Dify 与 n8n 的区别：AI 驱动应用与工作流自动化的对比

在当今快速发展的数字化环境中，企业和开发者越来越依赖自动化工具和人工智能（AI）平台来优化工作流程、提升生产力。Dify 和 n8n 是两款在各自领域备受关注的开源平台，但它们的定位和功能差异显著。Dify 专注于基于大语言模型（LLM）的 AI 应用开发，而 n8n 则以通用工作流自动化为核心。本文将从功能、适用场景、易用性、集成能力、部署灵活性等多个维度，详细对比这两款工具，帮助开发者与企业选择适合自身需求的平台。

1. 核心定位与目标

Dify：AI 驱动的应用开发平台

Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台，旨在简化基于大语言模型的 AI 应用设计、开发与部署。它通过直观的界面和强大的功能，帮助用户快速构建 AI 驱动的智能应用，例如聊天机器人、知识库查询系统和内容生成工具。Dify 的核心优势在于其对 AI 工作流的优化，特别适合需要快速开发和部署 AI 应用的场景。

关键特点：

• 可视化工作流构建：通过拖放式界面，降低 AI 应用开发的门槛，即使是非技术用户也能快速上手。
• RAG 引擎集成：内置检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）功能，支持构建和查询知识库，适合语义搜索和知识管理场景。
• 多模态支持：能够处理文本、图像等多种数据类型，扩展了 AI 应用的可能性。
• 模型管理：支持多种开源和商业化大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Llama 等），提供灵活的模型切换和管理。
• 提示词工程：提供 WYSIWYG（所见即所得）提示词编辑器，方便实时优化 AI 模型的输出。

Dify 的设计目标是让开发者专注于 AI 应用的逻辑和功能，而无需深入处理复杂的模型训练或基础设施管理。

n8n：通用工作流自动化工具

n8n 是一个开源的工作流自动化平台，采用节点式（node-based）设计，旨在通过连接各种应用、API 和服务，实现复杂业务流程的自动化。n8n 的核心优势在于其高度灵活性和广泛的集成能力，适合需要跨系统集成和自动化任务的场景，例如数据同步、API 编排和定时任务。

关键特点：

• 节点式工作流编辑器：通过拖放节点，用户可以构建复杂的工作流，每个节点代表一个操作步骤或服务。
• 广泛的集成能力：支持超过 400 种预配置集成，覆盖数据库、云存储、消息平台等，允许与几乎任何工具或服务连接。
• 自定义代码支持：支持在节点中嵌入 JavaScript 或 Python 代码，适合需要复杂逻辑的场景。
• 触发与定时任务：支持基于事件触发和定时任务（如 cron 作业）的自动化，适合批处理和周期性任务。
• 开源与自托管：提供完全开源的代码库，用户可选择自托管或使用 n8n 的云服务，兼顾灵活性与安全性。

n8n 的设计目标是为技术团队提供一个高度可定制的自动化平台，特别适合需要深度集成和复杂逻辑的场景。

2. 功能对比

Dify 的优势在于其专注于 AI 应用开发，内置的 RAG 引擎和提示词工程工具使其在构建智能聊天机器人、语义搜索或知识管理应用时表现出色。然而，其传统自动化能力（如定时任务和批处理）相对较弱。

n8n 的优势在于其强大的通用自动化能力和广泛的集成生态，适合需要跨系统协作的复杂工作流。尽管 n8n 支持与 AI 框架（如 LangChain）集成，但其 AI 功能不如 Dify 专注于提示词优化和模型管理。

3. 适用场景

Dify 的最佳使用场景

• AI 驱动的智能应用：例如构建客户支持聊天机器人、文档摘要工具或基于 RAG 的知识库查询系统。
• 快速原型开发：通过模板和低代码界面，快速搭建 AI 应用原型，适合初创公司或非技术团队。
• 多模态数据处理：需要处理文本、图像等多类型数据的场景。
• 提示词优化与模型管理：适合需要精细调整 LLM 输出的场景，例如定制化对话逻辑或生成特定风格的内容。

