在平台上搭

低代码平台在解决什么？它和 AI Native Agent 差在哪？

平台把模型、知识库、工作流和发布合成一个可以交给业务用的产品，省掉接入、鉴权和界面。它的主干通常仍是人画出来的流程，模型是其中的一个节点。

AI Native 的说法指另一条路：循环本身由模型驱动，流程不是事先画死的。面试不要把两条路说成高低级。平台适合路径清楚、要尽快给人用的助手；自研循环适合路径要在运行时改、还要自己掌握状态和评估的系统。

几种平台各自省掉什么？

平台	面试里怎么定位	强项	容易卡住的地方
Coze	面向对话产品的低代码平台	插件、工作流、知识库和发布链完整	复杂状态和自定义运行时不好拿出来
Dify	开源的应用平台	知识库、工作流和 Agent 可以自己部署	深度改循环仍要进代码
FastGPT	偏知识库问答	把文档问答产品化得快	开放式多步任务不是它的中心
n8n	通用节点自动化	把邮件、数据库、HTTP 和模型节点接在一起	Agent 只是图上的一个节点，长轨迹要自己管

记住定位，不要背菜单。面试官换一个没听过的平台，仍用这四问：知识放哪、流程谁画、工具怎么接、状态和日志能不能导出。

平台方案会卡在哪？

• 工具或权限超出平台节点的表达能力。
• 要按轨迹做评估、回放和回归，而平台只给你最终回复。
• 计划、记忆和人工确认必须进自己的库，不能只活在平台会话里。
• 提示、流程和模型版本需要跟代码一起评审。

卡在这些点，就该把决策循环收回代码，平台可以留下当发布层或其中一个工具。