先看懂项目，再决定是否采用。

Dify 解决大模型应用从提示词试验、检索增强到智能体工作流落地时工具分散、协作困难的问题，适合需要统一构建、发布和观测应用的开发团队及业务人员。采用前需评估模型接入、知识库处理、智能体沙箱和部署运维成本；自托管至少需要 2 核 CPU、4 GiB 内存及 Docker Compose，跨版本升级还需核对迁移要求。

Open WebUI 解决本地模型与 OpenAI 兼容服务缺少统一、易用入口的问题，为个人开发者和团队提供可自托管的聊天、RAG、工具与终端协作界面。适合希望通过浏览器或桌面端管理模型、文档和自动化任务的人；主要门槛是自行部署、配置模型后端，并按所选镜像准备外部服务、存储或 GPU 环境。

browser-use 帮助开发者把自然语言任务交给基于大模型的浏览器智能体，由其编写 Python 并通过浏览器执行操作。它适合需要网页自动化、浏览器代理或结构化结果采集的团队，也可通过 CLI、MCP 和云端 API 接入现有智能体。

LobeHub 面向希望把 AI 智能体纳入现有团队协作流程的个人与开发者，提供可接入聊天工具、并行执行任务、主动承接工作并沉淀记忆的智能体工作台。适合需要多智能体协作、任务委派与知识管理的团队。主要门槛是配置模型和外部服务；自托管还需准备数据库、存储等基础设施，且项目仍在活跃开发。