概况对比
| 特性 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 核心定位 | 通用的工作流 / 自动化工具，用于连接多个系统、触发器、API、数据流等。 | 面向 LLM / 生成式 AI 应用的低代码 / 平台工具，支持 agent、RAG、模型管理、AI 流程。 |
| 开源 / 许可证 | n8n 是所谓 "fair-code / sustainable use license (SUL)" 的模式，对内部使用开放，但对商业 / SaaS 转售有使用限制。 | Dify 是一个开源项目（可自托管） + 云端服务并存。 |
| 主要用户 / 目标 | 希望把多个应用系统（数据库、CRM、API、文件存储、邮件、通知等）通过自动化流程连接起来的团队 / 开发者 /运营 | 想快速构建基于大语言模型 / agent 的 AI 应用、聊天机器人、知识检索系统等，需要较少从底层开发的团队 / 产品 / AI 方向人 |
| 可扩展 AI 能力 | n8n 本身偏重通用自动化，但近来也在 AI 自动化 / agent 方向加功能（在其 AI / agent 模块中支持 AI Agent、日志、模型调用等） | Dify 在 AI 功能上就几乎是核心，从模型管理、agent、RAG、工作流、工具调用都支持。 |
优势与劣势分析
下面从几个维度详细分析它们各自的强项和短板。
优势
n8n 的优势
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通用性高 / 应用广
它并不是仅限 AI 方向，而是可以连接很多种系统（HTTP API、数据库、邮件、文件、第三方服务等），非常适合用于自动化任务、业务流程、数据传输等。
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成熟生态 & 社区 / 插件支持
已经有很多社区插件 / 节点 / 模板，许多现成集成可以复用，节省重复造轮子。
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可自托管 / 灵活部署
支持自己部署、扩展、定制流程。对于那些重视数据控制、合规性、私有环境的组织是加分项。
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良好的可视化工作流构建
使用节点 + 连线模型，即使对非程序员也比较容易理解。
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AI / agent 支持在不断加强
虽然最初不是为了 agent 而生，但最近在其 AI 模块 / agent 模块里也提供了模型调用、agent 交互、日志、流程监控等功能。
Dify 的优势
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AI 原生 / 为生成式应用设计
从设计上就是为了构建 LLM 应用、agent、检索增强生成 (RAG) 系统等。它的各种能力（模型管理、agent 能力、prompt IDE、工具调用等）都是原生支持的。
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低代码 / 可视化 AI 流程
非专业 AI 工程师也可以通过拖拽、图形化界面搭建 AI 流程 / agent。减少从零写代码的负担。
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丰富 agent 能力 / 工具调用
Dify 内建许多 agent 工具（Google Search, DALL·E, WolframAlpha 等）和支持 ReAct / Function Calling 的 agent 架构。
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RAG / 检索 + 知识库支持
自带从文档、PDF、PPT 等提取、索引、检索等功能，以支持对话系统回答更准确。
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可观察性 / LLM 运营 (LLMOps)
有监控、日志、性能指标等功能，便于在生产环境监控、调优、追踪问题。
劣势 / 限制
n8n 的挑战 / 短板
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AI / agent 能力不如专用平台
因为它是通用自动化工具，所以其 AI / agent 模块往往不如像 Dify 那样专门为 AI 设计的平台那样全面和深入。
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在复杂 AI 流程中可能显得笨重
若一个流程涉及很多模型切换、复杂检索、链式推理、agent tool 调用等，用 n8n 来串这些节点可能比较复杂，调试 /维护成本较高。
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许可 / 商用限制
n8n 使用 "SUL" 或 fair-code 许可证，对某些商业 / SaaS 转售场景可能有限制。你在商业化部署时要注意许可证条款。
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AI 相关调优 / 模型管理较弱
虽然有 AI 模块，但在 prompt 管理、模型评估、版本控制、检索系统管理等方向不如专用平台成熟。
Dify 的挑战 / 风险
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不是通用自动化平台
虽然后来也可调用 API、触发外部服务、执行工作流等，但它的强项在于 AI/agent 应用。如果你还需要广泛的系统级自动化（邮件、CRM、ERP、传统系统整合等），可能不是首选。
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性能 / 扩展性考验
在高并发 /大规模用户场景下，AI 模型调用、检索服务、agent 调度可能成为性能瓶颈。这就要求你的基础设施比较强、架构要设计好。
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定制极端需求可能受限
虽说是低代码 / 可视化，但如果你有非常特殊或复杂的 AI 流程逻辑，或需要深度优化、改写底层逻辑，受限于平台抽象层，你可能做不到像写原生代码那样自由。
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学习曲线 / 架构理解
虽然提供可视界面，但要把 agent、RAG、prompt 这些概念真正玩得好、调优好，仍然需要对 LLM、检索、prompt 等有一定理解。
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社区 / 生态规模较新
相对 n8n 那种通用平台，Dify 在生态、插件、文档、社区深度方面可能还在发展中。
适用场景 & 选型建议
基于上面的对比，我们可以看看在什么情况下你更倾向选择 n8n，什么情况下更适合用 Dify。
倾向用 n8n 的场景
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你有很多不同系统需要串联、自动化流程（例如 CRM、通知、报表、数据库、邮件、文件处理等），AI 只是其中一环。
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你重视系统的灵活性、可扩展性、对接第三方接口、数据管控、合规性。
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你想把 AI 加入到已有流程里（例如触发模型调用作为一个节点），而不是从零开始做 AI 应用。
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你倾向于控制力强、定制性高的平台，不怕做部分集成 / 改造。
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你担心许可证 / 商业使用限制要仔细看 n8n 的许可条款。
倾向用 Dify 的场景
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你的核心目标就是构建 AI / agent / 对话系统 / 知识问答系统 / RAG 应用，而不只是流程自动化。
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你想更快地从概念验证到上线，不愿意在底层搭建大量基础设施。
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你希望有 prompt 管理、模型切换、工具调用、可视化 AI 流程等专为 AI 优化的能力。
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你愿意投入在 AI 性能、模型选择、调优这块，而不是在通用集成方面花太多时间。
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你对可扩展性有一定预期，但愿意为性能做架构设计。
混合 / 混搭可能性
其实，在很多项目里，不必纯二选一，可以把它们组合使用：
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用 n8n 负责 "外围" 的系统自动化、数据流转、API 集成、定时任务等
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用 Dify 负责 "核心 AI / agent / 对话 /检索增强生成" 的那一块
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通过 API / webhook /节点把 n8n 和 Dify 结合起来：n8n 触发某些事件后调用 Dify agent 接口、把结果写回数据库 / 通知系统等
这样你可以各自发挥强项。
总结对比 --- 哪个"更好"取决于你的需求
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如果你的主要需求是系统自动化 / 集成 /流程串联，n8n 是一个成熟、灵活、可靠的选择。
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如果你的主要需求是构建生成式 AI 应用 / agent / 知识问答 /RAG，Dify 在这个领域的适配性、工具支持、可视化能力会更符合需求。
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若要两者兼顾或跨需求，可以考虑混合架构：在流程自动化部分用 n8n，AI / agent 部分交给 Dify（或类似专用平台）。