Dify 与 n8n 对比分析：AI 应用开发与自动化工作流工具的深度比较
摘要
本文对比分析了 Dify 和 n8n 两款工具的核心定位、功能特点、适用场景及技术门槛。Dify 专注于 AI 应用开发，适合快速搭建智能客服、知识库检索等场景；n8n 则定位于通用自动化工作流工具，适用于跨系统集成和复杂业务流程自动化。根据需求特点（AI 能力或非 AI 自动化任务），可选择相应工具实现高效开发与部署。
一、核心定位差异
Dify
- 核心定位：专注于 AI 应用开发，尤其是基于大语言模型（LLM）的智能应用（如聊天机器人、知识库问答系统）。
- 优势：简化 AI 应用构建流程，提供可视化编排工具和模型管理功能。
n8n
- 核心定位：通用型自动化工作流工具，支持跨系统集成（如社交媒体、云服务、数据库等）。
- 优势：适用于非 AI 场景的复杂业务流程自动化，支持 2000+ 应用节点和自定义数据处理。
二、功能特点对比
| 维度 | Dify | n8n |
|---|---|---|
| 核心技术 | 深度集成 LLM，支持 RAG 检索增强生成，多模型切换 | 支持 2000+ 应用节点，JavaScript/Python 自定义数据处理 |
| 交互方式 | 可视化 AI 工作流设计，面向非开发者 | 拖拽式节点连接，需一定技术基础（如 API 调试） |
| 数据处理 | 依赖 LLM 生成内容，内置知识库管理与语义优化 | 支持数据清洗、格式转换、多源数据聚合等复杂操作 |
| 扩展性 | 通过插件机制扩展 AI 能力（如自定义知识库） | 支持自定义节点开发，兼容 Docker/Kubernetes 部署 |
| 监控能力 | 提供模型效果监控、用户行为分析等 AI 专项指标 | 工作流执行日志、错误追踪等运维级监控 |
三、典型使用场景
Dify 适用场景
- 快速搭建 AI 客服机器人（如电商售后问答）
- 构建智能写作助手（如营销文案生成）
- 企业内部知识库检索系统（通过 RAG 提升准确性）
n8n 适用场景
- 跨平台数据同步（如 CRM 与邮件系统的数据互通）
- 定时任务自动化（如每日报表生成并邮件发送）
- 复杂 API 串联（如电商订单支付成功后触发物流系统）
四、技术门槛与用户群体
Dify
- 适用人群：适合业务部门主导的轻量级 AI 需求
- 技术要求：无需编码，通过配置即可实现功能，降低对开发资源的依赖。
n8n
- 适用人群：需 IT/开发团队参与
- 技术要求：适用于需要定制化数据处理或企业级系统集成的场景，需理解数据格式和基础编程逻辑。
五、部署与生态
Dify
- 优势：中文文档完善，社区聚焦 AI 应用案例，更新频率高（如支持最新大模型接口）。
n8n
- 优势：开源生态庞大，拥有活跃的开发者社区，支持自托管保障数据隐私。
总结建议
- 优先选择 Dify：若需求围绕 AI 能力（如生成、问答、语义分析），Dify 更适合。
- 选择 n8n：若需连接多系统或处理非 AI 类自动化任务（如数据清洗、API 串联），n8n 更合适。