Refly有没有免费开源的替代品？

Refly 本身已开源，真正的替代需求应拆成工作流编排、内容创作、模型接入与 RAG 三类。若想把流程写进代码，可选 LangChain；需要本地 AI 助手可看 OpenClaw；开发者还可用 Kilo Code 或 MonkeyCode；企业无代码搭建则影刀 AI Power 更贴。选型前先明确是内容生产还是业务流程，别为替代而替代。

Refly 本身已经是开源的，所以严格来说你要找的不是「免费替代品」，而是「同类里更轻、更专注某个环节」的开源方案。如果核心需求是「一句话搭 AI 工作流 + 免费自部署」，Refly 自己就够用；如果更看重代码侧、Agent 侧或企业无代码搭建，那下面这几款值得放进备选清单。

先把 Refly 说清楚，才知道要替代它的哪一部分

Refly AI 的定位是全球首个主打「Vibe Workflow」的开源平台，把多线程对话、大模型调用、知识库检索和画布式编排揉在一起。它的核心功能大致是这几块：

• 多线程对话：一条任务可以分叉出多条对话线并行推进，适合做内容的多版本探索；
• 13+ 大模型支持：不绑定单一模型，可以按任务切换；
• 知识库 RAG 检索：把自有资料接进来，让生成结果有依据；
• 自由画布：用可视化方式把节点连成工作流，也就是它说的「一句话搭建 AI 自动化工作流」。

它面向的是内容创作与工作流编排这个场景，开源属性意味着可以自己部署、自己改。至于具体授权条款和部署成本，以官网为准。入口在这里：Refly AI。

所以「替代」要拆成三种问法：替代它的画布式工作流编排、替代它的内容创作链路、还是替代它的模型接入与 RAG 能力。下面按这个思路分。

一、想要「开源 + 自己掌控工作流」：LangChain 是最底层的答案

如果你的真实诉求是「不想被某个平台的画布绑住，想把工作流写进自己代码里」，那 LangChain 是最正统的开源选择。它是由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 于 2022 年在美国加州创立的开源 AI 应用开发框架，核心定位就是做「大模型集成」的那层胶水。

和 Refly 的差别在于抽象层级：Refly 给你一块画布，你拖节点；LangChain 给你一套代码接口，你写链路。前者上手快、适合非工程背景的创作者，后者灵活度高、适合要把工作流嵌进产品的团队。如果你会写点 Python，又嫌画布表达力不够，LangChain 往往是第一站。

二、想要「开源 + 本地跑的 AI 助手」：OpenClaw

OpenClaw（原名 Clawdbot、Moltbot）是奥地利开发者 Peter Steinberger 创建的开源个人 AI 助手项目，特点是运行在本地设备上，让 AI 从单纯的「对话生成」往「替你执行任务」走。它和 Refly 的重合点在于都强调「AI 不只是聊天」，分歧点在于 OpenClaw 更偏个人助理形态，Refly 更偏内容生产流水线。

值得一提的是它的迭代节奏，OpenClaw 2026.5.2 版本做了一次稳定性大升级，重点是插件系统的改造，官方口径是让 AI 助手更稳定高效。如果你在意「插件能不能长期可靠地跑」，这个版本是个观察窗口。

三、想要「开源 + 写代码时顺手用」：Kilo Code 和 MonkeyCode

这两款不是 Refly 的直接竞品，但如果你的工作流里有大量「改代码、查仓库、跑任务」的环节，它们比通用画布更对症。

• Kilo Code：一款开源的 VS Code AI 代理扩展，把多个 AI 功能集成进编辑器，给开发者做全方位智能辅助。它的价值在于「不离开 IDE」，把代理能力塞进你本来就在用的界面里。
• MonkeyCode：长亭科技推出的企业级 AI 开发平台。站内评测给它的定位挺有意思——「比 Copilot 能扛事，比 Cursor 懂协作」，说明它押注的是团队协作场景，而不是单兵作战的补全体验。

选型上可以这么想：个人开发者、想轻量接入，Kilo Code 更合适；团队要统一规范、要协作链路，MonkeyCode 更对路。

四、想要「无代码搭 AI 应用」：影刀 AI Power

影刀 AI Power 是影刀 RPA 旗下的企业级无代码 AI 应用搭建平台，背后是杭州分叉智能。它和 Refly 的相似度其实不低——都是「不写代码把 AI 串起来」，但落点不同：Refly 偏内容创作与工作流画布，影刀 AI Power 更偏企业内部的业务流程自动化，天然和 RPA 那套「操作软件、跑流程」的能力接得上。

如果你替代 Refly 的动机是「公司里非技术同事也要能搭」，那影刀 AI Power 值得试；如果动机是「我要做内容批量生产」，Refly 的原生设计反而更贴。

五、还有一类形态完全不同的：Happycapy

Happycapy 是 Trickle 团队做的云端 Agent-native 计算机，基于 Claude Code 构建。它不是在画布上连节点，而是直接给你一台「给 Agent 用的电脑」。这个思路和 Refly 的差异最大——Refly 是编排层，Happycapy 是执行环境层。严格说它不算替代品，但如果你的痛点是「工作流跑起来了，但没有地方真正执行」，它补的是另一块拼图。

一张表看清怎么选

几个容易踩的坑，提前说

• 「开源」不等于「零成本」：自部署要算服务器和模型调用费用，这部分各家差异很大，别拿别人的账单套自己，以官网为准。
• 画布类工具的天花板在复杂度：节点一多，画布会比代码更难维护。如果你预感工作流会长到几十个节点，早点考虑 LangChain 这类代码方案。
• 别为了「替代」而替代：Refly 本身就是开源的，很多人的真实需求其实是「换个更轻的部署方式」或者「只要其中 RAG 那一块」，那就没必要整套换掉。
• 顺手提一句不相干的：站内还有一份 2025 年 AI 绘画工具盘点，提到仅 2025 年 11 月 AI 创作赛道 Web 端产品总访问量就超过 2700 万（数据来自量子位智库）。这说明创作类工具的竞争已经很挤，选型时更要看自己那条链路，而不是看谁声量大。

相关问题

Refly 能完全本地部署吗？ 它是开源平台，具备自部署的基础，但具体部署方式和依赖要求以官网文档为准，别照搬别人的教程。

LangChain 和 Refly 能一起用吗？ 可以，思路是用 LangChain 写核心链路，用 Refly 的画布做上层编排和内容侧交互，两者抽象层级不同，不冲突。

只想做知识库问答，需要上这么重的平台吗？ 不一定。Refly 的 RAG 只是它功能之一，如果只做问答，直接用更轻的检索方案可能更省事。

OpenClaw 的插件系统稳定了吗？ 2026.5.2 版本专门做了插件系统升级和稳定性优化，是它近期最值得关注的一次改动。

企业选型优先看什么？ 先看是「内容生产」还是「业务流程」，前者偏 Refly 这类画布平台，后者偏影刀 AI Power 这类和 RPA 打通的方案。

参考链接

• Refly ↗
• Kilo Code ↗
• MonkeyCode ↗
• OpenClaw ↗
• Refly
• Refly AI
• Vibe Workflow