对话织信：聊聊它与 Dify (Agentic)工作流开发平台的区别与联系

在AI与低代码深度融合的赛道上，织信的进阶之路颇具代表性。从早期的传统低代码平台，到如今的AI企业级低代码标杆，织信用数年时间完成了一次关键跨越。不少人会好奇：

• 织信和当下热门的Dify到底有什么不同？
• 它从低代码向AI企业级低代码转型的过程中，又经历了哪些关键节点？

本期我们对话织信创始人杜总，复盘织信的转型历程，拆解它与Dify的核心差异，探寻其背后的决策逻辑。

（访谈内容2万多字，本内容为访谈精简整理版，约4000字，供参考！）

主持人：现在很多人会把织信和Dify放在一起讨论，你觉得两者最核心的区别是什么？毕竟都是AI相关的企业级工具。

杜总：最本质的区别，在于核心定位和服务的业务场景完全不同。如果用一个简单的光谱来划分，最左边是聚焦AI应用搭建的工具，最右边是深耕企业全链路业务落地的平台，那Dify更偏向左边，而织信则稳稳站在右边。

具体来说，Dify的核心能力集中在AI应用的快速搭建，比如知识库问答、简单工作流编排，更偏向“AI工具搭建器”的属性，服务的场景相对轻量化。而织信的起点是低代码，核心是解决企业复杂的业务流程落地问题，AI是我们赋能低代码的关键能力，最终目标是让企业能通过低代码+AI的方式，快速构建适配自身需求的企业级系统，比如生产管理、客户管理、项目协同等全链路场景。

简单讲，Dify是“用AI做工具”，织信是“用AI赋能企业业务系统”，服务的用户群体和解决的核心痛点完全不同。Dify可能更适合需要快速搭建轻量化AI应用的团队，而织信则聚焦于有复杂业务流程、需要打通多系统数据、实现规模化AI落地的企业。

主持人：明白了，核心定位的差异决定了两者的发展路径。那我们把话题拉回织信本身，当初为什么决定从传统低代码向AI企业级低代码转型？这个决策是基于什么判断？

杜总：其实这个转型不是突然的，而是我们对市场需求的长期观察和验证的结果。可以梳理一下我们的时间线，大概分为三个阶段。

第一阶段是2019-2022年，这是织信的传统低代码阶段。当时低代码赛道刚兴起，市场需求主要集中在“快速开发”——企业需要摆脱传统代码开发的高成本、慢周期，快速搭建一些基础的业务系统，比如表单管理、简单的审批流程。这个阶段我们的核心目标是把低代码的“易用性”和“灵活性”做扎实，让非技术人员也能参与到系统搭建中。

第二阶段是2022年底-2023年，是AI探索期。这个阶段我们明显感觉到市场需求变了：企业不再满足于“能快速搭系统”，更希望“搭出来的系统能更智能”。比如，传统的客户管理系统需要人工录入客户信息、分析跟进记录，效率很低。企业希望能通过AI自动提取客户信息、生成跟进摘要、预测成交概率。

当时我们做了大量的客户调研，发现超过60%的企业客户都有类似的需求。同时，我们也注意到，单纯的低代码平台已经遇到了瓶颈——只能解决“搭建”问题，无法解决“智能赋能”的问题。而AI技术的成熟，正好给了我们突破这个瓶颈的机会。所以在2023年初，我们正式确定了“AI+低代码”的转型方向，开始在低代码平台中融入AI能力。

第三阶段是2024年至今，AI企业级低代码成型期。这个阶段我们完成了从“低代码+AI功能”到“AI企业级低代码平台”的跨越。区别在于，前者是把AI作为附加功能嵌入，后者是把AI作为核心能力，贯穿于系统搭建、数据处理、流程优化的全链路。比如，我们推出的AI原生表单，能自动识别表单字段类型、生成校验规则；AI流程引擎能根据业务场景自动推荐流程节点，甚至在流程执行过程中智能预警风险。

主持人：在转型过程中，有没有遇到过质疑？比如，有人会不会觉得“低代码加AI只是噱头”，或者“你们的核心壁垒在哪里”？

杜总：肯定有，尤其是在2023年刚转型的时候。当时最常见的质疑就是“低代码和AI的结合到底有没有实际价值”，还有人会问“你们和那些单纯做AI工具的平台比，优势在哪里”。

其实，我们当时的判断很明确：AI不能脱离业务场景空谈，低代码是AI落地企业业务的最佳载体。因为企业的核心需求是“解决业务问题”，而不是“拥有一个AI工具”。如果AI不能融入到企业的现有业务流程中，再好的技术也只是摆设。

至于壁垒，核心在于我们多年积累的企业级服务经验和对业务场景的深度理解。传统低代码阶段，我们服务了上千家不同行业的企业，从制造、零售到医疗、政务，清楚地知道不同行业的业务痛点和流程特点。比如制造企业的生产流程管理，需要打通设备数据、物料数据、人员数据；零售企业的客户管理，需要整合线上线下的消费数据。这些行业Know-How不是短时间能积累的。

