为什么说 Dify 这类“托拉拽”AI 平台，正在让 AI Agent 开发倒退到石器时代？

近年来，以 Dify、Coze 为代表的“拖拉拽式”AI Agent 平台迅速走红。它们通过可视化工作流编排，宣称“人人都能做 AI Agent”，一时间成为概念验证（PoC）和初创团队的宠儿。然而，当企业真正试图将这些“玩具级”工具用于生产环境时，却普遍陷入困境：逻辑脆弱、难以维护、无法协同、上线即崩。

UniverAI 团队在 Hicool 全球创业者峰会中和很多的 AI 开发者和创业者交流，他们对于托拉拽的低代码平台的反馈非常统一：连我想要的 Demo 都搭不出来。我们不得不提出一个尖锐的问题：这种看似“低门槛”的开发方式，是否正在把 AI Agent 开发拉回软件工程的“石器时代”？

“拖拉拽”不是进步，而是对工程化的背叛

现代软件工程历经数十年发展，早已确立了一套支撑复杂系统稳定运行的工程化基石：从代码的版本控制（Git）、模块化封装（Package/Module）、自动化测试（Unit/Integration Test），到持续集成与持续交付（CI/CD），再到可追溯的日志监控和发布回滚机制——这些不是“花架子”，而是保障大型系统可维护、可协作、可迭代的核心能力。而当前主流的“托拉拽”式 AI 平台（如 Dify、Coze 等），却在用一种近乎倒退的方式重构开发流程：它们将原本完整的 AI 逻辑拆解为一个个孤立的“节点”——比如“条件判断”“调用模型”“知识检索”“工具调用”——然后让用户通过鼠标“连线”拼接成一个工作流。更讽刺的是，当需要复杂逻辑时，开发者只能在某个节点里“嵌入代码块”，仿佛在网页表格里写 JavaScript。

这种模式带来了三大致命问题：

1. 代码碎片化：核心业务逻辑被割裂在多个节点中，无法复用、难以抽象，修改一处可能牵一发而动全身。

2. 版本失控：Git 无法有效追踪图形化流程的变更。你无法像管理代码文件那样进行 diff、merge 或回滚，一旦出错，只能手动重建整个工作流。

3. 协同灾难：多人协作时，A 改了“数据清洗”节点，B 调整了“判断逻辑”分支，系统无法自动合并冲突，最终只能串行开发、反复沟通，效率极低。这本质上是一种 20 年前的“手工作坊式开发”：没有工程规范、没有协作机制、没有自动化保障。唯一的“进步”，是从“手动写代码”变成了“手动连节点”。

复杂业务逻辑，在托拉拽面前不堪一击

当前主流的“托拉拽”式 AI 平台（如 Dify、Coze、Flowise 等）在宣传中往往聚焦于“一句话问答”“知识库检索”“自动写邮件”等轻量级场景。这些任务逻辑简单、路径单一、状态无记忆，确实可以通过若干节点拼接实现。然而，一旦面对真实企业中的复杂业务系统，这类平台立刻暴露出其根本性缺陷：无法表达复杂逻辑，难以维护状态，扩展性极差、性能平静巨大。

在托拉拽平台上构建这样一个 Agent，开发者很快就会陷入“流程图地狱”：

• 你必须将上述每一个步骤拆解为独立节点，每个判断分支都需要手动连线，嵌套越深，连线越密集，最终形成一张密密麻麻、无法阅读的“意大利面条图”。

• 当你需要修改某个判断逻辑（例如：将“风险评分 < 60”改为“< 50 且 近 3 月有逾期”），你不仅需要修改条件节点，还可能需要重新连接多个分支，甚至重构整个流程。

• 更致命的是：这种图形化流程缺乏“函数封装”“变量作用域”“异常处理”等编程基本能力，导致逻辑重复、调试困难、错误频发。

许多用户的真实反馈是：“我花了 3 小时搭完流程，运行一次就崩了；后来我用 Python 写了 80 行代码，20 分钟搞定，还能跑通单元测试。”

真正的生产级 AI，需要“专业工具 + 平台支撑”

我们认为，AI Agent 的未来不属于“拖拉拽”，而属于全代码开发 + 生产级平台支撑。UniverAI 坚持认为：AI 开发者应该像开发传统软件一样开发 AI 应用——使用熟悉的编程语言、IDE、Git、CI/CD 工具链，构建可测试、可维护、可迭代的 AI 系统。同时，平台应承担所有“脏活累活”：

