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Agent / 工作流平台

从完整应用平台、Node/TS 编排到 Python API/MCP 工作流，判断哪一种适合你的集成方式。

分类判断

Dify、Flowise 和 Langflow 都能编排节点，但产品边界、技术栈和商业能力完全不同。

用可视化方式把模型、知识库、工作流和 API 组合成实际 AI 应用。

采用判断：功能完整的 LLM 应用平台，但开源不等于可任意包装成多租户 SaaS。

关键限制：多租户服务、前端品牌与深度改造升级成本都需要提前评估。

拖拽节点就能看到 Agent 流程如何连接，适合快速验证自动化想法。

采用判断：对 Node 与 TypeScript 开发者友好的可视化 Agent 编排平台。

关键限制：核心开源与 enterprise 目录的商业边界需要分别核验。

把 Python AI 组件变成可视化流程，并能继续发布为 API 或 MCP。

采用判断：Python 生态下兼顾可视化、API 与 MCP 的 Agent 工作流底座。

关键限制：终端用户体验、认证、计费以及工作流升级兼容需要另建。