而AI能力的融入，正是建立在这些Know-How的基础上。我们不是简单地把AI模型丢给用户，而是针对不同行业的场景，预制了对应的AI解决方案。比如给制造企业提供“AI生产质量检测”模板，给零售企业提供“AI客户分层运营”模板，用户可以直接基于这些模板快速搭建系统，而不需要自己去调教模型、设计流程。这就是我们的核心壁垒——“行业Know-How+AI+低代码”的深度融合。

主持人：转型过程中，有没有哪些关键的决策或动作，现在回头看觉得是“做对了”的？

杜总：有两个关键决策，现在看起到了决定性作用。

第一个是“坚持企业级定位，不做轻量化工具”。2023年的时候，很多同行都在做轻量化的AI低代码工具，比如面向个人或小团队的表单工具、协作工具，因为这类产品研发周期短、上线快。但我们坚持聚焦企业级场景，哪怕研发周期更长、投入更大。因为我们判断，企业级市场的需求更刚性、更持久，而且一旦建立信任，客户粘性会很高。事实证明这个判断是对的，现在我们的客户中，超过80%都是中大型企业，而且复购率很高。

第二个是“模型中立+生态开放”。我们没有绑定某一个特定的AI模型，而是支持接入主流的开源模型和闭源模型，比如GPT、文心一言、通义千问，还有一些行业专用的开源模型。同时，我们还开放了API接口，支持用户接入自己的私有模型和第三方系统。

这个决策在当时也有争议，有人觉得“绑定主流模型能降低研发成本”。但我们考虑到，企业客户的需求是多样化的，有的客户关注数据安全，需要部署私有模型；有的客户需要特定行业的模型能力。如果我们绑定单一模型，就会限制客户的选择。而“模型中立+生态开放”的策略，让我们能适配不同客户的需求，也让我们的平台更有生命力。比如有一家制造企业，之前已经部署了自己的工业AI模型，通过我们的开放接口，很顺利地把这个模型融入到了织信的低代码系统中，实现了生产流程的智能化改造。

主持人：现在织信的AI企业级低代码平台，已经落地了哪些比较有代表性的客户案例？这些案例能体现出哪些价值？

杜总：有很多，比如一家大型装备制造企业，用我们的平台搭建了“AI智能生产管理系统”。这个系统整合了生产设备数据、物料数据、人员数据，通过AI模型实时监控生产过程中的异常情况，比如设备故障预警、物料短缺预警，还能自动生成生产进度报告。上线后，他们的生产效率提升了30%，设备故障率降低了40%。

还有一家连锁零售企业，用我们的平台搭建了“AI客户运营系统”。系统通过AI分析客户的消费记录、浏览行为，自动给客户分层，生成个性化的营销方案。比如对高价值客户推送专属优惠，对流失风险高的客户推送召回活动。上线后，他们的客户复购率提升了25%，营销费用降低了18%。

这些案例的核心价值，其实就是“降本增效+业务创新”。通过低代码的快速搭建能力，降低了系统开发的成本和周期；通过AI的智能赋能，提升了业务流程的效率和决策的准确性。而且最重要的是，这些系统都是基于企业的实际业务场景搭建的，完全适配企业的需求，这是通用型软件无法替代的。

主持人：站在现在这个节点，你怎么看待AI企业级低代码的未来？织信接下来的方向是什么？

杜总：我认为AI企业级低代码是未来企业数字化转型的核心方向。现在很多企业都面临“数字化转型难”的问题，要么是缺乏专业的技术团队，要么是现有系统无法适配业务变化，要么是AI技术落地成本太高。而AI企业级低代码平台，正好解决了这些问题——它降低了技术门槛，让非技术人员也能参与系统搭建；它具备灵活性，能快速适配业务变化；它整合了AI能力，降低了AI落地的成本。

接下来，织信的核心方向是“深化行业解决方案+提升AI原生能力”。一方面，我们会针对更多细分行业，比如医疗、教育、政务，打造更精准的AI低代码解决方案，把行业Know-How沉淀得更深厚；另一方面，我们会持续提升平台的AI原生能力，比如增强AI的流程自动化、智能决策、多模态交互等能力，让系统更智能、更好用。

主持人：最后，很多创业者和产品人都很关注织信的发展，你有没有什么经验可以分享？

杜总：核心就两个字：专注。现在AI赛道很热闹，每天都有新的技术、新的概念出现，很容易让人迷失方向。但我们从成立到现在，始终专注于“企业级低代码”这个赛道，哪怕中间有很多诱惑，也没有偏离方向。

另外，要坚持以客户需求为中心。产品的价值最终要由客户来验证，所以我们一直保持和客户的紧密沟通，从客户的反馈中寻找产品迭代的方向。很多核心功能，比如AI流程预警、模型中立，都是来自客户的需求。

最后，要有耐心。企业级产品的成长周期很长，不可能一蹴而就。我们从传统低代码到AI企业级低代码，用了整整三年时间，中间经历了很多挑战，但我们始终相信这个方向是对的，所以一直坚持下来。现在看来，所有的坚持都是值得的。

主持人：感谢你的分享。相信织信的创新历程，能给很多在AI和低代码赛道的创业者带来启发。