产品对比

一个 AI 员工平台, 顶一套工具组合

Coze / Dify 是会聊的脑子,影刀 / UiBot 是会点的手,n8n / Make 是会传的管道。它们各自做得很专,拼起来却要自己集成、自己监工、自己付几张账单。可易把这些装进同一个 AI 员工身份。

常见做法

5 套工具自行集成

Chatbot + RPA + 工作流 + 云手机 + 云电脑 + 监控。多套账号、多份日志、多份账单、多套合规要自己管。

可易

1 个平台,N 个 AI 员工

招聘式部署,员工自带身份、记忆、KPI 和权限。一套组织、一份审计、一份账单。

这五件事, 最近一周中了几件?

中 1–2 件,单点工具够用,先优化集成;中 3 件以上,根问题不是工具不够好,而是工具组合自治不了一件事。这正是 AI 员工要解决的。

看怎么从现有工具换过来

拉开差距的, 是系统范式

不是功能多少,而是从 Function Calling 到 Agentic Loop 的六个范式跃迁。

  • 以前 · Function Calling

    以 Prompt + 工具回调 / 状态机为主,需要人工拆解多步、覆盖异常分支。

    现在

    Agentic Loop

    思考 → 行动 → 观察 → 反思的自驱循环,多步规划与自纠错原生内置。

  • 以前 · API 调度

    以 API / Function 为主,遇到无接口的老系统或移动端依赖额外接入。

    现在

    具身行动

    员工同时拥有手(RPA)+ 眼(视觉)+ 屏幕(云真机 / 云电脑),万物可操作。

  • 以前 · 会话即记忆

    记忆主要随会话存在,跨任务、跨员工、跨技能的累积较难统一。

    现在

    组织化记忆

    人格、KPI、长期记忆、部门权限随员工生效,跨任务跨技能持续累积。

  • 以前 · 节点拼接

    工作流以"节点 + 连线"为核心,AI 通常作为其中一个调用节点存在。

    现在

    Agent-Native 工作流

    员工本身就是节点:规划、审批、SLA、人机协同、回滚都是一等公民。

  • 以前 · 脚本写死

    传统 RPA 脚本依赖固定字段坐标,前端版本变化需要人工维护。

    现在

    AI 自愈

    视觉 + 语义双通道识别,界面改版自动适应,员工自己学新版本。

  • 以前 · 多套账单

    多个工具 = 多套账号、多套权限、多份日志、多份账单、多套合规审计。

    现在

    一份员工账

    一个平台、一个组织、一份审计、一张账单,按席位 + Token 统一计费。

11 个维度,逐项对比

每行一句产品理念,与主流方案逐维对照。内容基于各产品官方公开文档与宣传,仅作选型参考。

产品形态

一个员工平台,把对话 / 动手 / 工作流 / 沙箱 / 多端运行环境放在同一个身份与权限体系里。

可易

一个平台 = AI 员工 · 工作流 · 智能 RPA · 云真机 · 云电脑 · 代码沙箱

其他工具的做法(4)
Coze / Dify
聚焦 Chatbot / Agent 编排,需另接 RPA / 真机
影刀 / UiBot
聚焦桌面 RPA,需另接 Agent / 工作流
n8n / Make
聚焦工作流编排,需另接 Agent / RPA
自行拼装组合
多套账号、日志、账单,需自行整合

运行内核

原生 Agentic Loop(思考 → 行动 → 观察 → 自我修正),而非"Prompt 后接 Function"。

可易

Agentic Runtime · ReAct + Reflection · 多步规划与自纠错原生内置

其他工具的做法(4)
Coze / Dify
以 Function Calling 与节点状态机为主
影刀 / UiBot
以固定流程脚本为主
n8n / Make
以可视化节点串联为主
自行拼装组合
编排能力分散在各工具内部

AI 员工

把 AI 当同事而非工具:员工自带人格、长期记忆、KPI、部门与权限。

可易

招聘式部署:人格 · 长期记忆 · KPI · 权限 · 部门组织架构

其他工具的做法(4)
Coze / Dify
面向对话与 Agent,员工化身份与组织化记忆较弱
影刀 / UiBot
面向脚本与流程,少有员工身份概念
n8n / Make
面向节点编排,少有员工身份概念
自行拼装组合
不同工具各自维护记忆,难以打通

