AI工作流的软件叫什么：主流平台与选型指南
AI工作流的软件并没有一个统一的名称，行业内通常称之为AI工作流平台、AI编排工具、AI Agent构建平台或LLM应用开发框架。不同定位的产品在叫法上略有差异，但核心功能都是把大模型、工具调用、数据处理和业务逻辑串联成可自动执行的流程。
目前讨论度最高的几类代表产品，可以按使用门槛从低到高来梳理。
第一类是无代码/低代码的AI工作流平台。最典型的是Dify，它把提示词编排、知识库、工具调用和API发布整合在一个可视化界面里，适合产品经理和运营人员快速搭建聊天助手或自动化流程。Coze（扣子）是字节跳动推出的同类产品，主打Bot搭建和多平台发布，插件生态丰富，在国内用户中普及度很高。n8n虽然起源于通用自动化领域，但加入AI节点后成为连接大模型与数百种SaaS服务的热门选择，适合做跨系统的复杂自动化。
第二类是面向开发者的编排框架。LangChain是这一领域最知名的名字，它提供链式调用、记忆管理、工具集成等模块，几乎成了LLM应用开发的事实标准。LangGraph是LangChain团队推出的升级方案，用图结构来定义带循环和分支的Agent流程，更适合需要精细控制状态的场景。LlamaIndex则专注于数据接入和检索增强生成，常与LangChain配合使用。微软的Semantic Kernel和AutoGen分别面向企业级集成和多Agent协作，在.NET和Python生态中都有稳定用户群。
第三类是偏向Agent自主决策的框架。CrewAI用角色扮演的方式组织多个Agent协同完成任务，概念直观，上手快。AutoGPT和BabyAGI属于早期探索性项目，展示了目标驱动自动拆解任务的可能性，但生产环境使用较少。OpenAI的Assistants API和Agents SDK则把工具调用、代码解释器和文件检索封装成托管服务，降低了自建成本。
如果按部署方式区分，Dify、n8n、LangChain等支持私有化部署，适合对数据安全要求高的团队；Coze、OpenAI Assistants等以云服务为主，开箱即用但数据需经过第三方。按目标用户区分，无代码平台适合业务人员快速验证想法，代码框架适合工程师做深度定制。
选型时可以先问三个问题：谁来维护这个工作流，是业务人员还是开发团队；流程是否需要复杂的分支、循环和人工审核；数据能否离开自有服务器。回答完这三个问题，基本就能在无代码平台和开发框架之间做出第一层筛选，再根据插件生态、社区活跃度和文档质量做最终决定。