示例场景：某公司希望构建一个智能客服机器人，能够从知识库检索产品保修信息并自动回复客户。Dify 的 RAG 引擎和 Chatflow 功能可以快速实现这一需求。

n8n 的最佳使用场景

• 跨系统自动化：例如将 CRM 数据同步到营销平台，或自动从邮件中提取信息并写入数据库。
• 复杂业务逻辑：通过自定义代码实现复杂的工作流逻辑，适合 DevOps 或后端工程师。
• 定时与触发任务：例如每天定时抓取市场新闻、处理数据并发送到 Slack 或 Discord。
• API 编排：需要连接多个外部 API 并进行数据转换的场景。

示例场景：某企业需要自动化流程：当收到包含报价的邮件时，自动提取客户姓名，写入数据库，并通过 Slack 通知销售团队。n8n 的节点式工作流和广泛集成能力非常适合这一场景。

4. 易用性与学习曲线

• Dify：Dify 的低代码/无代码设计使其对非技术用户友好。其直观的拖放界面和预置模板降低了 AI 应用开发的门槛。提示词编辑器和日志视图进一步简化了调试和优化过程，适合快速上手。
• n8n：n8n 的节点式编辑器虽然直观，但对非开发人员可能存在一定学习曲线。需要理解节点连接逻辑和 API 配置，尤其是涉及自定义代码时，对技术背景的要求较高。

5. 集成与扩展性

• Dify：Dify 提供内置工具和自定义工具（基于 OpenAPI/Swagger 标准），但其集成范围较窄，主要聚焦于 AI 相关的服务和数据源。社区贡献的插件正在扩展其生态，但与 n8n 相比仍显不足。
• n8n：n8n 的集成生态非常强大，支持 400 多种预配置节点，覆盖主流服务如 Google Workspace、Slack、数据库等。此外，其 HTTP 请求节点允许用户通过自定义 API 调用连接几乎任何服务，极具扩展性。

6. 部署与成本

• Dify：主要以云端服务为主，支持本地部署以满足企业安全和合规需求。Dify 的定价模式尚未完全公开，但其开源性质允许免费自托管。
• n8n：提供自托管和云端部署选项，灵活性更高。n8n 的定价基于工作流执行次数，而非单次任务，成本相对可控。例如，处理 10 万任务的复杂工作流在 n8n 专业版中月费约 50 美元，相比其他平台更具成本优势。

7. 社区与生态

• Dify：Dify 的社区在 AI 开发领域非常活跃，2025 年 GitHub 提交数超过 4200 次，显示出强劲的增长势头。社区贡献的模板和插件丰富了其 AI 应用生态。
• n8n：n8n 的社区更大，受益于其通用自动化定位，支持更广泛的场景。其“公平代码”（fair-code）模型平衡了开源与商业支持，吸引了大量开发者贡献。

8. 互补性与结合使用

有趣的是，Dify 和 n8n 并非完全的竞争关系，而是可以互补使用。Dify 擅长 AI 逻辑和推理（“大脑”），而 n8n 擅长系统集成和流程编排（“神经系统”）。例如，可以使用 n8n 检测 Google Drive 上的新文件，下载后通过 Dify 进行 AI 分析（如合同审查）。许多开发者已经开始结合两者，构建更复杂的自动化与 AI 工作流。

9. 如何选择？

选择 Dify 还是 n8n 取决于你的具体需求：

• 选择 Dify 如果：

  • 你专注于构建 AI 驱动的应用，如智能聊天机器人、知识库查询或内容生成工具。
  • 你需要低代码/无代码平台，适合非技术用户或快速原型开发。
  • 你希望利用 RAG 引擎或多模态数据处理来增强 AI 应用。

• 选择 n8n 如果：

  • 你需要跨系统的高度可定制自动化，例如 API 集成、数据同步或定时任务。
  • 你有技术背景，能够利用自定义代码实现复杂逻辑。
  • 你希望通过广泛的集成生态连接多种工具和服务。

• 两者结合：

  • 如果你的项目涉及 AI 应用和复杂系统集成，考虑结合使用 Dify 和 n8n。例如，使用 Dify 构建 AI 逻辑，n8n 处理外部触发和数据流转。

结论

Dify 和 n8n 是两款功能强大但定位截然不同的开源平台。Dify 是 AI 应用开发的理想选择，凭借其低代码界面和 RAG 引擎，适合快速构建智能应用。n8n 则是通用工作流自动化的首选，其强大的集成能力和灵活性使其在跨系统协作中表现卓越。通过理解两者的核心优势和适用场景，你可以更好地选择适合的工具，甚至结合两者打造更强大的自动化与 AI 解决方案。