本文详解 Dify.ai 与 n8n 在建立 AI 应用与自动化工作流程上的根本区别，助您高效推进项目。
Dify.ai 和 n8n 是两个功能强大但专注不同的自动化平台，它们各自拥有独特优势，适合不同类型的项目和用户。 以下是这两个平台的主要差异比较。
核心功能与定位
| 功能面向 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 主要定位 | AI应用开发平台 | 工作流程自动化平台 |
| 核心重点 | 大型语言模型（LLM）应用开发 | 一般性工作流程自动化 |
| 技术方向 | API +应用导向 | 节点式工作流程自动化 |
| 主要使用场景 | 建立AI聊天机器人、智能助手等AI应用 | 连接各种应用服务，自动化业务流程 |
技术架构与功能
Dify.ai 于近期推出了全新的“Beehive”架构，增强了平台的弹性与可扩展性。 这种模块化设计让每个组件都能独立运作，并且可水平扩展，适应各种应用场景。
n8n 则使用节点（nodes）来建立工作流程，每个节点可执行特定动作如读取档案、发送电子邮件等，能单独或同时与其他节点执行。 平台提供超过600个预定义工作流程，为团队提供丰富的自动化选择。
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用户界面与易用性
| 用户体验 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 用户界面 | 更友善的AI辅助工作流程建立接口 | 基于节点的拖放界面，需要一定学习曲线 |
| 目标用户 | 适合技术与非技术用户 | 较适合开发人员或具技术背景用户 |
| 客制化深度 | 简化但定制程度较低 | 提供更深层次的客制化能力 |
AI能力比较
Dify.ai 拥有内建的AI工作流程自动化功能，特别适合聊天机器人开发。 平台整合了多种主流LLM模型，包括GPT、Mistral、Llama3 等，并提供直观的提示工程（Prompt）接口。
n8n 可以与AI服务整合，但AI功能并非其主要重点。 不过，平台已添加AI代理（Agent）功能，基于LangChain，允许用户建立AI代理工作流程。
整合能力与性能
| 性能因素 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 整合服务数量 | 较少，但专注于AI相关任务 | 超过300种整合服务 |
| 工作流程性能 | AI任务处理较快 | 复杂工作流程表现更佳 |
| API支持 | 良好但专注于AI相关任务 | 出色的API支持能力 |
实际应用案例分析
许多用户在实际应用中发现，Dify.ai 和 n8n 可以互补使用。 根据Reddit用户的经验反馈，有人使用n8n进行整合和工作流程，而使用Dify进行提示工程和AI创建。
此外，有开发团队将Dify作为核心，同时保留一个Python后端来处理更复杂的任务，显示两者可以协同工作。
价格与部署选项
两个平台都提供自部署选项，并有各自的定价模式：
- Dify.ai：提供免费计划和基于AI API使用量的付费计划
- n8n：提供免费自部署版本和起价$20/月的云端计划
多代理系统比较
Dify.ai 与 n8n 在处理多代理系统时采用了截然不同的技术架构与设计哲学，主要差异体现在以下关键面向：
核心架构设计
Dify.ai
采用模块化蜂窝架构，通过 Agent 节点实现单一代理的自主推理能力。 最新推出的 Agent Strategy 机制允许开发者扩展推理策略（如 ReAct 和 Function Calling），但原生多代理协作仍需通过 API 串接实现。 系统日志会以树状结构记录单一代理的完整推理路径，但缺乏跨代理的协调可视化工具。
n8n
基于节点的工作流引擎，可将每个 AI 代理实作为独立子流程。 透过「执行工作流」节点触发多代理协作，并提供「网关代理」模式实现集中式任务分配。 在实际案例中，开发者曾建立包含5个专用代理与1个监督代理的层级式系统，通过Redis实现状态共享。
多代理协作能力
| 功能特性 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 代理间通讯 | 需手动建立 API 端点串接 | 内建工作流触发机制 |
| 错误处理 | 基础迭代限制设定 | 多层级错误捕获节点 |
| 状态管理 | 依赖外部数据库 | 内建共享变数与资料存储节点 |
| 负载平衡 | 无原生支持 | 可结合分布式排队系统 |
典型应用场景
Dify.ai 更适合需要深度语言模型整合的垂直应用：
- 单一代理多步骤文件解析（如财务报告分析）
- 结合RAG的知识问答系统
- 需透明化推理过程的客服聊天机器人
n8n 擅长跨系统整合的复杂业务流程：
- 跨部门协作的多代理审批系统
- 结合物理设备的 IoT 控制流程
