# Dust vs FigEditor Dust 记录了 547,217 月访问量，月度环比增长为 +1.8%，定价为定价请咨询。FigEditor 记录了 5,965 月访问量，增长率为 +11.4%，定价为免费增值，付费。 | 指标 | [Dust](https://openaitools.app/zh/tool/dust) | [FigEditor](https://openaitools.app/zh/tool/figeditor) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://dust.tt | https://figeditor.ai | | 分类 | AI 助手, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, AI 知识管理 | AI 图表生成器, AI SVG 生成器, AI 插画生成器, AI Image Generator | | 定价模式 | 定价请咨询 | 免费增值，付费 | | 月访问量 | 547,217 | 5,965 | | 月度环比增长率 | +1.8% | +11.4% | | 主要市场 | 法国 | 美国 | | 直接访问量 | 456,919 | 2,015 | | 评价得分 | 4.4 | 4.1 | | 收藏数 | 5 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Dust Dust 将自身定位为面向人机协作的「多方 AI」。它并非给每位员工一个私有聊天机器人，而是让团队构建可共享公司知识、已连接工具、对话与通知的智能体，使工作能够在人与 AI 之间来回流转。智能体可跨部门复用，关键环节仍保留人工审核。 该平台的差异化在于语境。Dust 表示，多数 AI 工具只能检索单条 Slack 消息或 CRM 记录，而它的智能体能将 Slack、CRM、文档及其他公司系统中的语境汇聚起来，给出完整答案并据此采取行动。70 多个连接器覆盖消息、日历、CRM、文件存储、项目管理、数据与财务工具，智能体还可通过同一网关访问 MCP 服务器。 治理是核心能力之一。Dust 提供双层权限模型，将「智能体能访问什么」与「谁能使用它」分离，并配备 SCIM 同步群组、管理员管控的覆盖设置、审计日志以及用于监测采用率、用量、成本与 ROI 的分析工具。平台通过 SOC 2 Type II 认证，支持美国或欧盟数据驻留及单租户部署。团队可使用来自 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等的 20 多种前沿与开源模型构建智能体，按工作流选择合适模型。官方称已有 3,000 多家组织和 30 万多个智能体运行在该平台上。 **定价与套餐:** 需联系销售获取报价。Dust 提供注册后的免费试用，但其方案面向团队与企业，采用按用量计费的额度、批量定价与专属支持；具体价格需与销售沟通。 - **具备公司语境的智能体:** 连接 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk 等 70 多种工具，让智能体基于真实公司知识作答，而非泛泛而谈。 - **70+ 连接器与 MCP 支持:** 在同一平台接入消息、CRM、文档、项目管理、数据、财务工具及 MCP 服务器，让智能体跨系统执行操作而不只是聊天。 - **模型灵活可选:** 使用 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等 20 多种前沿与开源模型构建智能体，为每项任务挑选最合适的模型。 - **AI 原生治理:** 双层权限模型、SCIM 同步群组、管理员管控覆盖、审计日志与用量分析，让团队高效推进的同时牢牢掌控公司数据。 - **多方协作:** 人与智能体共享语境、工具与通知，跨职能流程可使用可复用技能，并内建人工审核。 **优势:** 通过 70 多个企业连接器实现深度语境汇聚; 权限、审计日志与 SOC 2 Type II 带来强大的企业级治理; 模型中立：可在 20 多种前沿与开源模型中选择; 可跨部门复用的共享智能体 **局限:** 采用销售主导定价，演示之前难以估算成本; 配置连接器与权限需要实际的管理投入; 价值随大规模推广而放大，对小型团队而言投入较重 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/dust.md) ## FigEditor FigEditor 是一款面向科研传播的 AI 科研图表生成器，而不是通用图像生成工具。它的出发点是许多研究者都经历过的场景：在截稿前的深夜重画一张图。你只需用文字描述机制、通路或实验流程，上传一张手绘草图，或给出一张参考图用于风格引导，FigEditor 就会返回一份结构化的初稿。由于初稿已带有标注元素、箭头与有组织的版式，制图中最费神的“什么放在哪里”在打开绘图软件之前就基本完成了。 它最有辨识度的能力是精修。你可以选中某个区域，单独修改标签、箭头、模块、配色或布局，而不必推倒重来。这对科研制图尤其重要，因为图表往往败在细节上：一个标注错误的节点或一支方向反了的箭头，就足以让整张图失效。导出面向后续工作流，既提供可编辑 SVG，也提供高分辨率 PNG，因此图表进入论文、海报或演示文稿后仍可继续调整。配套的矢量化工具可以把现有的扁平 PNG 或 JPG 图重新转为矢量素材，方便循环利用以往论文中的示意图。 除核心生成能力外，FigEditor 还整合了研究者日常真正会用到的专用工具：流程图、图文摘要、科研海报、期刊封面、信息图、概念与理论框架图、思维导图与概念图、系谱图，以及柱状图、饼图、热力图等数据图表。底层提供多个图像模型选项，其中包含以 Nano Banana、GPT Image 2 等名称对外推广的第三方模型。请注意，FigEditor 是独立第三方平台，与界面中出现的 Google、OpenAI 或其他模型厂商均无关联，也未获其背书或出品。价格从免费额度起步，之后是永不过期的一次性积分包，契合同步性很强的学术写作节奏。 **定价与套餐:** 提供免费起始额度，以及永不过期的一次性积分包（225 积分 9.9 美元、680 积分 29.9 美元、2020 积分 89 美元，约合每张 0.44–0.45 美元），并设有月度与年度方案。积分包包含付费权益与无水印下载。 - **文字、草图与参考图三种输入:** 用文字描述机制、通路或实验；上传粗略草图；或提供参考图来引导构图、配色与信息密度，使其服务于你自己的科研内容。 - **区域级精修:** 选中任意区域即可修改标签、箭头、模块、配色或布局，在现有草稿上修正细节，而无需整体重新生成。 - **可编辑 SVG 与高分辨率 PNG 导出:** 得到可在设计或演示工具中继续编辑的矢量文件，或用于投稿与海报印刷的高分辨率位图。 - **图表矢量化工具:** 把已有的 PNG 或 JPG 图表转换为可缩放矢量素材，让旧图也能重新标注、换色与排版。 - **专用科研图表工具:** 覆盖流程图、图文摘要、科研海报、期刊封面、信息图、概念图与思维导图、系谱图，以及热力图、柱状图等数据可视化。 **优势:** 输出为结构化、可编辑的图稿，并可导出可编辑 SVG，而非一张扁平图片; 支持区域级编辑，改一个标签或箭头即可，无需整图重做; 图文摘要、科研海报、流程图等专用工作流覆盖真实发表需求; 一次性积分包永不过期，契合不规律的科研使用节奏 **局限:** 生成的图表在投稿前仍需专业科学审核，工具无法替你验证机制是否正确; 高级图表、SVG、流程图与海报工作流位于付费积分之后; 模型命名容易引起来源混淆，因为 FigEditor 是独立第三方平台 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/figeditor.md) ## 常见问题 ### Dust 和 FigEditor 在月流量上如何比较？ Dust 有 547,217 月访问量，而 FigEditor 有 5,965。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Dust 的月度环比增长率为 +1.8%；FigEditor 为 +11.4%。 ### 价格如何比较？ Dust: 定价请咨询。需联系销售获取报价。Dust 提供注册后的免费试用，但其方案面向团队与企业，采用按用量计费的额度、批量定价与专属支持；具体价格需与销售沟通。 FigEditor: 免费增值，付费。提供免费起始额度，以及永不过期的一次性积分包（225 积分 9.9 美元、680 积分 29.9 美元、2020 积分 89 美元，约合每张 0.44–0.45 美元），并设有月度与年度方案。积分包包含付费权益与无水印下载。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Notion](https://openaitools.app/zh/tool/t) | 173,441,670 | +0.1% | 免费增值 | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/t.md) | | 2 | [Salesforce Agentforce（原 Einstein）](https://openaitools.app/zh/tool/salesforce-einstein) | 111,910,743 | +2.2% | 免费增值 | 能与 CRM 生态系统深度集成以自动化企业工作流程，但与 Salesforce 软件套件绑定较深。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/salesforce-einstein.md) | | 3 | [Glean](https://openaitools.app/zh/tool/glean) | 3,301,875 | +0.1% | 定价请咨询 | 提供强大的全企业权限感知搜索与知识管理功能，但较少专注于定制的多模型代理工作流。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/glean.md) | | 4 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/zh/tool/abacus-ai) | 3,278,636 | -1.7% | 定价请咨询 | 结合了多模型聊天助理与自动化机器学习优化，但更侧重于数据科学管线。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/abacus-ai.md) | | 5 | [Taskade](https://openaitools.app/zh/tool/taskade) | 539,714 | -9.4% | 免费增值 | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/taskade.md) | | 6 | [Gumloop](https://openaitools.app/zh/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 擅长可视化无代码网页爬虫与数据自动化管线，但缺乏 Dust 专属的内部知识库架构。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/gumloop.md) | | 7 | [Tines](https://openaitools.app/zh/tool/tines) | 273,260 | +24.4% | 免费增值，定价请咨询 | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/tines.md) | | 8 | [ConceptViz](https://openaitools.app/zh/tool/conceptviz) | 157,061 | +28.1% | 免费增值，付费 | 用一句话生成可编辑的科研插图与图形摘要 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/conceptviz.md) | | 9 | [SciDraw AI](https://openaitools.app/zh/tool/scidraw-ai) | 146,452 | +10.1% | 免费增值 | 面向科研人员的 AI 科学插图与数据图表生成器 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/scidraw-ai.md) | | 10 | [Kore.ai](https://openaitools.app/zh/tool/kore-ai) | 143,328 | -18.2% | 定价请咨询 | 提供企业级对话式AI与工作流程自动化，但更专注于客户服务与企业客服中心。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kore-ai.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/dust-vs-figeditor 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)