一张表讲清怎么选工具

上篇讲了立项前的三道安检门。安检过了，接下来就是选工具。 上周还有个CTO朋友，团队已经用LangChain写了三个月，老板突然问"为什么不用Coze？免费还快"。他当时血压就上来了。 不是哪个工具更好。是你是什么阶段、什么预算、什么人，决定了你该用什么。 一张决策地图：你该选哪个？ 场景一：你公司就你一个人搞技术，或者根本没有技术人员 别想了，Coze。 Coze是字节跳动的产品，拖拽式搭Bot，模板市场丰富，接飞书、钉钉、微信都很方便。你不需要写代码，选模板→填知识库→调Prompt→发布。半天上线。 代价是灵活度低。复杂逻辑不好实现，自定义工具受限，私有化部署要企业版（不便宜）。 但说实话，你一个人搞的话，灵活度本来就不是优先级。先跑起来，让老板看到效果，比什么都重要。 场景二：你有2-3人的技术团队，想快速验证MVP Dify是你的最优解。 Dify是开源的LLM应用平台，社区版免费，私有化部署也简单。它有可视化的Workflow编排（比Coze灵活得多），自带RAG管道、向量库管理、Prompt工程界面。还支持对接各种模型——OpenAI、文心、通义、智谱，随便切。 关键好处：你可以在Dify上搭出80分的产品给老板看。效果好，继续投入；效果不好，沉没成本低。而且Dify的代码结构清晰，以后要迁移到自研方案也有路径。 场景三：你有5人以上技术团队，业务逻辑复杂，打算长期投入 自研LangChain/LlamaIndex。 到了这个阶段，Dify和Coze的限制就开始让你疼了。自定义检索策略做不了、复杂Agent编排受限、跟公司内部系统的深度对接要做各种hack。你会发现你花在"绕过平台限制"上的时间，比写业务逻辑还多。 LangChain/LlamaIndex是框架，不是平台。你拥有完全的控制权：想怎么查向量库就怎么查，想怎么编排Agent就怎么编排，想用什么模型就用什么模型。 代价也很直接：你需要有人懂这套框架，需要自己处理部署和运维，出问题自己排查。人力成本是最大的支出。 大部分问"选哪个"的企业，其实还没到该纠结的时候。 如果你还在做第一个AI项目，Coze或Dify足够了。先上线，先让业务用起来，先把数据和反馈跑通。 选工具的原则就一条：用最少的投入，最快地验证，AI在这个场景里到底有没有用。验证完了再谈优化和自研。 你们公司用的哪个？或者正在纠结？ #AI落地 #Dify #coze