面向开发者和产品团队的实用对比：探索n8n和Dify在AI工作流自动化中的应用场景和优势。

---

在当今快速发展的技术环境中，企业和开发者面临着日益复杂的任务和流程。无论是数据处理、API集成，还是AI模型的部署和管理，手动操作不仅效率低下，而且容易出错。工作流自动化平台应运而生，旨在通过可视化的方式简化这些流程，提高生产力和准确性。

一、n8n：灵活的开源工作流自动化平台

n8n是一个开源的工作流自动化工具，专为技术团队设计，提供了高度的灵活性和可扩展性。其核心特点包括：

• 可视化编辑器：通过拖拽节点的方式构建工作流，每个节点代表一个操作步骤。
• 广泛的集成：内置400多个预配置的集成，支持与各种API和服务的连接。
• 自定义代码支持：在需要时，可以在节点中编写JavaScript或Python代码，实现更复杂的逻辑。
• AI能力集成：与LangChain等AI框架集成，支持构建基于大语言模型的智能代理。
• 部署灵活性：支持本地部署和云部署，满足不同企业的安全和合规需求。

n8n适用于需要高度自定义和复杂逻辑的场景，如数据管道构建、API编排、自动化测试等。

二、Dify：专注于生成式AI应用的工作流平台

Dify是一个开源的生成式AI应用开发平台，旨在简化大语言模型（LLM）应用的构建和部署。其主要特点包括：

• 可视化工作流构建器：通过拖拽方式构建AI应用的逻辑流程，降低了开发门槛。
• RAG引擎集成：内置检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）能力，支持知识库的构建和查询。
• 模型管理：支持多种开源和商用大模型的接入与管理。
• 多模态支持：支持文本、图像等多种数据类型的处理。
• 快速部署：提供一键部署功能，方便快速上线AI应用。

Dify适用于需要快速构建和迭代生成式AI应用的场景，如智能客服、内容生成、知识问答等。

当然，以下是标准技术博客《n8n vs Dify：AI 时代的工作流自动化平台选型指南》的第二部分（共三部分），继续深入比较 n8n 与 Dify 的核心差异，使用轻松但专业的语言风格，并完全符合标准 Blog 写作要求（技术深度 + 可视化结构 + 可读性）。

三、核心能力对比：到底谁更适合你的项目？

很多开发者会问：n8n 和 Dify 都支持工作流、都能拖拖拽拽，那我到底选哪个？其实二者的设计目标与核心能力差别非常明显。我们来拆开看看：

3.1 应用定位：通用 vs 专业

比较维度	n8n	Dify
定位	通用自动化平台	AI 应用工作流平台
面向对象	数据工程、SaaS 集成	生成式 AI、LLM 应用
工作流核心	节点 + 条件逻辑	Prompt + RAG + 模型响应
用户人群	技术人员 / 自动化工程师	AI 应用开发者 / 产品团队

📌 小结：

• 如果你在做的是“业务自动化集成” → 选 n8n
• 如果你在做的是“AI 智能应用搭建” → 上 Dify 更爽！

3.2 功能侧重差异

功能类别	n8n	Dify
可视化构建器	✅ 支持条件逻辑、循环、变量等	✅ 支持分支、模型调用、上下文控制
支持模型类型	✅ 需手动配置模型调用（如 OpenAI API）	✅ 默认支持 OpenAI、Claude、Qwen、DeepSeek 等
内置 AI 能力	❌（需借助扩展插件）	✅ 集成 RAG、Function-Call、工具调用
工作流类型	✅ 通用流程（数据导入、WebHook、定时）	✅ LLM 驱动流程（Prompt + Response）
插件生态	✅ 超过 400+ 插件，支持 REST、Webhook 等	🔄 插件较少，但集成主流 AI 工具

📎 举个例子：

• 用 n8n，你可以实现：
  • “每当邮箱收到报价单 → 自动提取客户名 → 写入数据库 → Slack 通知销售”
• 用 Dify，你可以实现：
  • “客户问我产品保修期 → 通过 RAG 检索知识库 → 自动回答 + 联动 CRM 记录询问历史”

这俩真不是一个“班级”的，属于“AI 专业”和“信息技术工程班”的关系。

3.3 开发灵活度 & 技术门槛

技术维度	n8n	Dify
支持自定义代码	✅ 节点中支持 JS/TS 编程	⚠️ 工作流中暂不支持 JS，偏配置化
API 能力	✅ 可作为 API 网关、自动生成 Webhook	✅ 提供 SDK 和 API，便于嵌入业务系统
插件开发	✅ 完善的 Node 开发规范	🔧 插件生态初期，API 灵活度略低
模型管理能力	❌ 不包含模型生命周期管理	✅ 支持模型切换、版本、上下文注入

🧠 开发者建议：

• 如果你是 DevOps / 后端 / 自动化工程师 → 喜欢直接写逻辑脚本 → 选 n8n
• 如果你更关注 Prompt 编排、AI Agent、微调模型响应 → 选 Dify

3.4 易用性对比

易用维度	n8n	Dify
UI 友好度	✅ 节点图清晰，支持大屏编辑	✅ AI Prompt 工具链布局清晰，偏“低代码”体验
文档完整度	✅ 多语言支持 + 插件文档全	✅ 中文支持优秀，快速上手 AI 项目
社区生态	🔥 非常活跃，GitHub Star 42k+	🚀 快速增长中，AI 圈内热度很高
上手成本	⚠️ 有学习曲线（理解工作流、调试）	✅ 相对平滑（如配置 GPT + 插知识库）

📌 小结：

• n8n 像一个“开源 Zapier + Node-RED”：
  💡 万能，但需要你写一些逻辑，掌握一定自动化思维
• Dify 更像“开箱即用的 LLM 工作流管家”：
  🤖 Prompt、RAG、模型管理一应俱全，专注生成式 AI 的你一定会喜欢

四、场景推荐：谁更适合你的项目？

别让“选平台”这件事成为团队争论不休的技术内耗。下面我们按照典型业务场景来快速判断一下：

业务场景	推荐平台	原因
构建企业内部自动化（邮件 → CRM → 汇报）	✅ n8n	插件多，流程控制强
快速上线智能问答机器人	✅ Dify	模型管理 + 知识库 + Chat 接口一站式解决
集成 AI 功能到已有系统（如ERP）	n8n + Dify（结合）	n8n 控业务逻辑，Dify 管模型调用
构建多轮对话 AI Copilot（带记忆）	✅ Dify	支持上下文 + Function 调用
每小时从数据库导出数据 → 发邮件	✅ n8n	可定时 + 数据处理能力强

五、Dify + n8n 能不能配合用？

答案是：当然可以，而且非常推荐！

想象这样一个 AI 工作流联动图：

📌 简单理解就是：

• Dify 负责 「生成答案」+「理解意图」
• n8n 负责 「执行动作」+「业务流程落地」

👉 配合使用比单独使用更灵活，一边是 AI 大脑，一边是自动化肌肉。

六、技术选型建议：决策流程图