动手能力

从"调 API"升级为"具身行动"——手、眼、屏幕、设备一并接管。

可易

具身 Agent:桌面 + 智能 RPA + 云真机 + 云电脑 + 沙箱原生联动

其他工具的做法(4)
Coze / Dify
以 API / Function 调度为主,原生 GUI 操作较弱
影刀 / UiBot
以 Windows 桌面操作为主,移动端与 AI 决策较弱
n8n / Make
以 API / Webhook 调度为主,无原生 GUI 操作
自行拼装组合
云手机 + 云电脑 + RPA 需自购自配

如果你已经在用 Coze / 影刀 / n8n

三种最常见的并存与迁移路径,每种都有降低转换成本的具体做法。

已经在用 Coze / Dify

已经在 Coze / Dify 上做了智能体,要不要再上可易?

Coze / Dify 在对话与 Agent 编排上已经做得不错。但当 Agent 需要真正动手,比如操作手机 APP、点 ERP、打开 SAP、改老 Web,往往还要再接 RPA、云手机、云电脑、监控等多套工具。可易把对话、动手、工作流和长期记忆合并到一个员工身份,已有的 Bot / Workflow 资产可以平滑迁移。

同类落地

上海某 SaaS 工具公司 · A 轮 · 约 30 人

研发、运营、财务各配 AI 员工,散点 Bot 升级为统一身份、统一记忆、统一账单。

  • Bot / Workflow / Prompt 模板批量导入,无需重做
  • 原 Coze 实例继续跑,可易侧并行回归 1–2 周
  • 不满意 30 天内停付,资产可一键导回 JSON
完整迁移路径

已经在用 影刀 / UiBot

已经在用影刀 / UiBot 跑 RPA,为什么要再上可易?

RPA 解决了“动手”,但企业更需要“决策”和“自愈”。可易让流程具备 AI 决策,比如发票异常自动拦截、改写、再提交并通知财务复核;视觉 + 语义双通道识别让界面改版后流程自适应。RPA 与 AI 员工放在同一控制台。

真实迁移

**加(多品牌全球智能终端)

从影刀 + 实在智能迁到可易:智能比价、多品牌客服、多语言营销、供应链工作流,业务团队自助搭建更多场景。

查看完整案例
  • 影刀 / UiBot 录制脚本由迁移工程师 1 周内重建
  • 云电脑集群替代部分本地 Windows 机柜
  • 视觉 + 语义双通道,UI 改版自动适配
完整迁移路径

已经在用 n8n / Make

已经在用 n8n / Make 编排,为什么要再上可易?

n8n / Make 把“节点连接”做得非常出色。可易在它之上多了“员工身份”:人格、KPI、长期记忆、审批权限随员工生效;工作流原生挂员工与真机,审批节点直接派给真人,更适合员工协作型业务,而不只是 API 编排。

同类落地

深圳某金融科技公司 · 持牌 · 数据分析线

20+ Dashboard 由 AI 员工 + 工作流定时跑、自动写解读、异常告警 @值班人。

  • n8n JSON 一键导入,节点逻辑不变
  • Webhook / HTTP / DB 节点兼容,老集成不重写
  • 现有工作流可挂载 AI 员工
完整迁移路径

同一份业务, 差在这 6 笔账

软件费只是冰山一角。省下的是“自己当裁判”的人和时间:采购走一次、合规审一次、出事查一处。

5 套工具自行集成与可易 AI 员工平台的 6 项隐性成本对照
账单维度5 套工具自行集成可易
软件账单6 张账单、6 个供应商分别开发票、走 6 轮采购1 张账单、1 个供应商、1 张发票
集成首期2~3 人月:拉通账号、跑通工作流、接口踩坑开箱即招,先用后改,业务自助
权限与审计6 套独立账号、6 处审计入口,跨工具难溯源1 套组织、1 份审计,一查到底
SLA 兜底各家保各家,跨工具出错互相推诿单一供应商、1 份 SLA
改版抗性录制脚本遇 UI 变更就挂,AI 自愈要另一套工具视觉 + 语义双通道,UI 改版自动适配
长期记忆与 KPI每个工具独立,跨工具丢上下文,KPI 难量化员工身份持续学习,长期记忆,KPI 可衡量

30 分钟, 看清升级能省下多少

按你现有的 Coze / 影刀 / n8n / 自建工具组合,估算并行、迁移成本和节省。