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。

langchain 是用于构建智能体与大语言模型应用的 Python 框架，通过统一接口串联模型、嵌入、向量库、工具及第三方集成。它适合需要快速原型、切换模型并接入实时数据的开发者与团队；主要门槛是理解组件、链式调用和多层抽象，最新版本还需评估 Python 版本与配套包约束。

ComfyUI 通过可视化节点图统一编排图像、视频、音频、文本与 3D 生成流程，适合需要精细控制模型、参数和工作流的创作者及开发者。它可本地离线运行，也能通过合作节点调用外部模型，但上手需要理解模型文件、显存配置与节点依赖，自定义节点兼容性也需持续验证。

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。

Mem0 为 AI 代理与对话应用提供可插拔的持久化记忆层，解决大模型上下文窗口有限、无法跨会话保留用户偏好与事实的问题。它适合需要长期个性化记忆的 AI 应用开发者与产品团队。