• 统一管理大模型接入与版本切换

• 自动化处理知识库向量化与混合检索

• 提供细粒度权限、敏感词过滤、对话审计

• 支持高可用部署、弹性扩缩容、成本监控这才是正确的分工：开发者专注“思考”，平台负责“执行”。

搞清楚 AI 平台的真正用户是谁很重要

我们必须直面一个被广泛忽视的现实：AI 平台的真正用户，是 AI Agent 的开发者，而不是那些“不懂技术但想做 AI”的业务人员。

当前许多 AI 平台陷入一种“自我欺骗式”的产品设计：幻想通过拖拉拽和低代码，让 HR、市场或销售人员摇身一变成为“AI 开发者”。但现实是，业务人员面对复杂逻辑时束手无策，流程稍一复杂就无法调试；而真正懂技术的开发者，则因平台限制自由、工程能力缺失而拒绝使用。于是，AI 平台陷入尴尬境地：业务人员“用不好”，开发者“看不上”，最终沦为低代码平台里的“效果展示”，却无法在生产系统中扎根。真正的破局之道，是以 AI 开发者为中心——他们才是构建复杂 Agent 逻辑的核心力量。平台不应试图“替代”开发者，而应成为他们的“超级外脑”：提供强大的代码支持、完整的开发工具链、自动化的运维能力，让开发者专注于业务逻辑与智能设计，而非重复处理模型对接、权限配置、日志监控等琐碎事务。UniverAI 坚信：只有赢得开发者的信任，才能赢得生产环境的入场券。 我们不做“玩具工厂”，我们只为真正想把 AI 落地的工程师，打造一座坚实的“AI 员工超级工厂”。

结语：回归工程本质，才能走向真正生产级 AI Agent 不是儿童积木通过托拉拽的工作流就号称能够生产级上线，企业也不该为“玩具级”AI 平台买单。当我们谈论“生产级 AI”时，我们必须回归软件工程的本质：可维护、可协作、可持续。拒绝石器时代的“手工作坊”，拥抱工业时代的“智能工厂”——这才是 AI Agent 的正确进化方向。

UniverAI 坚信：AI Agent 的复杂性，必须由专业的开发者用专业的工程方式来应对。 因此，我们彻底摒弃“托拉拽+代码块”的混合模式，回归真正的软件工程实践——全代码开发 + 平台级支撑。我们让开发者使用熟悉的编程语言（如 Python）和开发工具（如 Notebook、VS Code、Git），通过自由的 AI 开发框架（例如 langchain、langgraph）代码定义 AI Agent 的完整逻辑。所有代码均纳入 Git 管理，支持分支协作、代码审查、自动测试与 CI/CD 流水线，确保每一次变更都可追溯、可验证、可发布。逻辑代码注册于 UniverAI 即可直接拥有全套 AI 能力。更重要的是，UniverAI 平台并不止步于“支持写代码”，而是为全代码开发提供一整套生产级支撑能力，彻底解决低代码平台的三大痛点：

• 对抗碎片化：通过可复用的 AI 组件库（如“知识检索模块”“微调数据管理”），开发者可像搭积木一样组合逻辑，而非重复造轮子。

• 杜绝版本失控：所有 Agent 逻辑以代码文件形式存储在代码仓库中，支持完整的 Git 工作流，任何变更均可 diff、review、回滚。

• 化解协同灾难：团队可并行开发不同功能模块，通过 CI/CD 自动测试与部署，实现高效协作与快速迭代。同时，平台自动承担模型接入、知识处理、权限控制、日志审计、成本监控等“脏活累活”，让开发者专注核心逻辑创新。

我们不提供“拖拉拽”的幻觉，只交付“可运行、可管理、可信赖”的生产级 AI 能力。

延伸阅读

• UniverAI 官方网站：www.univerai.cn

• UniverAI 官方产品知识库：https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/Xn0vwBEkeibIhAkE7Oocetogn9b

• UniverAI 平台中，RAG 技术中的知识切片与向量化：构建高效知识库的核心步骤：https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/Bh4Ew7wreiBTe7kKZDjcgqxAn2e

• 如何使用 UniverAI 平台自定义知识库加工逻辑：https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/Iej9wKAaCiYmaGkjdPMcaaFBnqb

• UniverAI 平台中零代码搭建智能体 （如何从头创建知识库）：https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/TvLVwEnmwieaW2kiWRMcSZf4nve