开源≠无条件免费:Coze、Dify和n8n协议背后的博弈
创始人
2025-07-30 08:13:44
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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、Difyn8n

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。

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