LangSmith：作为 LangChain 的配套工具，专注于调试和监控，增强 LangChain 应用的开发效率和生产稳定性。
• Google ADK：兼具高代码灵活性和生产级特性，与 LangChain 类似，但更强调多智能体协作和 Google 生态整合。
• n8n：定位于工作流自动化，侧重系统集成而非 AI 开发，但通过 AI 节点（如 OpenAI）与 Dify、Coze 等形成互补。

2.2 生态联系

• LangChain 生态：LangChain 是许多工具的底层框架。Dify 的工作流设计和 RAG 功能借鉴了 LangChain 的链式调用思想。LangSmith 直接服务于 LangChain 项目，提供调试和运维支持。
• Dify 与 Coze：两者均为低代码平台，Dify 强调企业级功能和开源部署，Coze 则依赖字节云服务，适合社交平台整合。
• Google ADK：与 LangChain 在功能上有重叠，但其 A2A 协议和 Google 生态整合（如 Gemini、Vertex AI）使其在多智能体协作中独具优势。
• n8n 的角色：n8n 通过 API 和节点与 Dify、Coze、LangChain、ADK 集成，充当自动化“胶水”，连接 AI 应用与外部系统（如 CRM、数据库）。例如，n8n 可调用 Dify 的 API 执行知识库查询，或触发 Coze 的智能体响应。
• 跨工具协作：n8n 可作为工作流引擎，将 Dify/Coze 的 AI 能力与 LangChain/ADK 的复杂逻辑结合，LangSmith 则优化 LangChain/ADK 的性能。

2.3 竞争与互补

• 竞争：
  • Dify vs Coze：两者在低代码市场竞争，目标客户重叠（非技术用户和快速原型开发）。Dify 的开源和企业级特性适合数据敏感场景；Coze 的插件生态和字节整合适合 C 端和社交应用。
  • LangChain vs ADK：两者均为高代码框架，竞争体现在开发方式选择。LangChain 社区生态更成熟，ADK 在 Google 生态和多智能体协作上有优势。
  • Dify/Coze vs LangChain/ADK：低代码平台与高代码框架竞争在于易用性 vs 灵活性。
  • n8n vs Dify/Coze：n8n 的自动化功能与 Dify/Coze 的工作流功能部分重叠，但 n8n 更专注于跨系统集成，而非 AI 应用开发。
• 互补：
  • LangSmith 与 LangChain/ADK：LangSmith 增强 LangChain 和 ADK 的调试和运维能力，类似 Dify 的 LLMOps 功能。
  • Dify/Coze 与 LangChain/ADK：低代码平台可基于 LangChain/ADK 构建，简化复杂功能的使用。
  • n8n 与其他工具：n8n 作为自动化层，连接 Dify/Coze 的 AI 应用、LangChain/ADK 的智能体逻辑，以及外部系统，形成完整的业务流程。
  • ADK 与 n8n：ADK 的多智能体系统可通过 n8n 的工作流触发或集成，增强自动化能力。

3. 选择建议

选择合适的工具需根据团队技术能力、项目复杂度和业务场景：

• 初学者/非技术团队：
  • Dify：适合需要本地部署或企业级功能的用户，快速构建知识库问答或自动化流程。
  • Coze：适合社交媒体或轻量级对话机器人开发，插件生态丰富，发布便捷。
  • n8n：适合需要跨系统自动化的团队，快速连接 AI 工具与外部服务。
• 专业开发者：
  • LangChain：首选框架，适合需要深度定制的复杂 AI 应用，社区支持强大。
  • Google ADK：适合 Google Cloud 用户或多智能体系统开发者，A2A 协议和 Vertex AI 集成是亮点。
• 运维优化：
  • LangSmith：为 LangChain/ADK 项目提供调试和监控支持，适合生产环境优化。
• 自动化与集成：
  • n8n：适合需要连接多种工具和系统的工作流场景，与 Dify/Coze/LangChain/ADK 形成互补。
• 混合场景：
  • 用 Dify/Coze 快速验证原型，LangChain/ADK 进行深度定制，n8n 实现跨系统自动化，LangSmith 优化性能。
• Google 生态用户：
  • ADK：与 Gemini 模型、Vertex AI 深度整合，适合多智能体和云部署场景。

4. 未来展望

随着 AI 和自动化技术的融合，低代码平台（如 Dify、Coze）、高代码框架（如 LangChain、ADK）和自动化工具（如 n8n）将进一步整合，兼顾易用性、灵活性和系统互联互通。LangSmith 将推动 LLM 应用的运维标准化，ADK 的 A2A 协议可能成为多智能体协作标准，n8n 则将继续扩展其节点生态，连接更多 AI 和非 AI 系统。开发者需关注社区活跃度、技术更新和行业适配性，以选择最契合的工具组合。

5. 结论

Dify、Coze、LangChain、LangSmith、Google ADK 和 n8n 共同构成了 AI 应用开发和自动化的多层次生态。Dify 和 Coze 降低 AI 开发门槛，适合快速原型；LangChain 和 ADK 提供深度定制，适合复杂应用；LangSmith 优化运维；n8n 连接 AI 与外部系统，增强自动化能力。理解它们的功能与关系，有助于开发者高效构建 AI 驱动的智能化解决方案。

参考资料：

• Dify 官网：https://dify.ai
• Coze 官网：https://www.coze.cn
• LangChain 文档：https://python.langchain.com
• LangSmith 文档：https://docs.smith.langchain.com
• Google ADK 文档：https://google.github.io/adk
• n8n 官网：https://n8n.io
• Google Developers Blog：https://developers.googleblog.com
• GitHub ADK Python：https://github.com/google/adk-python
• Google Cloud Blog：https://cloud.google.com