从 Dify / FastGPT， 升级到可易 AI 员工平台
Dify / FastGPT 做知识库和应用编排很顺手，但跑不动 ERP，也过不了审批。 可易把知识库、Agent、RPA 和工作流，合进同一个 AI 员工。
同类落地
在线教育团队 · 教研 + 客服线
原本在 Dify 上做 RAG 教学问答应用，迁到可易后教研 AI 员工 + 客服 AI 员工 + 招生 AI 员工协作互审，形成端到端的招生教学客服闭环。
继续在 Dify / FastGPT 上做， 会撞到这些墙
聚焦 RAG 与 LLM 应用编排。这是上一代工具天然的边界，业务规模一上去就会显现。
01
应用是"独立的"，员工是"协作的"
一个 Dify / FastGPT 应用解决一个问题，但企业里大部分场景是多人 / 多步骤 / 多系统协同 —— 应用之间没有共同的身份、记忆、KPI。
02
LLM 应用难以"动手"
想让应用读 SAP / 改 ERP / 跑安卓 APP / 录数据时，需要再外接 RPA / 云手机 / 云电脑，账号与日志都散了。
03
审批、SLA 看板要自己拼
业务负责人想看一个 AI 员工日均做了多少事、SLA 命中率多少时，需要自己接 BI 或者写脚本。
04
企业级合规对接需要二次开发
飞书 / 钉钉 / 企微 / 客户联系 / 会话存档、按等保部署 / 私有化等需求，往往要团队自己接。
迁到可易， 多解决这几件事
AI 员工、智能工作流、智能 RPA、AI 运行基建原生一体：一份账单、一套身份、一份记忆。
我们建议的迁移节奏
不是一刀切：双轨并行 1–2 周，验证稳定后再切流量，剩余流程随业务节奏自然替换。
- 1
Step 1 · 评估
15 分钟看一眼现有流程清单：哪些是 RPA / 哪些是 Bot / 哪些是工作流，哪些必须保留、哪些可以重做。
- 2
Step 2 · 沉淀
把 Dify / FastGPT 上跑得最熟的 1-2 个应用在可易里重建为 AI 员工 —— 加上记忆、KPI、协作能力。
- 3
Step 3 · 串场景
把"对话应用"扩展成"端到端业务"：AI 员工接单 → 工作流串审批 → 智能 RPA 动手 → SLA 看板回收 ROI。
- 4
Step 4 · 扩展
把可易上跑通的工作流模板沉淀给业务负责人，逐步把更多场景从旧工具切到统一身份 / 统一记忆 / 统一账单。
迁出 Dify / FastGPT 常见问题
已经在 Dify / FastGPT 上做了应用，要不要全部重做？
不用。建议先把跑得最熟的 1-2 个应用在可易里重建为 AI 员工 —— 加上记忆、KPI、协作能力 —— 体感跑通后再批量沉淀，剩余应用按业务节奏自然替换。
Dify / FastGPT 已经做得不错了，可易差异在哪？
Dify / FastGPT 聚焦 RAG 与 LLM 应用编排，AI 员工对应 Dify 的"应用"；可易把"对话 + 动手 + 工作流 + 长期记忆 + 协作互审"合并到一个员工身份，并原生内置智能 RPA、云真机、云电脑、代码沙箱 —— 让 LLM 应用从"独立"升级为"在岗员工"。
可易支持自部署 / 私有化吗？
Dify 走开源自部署是它的优势之一；可易团队版 SaaS 化开箱即用，企业定制版支持全栈私有化部署 —— 全部组件可部署在企业内网或专属物理机房，按等保 2.0 / 3.0 要求设计部署架构。
海外大模型 / GPT / Claude 可以用吗？
内置通义千问、豆包、DeepSeek、智谱 GLM、Kimi、文心一言、混元等国产大模型全部国内直连；GPT / Claude / Gemini 等海外模型在企业版按需走合规通道开启。
正在评估其它工具？
每条迁移路径都有专属说明和同类客户参考。