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开源≠无条件免费：Coze、Dify和n8n协议背后的博弈

发布日期：2025-07-30 07:05:05 浏览次数： 1734

作者：平凡的平凡

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原来我对开源协议的理解还是不够深，Coze开源才让我明白目前的几个“开源”Agent框架的门门道道有这么多，我们就拿最近很火的三个框架来做个解释和比较：Coze、dify和n8n。

首先是刚刚开源的Coze-studio和Coze-loop，这俩都遵循同样的协议，也就是标准的Apache-2.0许可，这是“最为广泛使用的宽松开许可”。

这玩意宽松到什么程度，它的意思就是“任何个人或企业可以自由使用、修改和分发 Coze 的代码，包括商业化使用”。这意味着你可以随便怎么用，只有一点儿限制，那就是禁止使用原作者的商标和品牌。

颇有种我把所有的功夫都交给你，你自己随便怎么用，就算你最后比我还牛逼都行，但你自己负责就好了，不要带我的名字。

对了，还有最后一点儿，那就是假如你基于我给你的技术搞出来更牛逼的技术，ok，你可以自己留着，为师就当青出于蓝而胜于蓝了。

绝大多数的开源软件都用的这个模式，而Dify和n8n的模式的确是惊到我了。

这是Dify的模式，它虽然说了他们依旧遵循Apache2.0条款，但注意下面框选的字，“modified version”修改版的，这里面就是猫腻所在。

它修改了什么呢，第一，依旧可以商用，但是有条件。

条件1: 未经Dify官方书面授权，不得用Dify源代码经营多租户环境（Multi-tenant service），简单来说就是你不能搞个平台给多个人用。

条件2:你不能把Dify的logo去掉（LOGO and copyright information），我得时时刻刻让别人知道这是基于Dify做的。

最后还有一点，假如你是贡献者，那么你得同意你的代码可以被Dify拿来商用（ Your contributed code may be used for commercial purposes, including but not limited to its cloud business operations.）。

这三点加起来，说白了就是Dify既想通过广而告之大家我这是开源产品，大家都来用；又增加了各种限制以防别人搞出个“克隆版”的Dify云服务。

简单来说，这就相当于菩提祖师既想广收门徒，又怕像孙悟空这类型的徒弟太猛超过自己，所以时时刻刻得让悟空把自己是菩提祖师徒弟的logo展示出来。

n8n的协议压根就不算开源协议，英文名称是Sustainable Use License 或 Fair-Code，这玩意翻译过来应该是“可持续使用许可证”，限制极多。

在这个许可证下，你可以用它来给自己公司内部使用，但不得商用；或者为客户提供n8n相关的商业咨询或支持服务，这么一合计，基本上就是纯粹只能自用，你很难用它来做创业或者营利性的活动。这种模式的初衷很简单，就是用严格的限制来保护他们的核心商业产品，防止再跟大型云服务商利用价格优势竞争。

那么总结一下，Coze的开源程度最高，同时适应面最大，个人、团体以及公司，几乎没有限制；而后面两者都在尽可能的保护自己的核心业务。

Coze恰好把两个核心应用开放给了社区，凭借一studio一loop，你要说复制一个coze出来都不是不可能，这就给广大社区提供了太多的可能性，很多Coze已经走成功的，没走成功的，都是未来继续投入时间的方向。

而Coze的开源其实证明了高筑护城河在AI时代并没有多大的可行性，尤其是既非英伟达一样的硬件，也非大模型一类的模型，Agent或者Workflow产品，最大的护城河在于生态。

Coze做了什么，它这次开源两款产品：

Coze Studio：定位为一站式、可视化的 AI Agent 开发平台。它是一个创造性的画布，旨在通过低代码或无代码的方式，让开发者能够快速构建、调试和部署 AI Agent、应用程序和工作流。

Coze Loop：定位为下一代 AI Agent 优化平台。它专注于解决 AI 开发中至关重要的“第二天问题”（Day 2 problems），即应用的评估、调试和监控。这些在其他平台中往往只是附属功能，而在 Coze 的体系中被提升到了独立产品的高度。

前者Studio其他家也会提供，但是后者loop的存在，其实将可观测性和调试功能提升到了非常重要的地位。这个反而是极其宝贵的经验，要知道字节在AI时代最牛逼的就是它的产品线和用户量级巨大，所以才能得出一个非常重要的经验，那就是：

构建 Agent 仅仅是开始，确保持续的质量、一致性和可靠性才是真正的挑战。

Studio保证可用性和易用性，这是生意能做起来的基础，而Loop则是致力于让生意可以长久的运转下去。

这也是Coze这类型Agent/Workflow产品一直以来的难点，拿大模型来比较，它的过程很直接，就是给大模型Prompt，然后等结果输出，这个过程不管是Thinking还是Non- thinking模型，结果肯定会有，但是一致性很难保证，可以理解为就是一锤子买卖。

Coze不一样，它的设计初衷就是“可复用性”，而可复用性的本质就是循环和迭代，也就是这一套流程是需要不断进行“开发、调试、评估和监控”这四步的。

而这一点上，Dify和n8n会远远落后，原因就是Apache 2.0的Coze将会大幅度的降低 AI Agent 开发的门槛，让更多的开发者、中小型组织乃至个人都能从中受益，将创意变为现实，而在更多的用户群体前，优点会被迅速放大，而缺点同样也会被很快淘汰掉。

特别是Coze本身的商业化就做的很好，很多Coze模版的创作者更是凭借创意获得了很不错的收益，对于个人创作者来说开源更是一件锦上添花的事情，不仅可以背靠大厂做创意和宣传，更是可以基于此作独立的创业。这是一个非常好的时代，因为可以最低成本的让自己的创意以及经验变现，特别是在各家技术大战中，受益最大的永远是一起跟平台成长的一波人。