- 需实时状态追踪的供应链管理
扩展性比较
Dify.ai 的插件市场提供600+预定义工具，但自定义代理策略需透过CLI工具开发。 反观 n8n 的 300+ 原生连接器，可直接整合企业现有系统（如 SAP、Salesforce），并能透过 JavaScript/Python 节点实现深度定制。
实务中，有开发团队采用混合架构：用 Dify 处理自然语言理解，再通过 webhook 触发 n8n 执行业务逻辑。 这种模式结合了 Dify 的 LLM 优化与 n8n 的企业级整合能力，但需注意两系统间的状态同步问题。
Dify 预建模板如何提升工作流程效率
Dify.ai 的预建模板是其平台提升工作流程效率的核心利器，特别适合希望快速部署 AI 解决方案、减少手动设计负担的团队与开发者。 以下从多个层面解析这些模板如何显著加速和优化你的业务流程。
实时启动与快速原型设计
Dify 的预建模板涵盖常见应用场景（如聊天机器人、内容生成、数据分析、邮件自动回复等），让用户无需从零开始设计流程，只需根据需求微调即可上线。 这种「即插即用」设计大幅缩短了产品从构想到原型的周期。 例如，有用户分享仅花不到 30 分钟就能用 Dify 模板部署一个可用的 AI 原型，远快于传统开发方式。
降低技术门槛，促进跨部门合作
Dify 的拖放式可视化界面和模板库，让非技术背景的用户也能轻松建立复杂的自动化工作流程，无需深入编程。 这对于营销、客服或业务部门来说，特别有价值，因为他们可以自主设计和调整AI流程，减少对工程团队的依赖。
标准化流程，提升稳定性与可维护性
预建模板将最佳实践和常用逻辑节点（如 IF/ELSE、循环、数据转换等）封装在标准化流程中，减少因手动设计导致的错误，提升系统稳定性与可维护性。 这种结构化设计也让流程更容易被团队成员理解与复用。
支持复杂业务逻辑与 AI 能力整合
Dify 模板不仅支持简单自动化，还能结合大型语言模型（LLM）、RAG（检索增强生成）、多步骤推理等先进能力。 用户可直接套用这些 AI 功能于现有流程中，无需自行设计复杂的提示工程或模型调用逻辑。
实际效益：敏捷开发与成本节省
在实践案例中，金融科技团队利用Dify模板将贷款审核自动化流程从3个月缩短到2周，显示模板在敏捷开发和快速迭代上的巨大效益。 此外，标准化模板也有助于控管开发与维运成本，特别适合资源有限的初创团队或中小企业。
API 及外部系统整合
所有Dify工作流程和模板都具备API-ready特性，可无缝整合至现有IT系统或第三方服务，进一步扩大自动化覆盖范围。
n8n 能否像 Dify 一样整合大型语言模型（LLM）？
n8n 完全具备整合大型语言模型（LLM）的能力，并且提供了灵活且多元的方式，让你能将 LLM 无缝嵌入自动化工作流程中，与 Dify 的 AI 整合能力相比毫不逊色。
原生支持多种 LLM 与 AI 代理
n8n 内置支持多种主流 LLM，包括 OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Mistral、Ollama 等。 你可以直接在工作流程中加入「AI Agent」或「LLM Chain」节点，选择你想要的语言模型并设定参数。 这种设计让 n8n 能像 Dify 一样，将 LLM 作为工作流程的核心推理引擎。
本地与云端模型弹性整合
n8n 不仅支持云端 LLM（如 GPT-4、Claude），也能轻松整合本地自托管模型。 透过 Ollama 等工具，你可以让 n8n 与本地 LLM 互动，实现私有化部署、资料隐私与成本优化。 这对于需要高度控制与数据保密的企业环境特别有利。
LangChain 深度整合
n8n 与 LangChain 框架深度整合，允许你建构复杂的 AI 工作流，包括内存管理、文件加载、检索增强生成（RAG）、多步骤推理、工具调用等。 这种模块化设计让 n8n 能像 Dify 一样，打造复杂的 AI 应用与多代理系统。
预建模板与拖放式设计
n8n 提供大量 AI 工作流模板与拖放式界面，让技术与非技术用户都能快速上手，从聊天机器人、RAG、内容生成到自动化决策流程都能轻松实现。
实际应用案例
你可以用 n8n 建立如下 LLM 应用：
- 企业内部 AI 助手
- 文件解析与问答系统
- 多步骤自动化决策代理
- 自动化内容生成与审核
结论
选择 Dify.ai 还是 n8n 取决于您的主要需求：
- 如果您需要建立基于 LLM 的 AI 应用，如聊天机器人、内容生成工具或知识管理解决方案，Dify.ai 可能是更佳选择。
- 如果您需要一个通用的工作流程自动化平台，连接各种应用和服务，n8n将提供更大的灵活性。
许多用户发现，在某些情况下，结合使用这两个平台可以发挥各自的优势，创建更全面的解决方案。 n8n 不仅能像 Dify 一样整合各类大型语言模型，还提供更高的弹性与扩展性，支持本地与云部署、丰富的第三方整合，以及进阶的 AI 代理与多步骤自动化能力。
