从 Dify / FastGPT 升级到 可易 AI 员工平台
Dify / FastGPT 在 RAG 与 LLM 应用编排上做得很顺手。当应用需要真正"动手 + 协作 + 审批"——跑 ERP、过审批、写日报、跨员工互审时，可易把 RAG + Agent + RPA + 工作流合并到一个员工身份。
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 上做下去，会撞到这些墙
聚焦 RAG 与 LLM 应用编排 —— 这些是上一代工具天然的边界，业务规模一上去就会显现。
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。
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。
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。
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 4 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
销售 / 解决方案侧最常被问的 4 个问题。
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可易常见的迁移来源 —— 每条都有专属落地页与同类客户实证。