「Coze」和「Dify」处境越来越尴尬？

FishC

关于Coze/Dify与AI自循环模式的讨论分析

核心矛盾点：
手工编排价值 vs 自动化演进之间的矛盾。当前两者的核心卖点（低代码流程设计/插件生态）正在被新兴的Agent自循环技术挑战。

• 现存优势：
  
  • Coze的插件生态（60+现成工具链）
  • Dify的RAG引擎（文档理解能力）
  • 两者的可视化界面（非开发者友好）
    
• 潜在威胁：
  
  • Manus理念下动态规划能力（AI自主拆解任务）
  • 自我纠错机制（减少人工干预）
  • 实时环境感知（自动调用工具）
    

技术演进预测：

• 短期（1-2年）：两者可通过混合模式存活（保留手工配置+集成自循环模块）
• 中期（3-5年）：平台价值将向训练数据管理/工具库建设迁移
• 长期（5年+）：完全自循环系统可能催生新的AI原生应用范式
  

开发者应对策略：

1. 
   
2. if 需求简单明确：
   
3.     使用Coze/Dify快速实现
   
4. elif 需要复杂决策：
   
5.     采用自循环框架 + 人工校验
   
6. else:
   
7.     保持技术栈开放性（可迁移架构）
   

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视频解析要点：BV1xcoXYGEUb中提到的AI工作流自动化案例已展示出超越传统编排工具的表现，建议结合LangChain等框架进行技术验证。

（注：工具平台的演进本质是AI能力下沉的过程，开发者应关注抽象层之上的业务逻辑构建）

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