n8n vs Dify：工作流自动化与 AI 应用的终极对比

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两款热门开源工具n8n与Dify的深度对比，助你选择最适合的工作流自动化与AI开发平台。

核心内容：
1. 核心定位：n8n的通用工作流自动化与Dify的AI驱动开发
2. 功能对比：n8n的灵活节点架构和Dify的AI工作流专家
3. 易用性分析：n8n更适合技术团队，Dify对非技术用户更友好

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在自动化工具和 AI 开发平台的浪潮中，n8n 和 dify 无疑是两款备受关注的开源明星。它们各自在工作流自动化和 AI 驱动应用开发领域占据独特地位，但究竟哪款工具更适合你的需求？本文将深入对比 n8n 和 Dify 的核心功能、适用场景、优劣势，帮助你做出明智选择。

1. 核心定位：自动化 vs AI 驱动开发

n8n：通用工作流自动化

n8n 是一款强大的工作流自动化工具，通过直观的节点式界面，让用户轻松连接各种应用程序和 API。它的核心目标是帮助用户自动化繁琐的业务流程，比如数据同步、文件备份、营销自动化等。无论是个人开发者还是企业团队，n8n 都能提供高度灵活的解决方案。

Dify：AI 应用快速开发

Dify 则专注于AI 驱动的应用开发，特别是基于大语言模型（LLM）的低代码平台。它旨在简化 AI 工作流的构建，例如智能客服机器人、语义搜索或内容生成工具。Dify 的设计理念是让非技术用户也能快速部署 AI 解决方案，同时为开发者提供强大的模型集成能力。

2. 功能对比：深度解析

n8n：灵活的节点式架构

核心功能:

•可视化工作流编辑器，支持触发器、定时任务和复杂逻辑。•400+ 预构建集成，涵盖数据库、云存储、CRM、社交媒体等。•支持自定义 JavaScript 和 HTTP 请求，扩展性极强。

AI 能力：

通过第三方服务（如 OpenAI API）可实现 AI 功能，但缺乏原生 LLM 支持。

部署：

完全开源，支持自托管，适合数据隐私敏感的场景。

示例场景：

自动将 Google Drive 文件备份到 Dropbox，或定时发送营销邮件。

Dify：AI 工作流专家

核心功能：

•提供 Chatflow（对话场景，如客服机器人）和 Workflow（批量处理，如数据分析）。•原生支持多种 LLM（如 GPT 系列），内置数据预处理、上下文管理和模型微调。•低代码 WYSIWYG 提示编辑器，实时调试，适合快速原型开发。

传统自动化：

在数据库操作、文件处理等传统任务上功能较弱。

部署：

支持云端和自托管，提供后端即服务 API，简化前端开发。

示例场景：

构建智能客服机器人，或自动化内容生成和语义搜索。

3. 易用性：谁更适合新手？

n8n：

•节点式编辑器直观，但复杂工作流需要一定的技术背景，学习曲线稍陡。•更适合开发者和技术团队，尤其是需要高度定制化的场景。

Dify：

•提供简化的低代码体验，界面设计对非技术用户友好。•内置实时预览和日志分析，降低开发门槛，适合快速上手。•团队协作功能强大，适合跨部门快速原型开发。

4. 社区与支持：生态与资源

n8n：

•拥有庞大的开源社区，GitHub 资源丰富，社区贡献的节点和模板众多。•采用“公平代码”模型，结合开源灵活性和商业扩展。•提供企业级支持，适合大规模部署。

Dify：

•社区较新但增长迅速，GitHub 趋势排名靠前。•提供企业版功能（如 SOC2 合规、GPU 优化），适合需要高级支持的行业。•文档和模板资源快速迭代，适合 AI 开发者。

5. 部署与扩展性

n8n：

•支持自托管和云部署，兼容 Kubernetes 等企业级环境。•定价基于工作流执行次数，成本可控，适合复杂任务。

Dify：

•主要为云端平台，但支持自托管。•提供 API 简化前端开发，但复杂嵌套结构支持有限

6. 适用场景：如何选择？

选择 n8n 的场景

•需要高度定制化的工作流自动化。•涉及多种第三方服务集成（如 CRM、云存储、社交媒体）。•优先考虑自托管和数据隐私。•示例：自动化订单处理、跨平台数据同步。

选择 Dify 的场景

•快速构建 AI 驱动的应用，如智能客服或内容生成工具。•需要低代码平台支持非技术用户或快速原型开发。•专注于 LLM 优化和 AI 工作流。•示例：开发语义搜索工具、自动化数据分析。

互补使用

在某些场景下，n8n 和 Dify 可结合使用：

•用 Dify 构建 AI 核心功能（如智能对话系统）。•用 n8n 处理外部服务集成和传统自动化任务（如将 AI 生成的内容推送到 CRM）。

7. 优缺点总结

n8n

优点：

•灵活的节点式架构，适合复杂自动化。•广泛的第三方集成，开源自托管。•强大的社区支持，资源丰富。

缺点：

•AI 能力较弱，需依赖第三方服务。•学习曲线稍高，非技术用户可能需培训。

Dify

优点：

•AI 开发高效，低代码体验友好。•原生支持 LLM，适合快速部署 AI 应用。•团队协作和调试工具强大。

缺点：

•传统自动化功能较弱。•复杂集成场景可能受限。

8. 结论：选择适合你的工具

1.如果你的目标是通用自动化和复杂业务流程，n8n 是更灵活和强大的选择。2.如果你专注于AI 应用开发，特别是基于 LLM 的快速原型和部署，Dify 是理想之选。3.对于需要 AI 和传统自动化结合的场景，考虑将两者结合使用，以发挥各自优势。