Which Better: n8n 与 Dify 深度对比：AI 应用开发与自动化工作流平台的选择指南
在当今 AI 驱动的自动化和工作流编排时代，企业正积极寻求工具来自动化操作并构建智能 AI 支持的应用程序。n8n 和 Dify 作为市场上两款备受关注的平台，虽然都能整合各种外部资源和 API，但在核心定位、设计目的和应用场景上存在显著差异。n8n 更侧重于广泛的业务流程自动化和系统集成，而 Dify 则专注于快速构建和部署基于大语言模型（LLM）的 AI 应用。
💡 核心结论速读
- n8n 专注于广泛的业务流程自动化与系统集成，支持强大的低代码/无代码工作流，提供高度的数据控制和本地部署灵活性，适合技术团队进行复杂集成。
- Dify 则是一款 AI 原生的应用开发平台，专为快速构建、评估和部署 LLM 驱动的 AI 应用（如聊天机器人、AI Agent）而设计，具有直观的用户界面和丰富的 AI 专属功能。
- 选择工具应根据核心需求：若侧重传统业务流程自动化与多系统集成，n8n 更优；若核心目标是快速开发和管理 AI 应用程序，Dify 是更直接高效的选择。
📊 综合评分
n8n ⭐️ 9.8
Dify ⭐️ 8.5
核心对比
| 功能维度 | n8n | Dify | 胜出者 |
|---|---|---|---|
| 平台类型 | 开源、低代码工作流自动化平台 | AI 原生、无代码 AI Agent 平台 | 平局 🤝 |
| 核心焦点 | 广泛的应用集成与自动化工作流 | AI Agent 创建、RAG、提示编排 | 平局 🤝 |
| 目标受众 | 开发者、IT 团队、自动化工程师 | AI 开发者、初创团队、业务用户、产品经理 | 平局 🤝 |
| 易用性 | 低代码，需要一定技术专业知识 | 直观的无代码拖放 UI，学习曲线较平缓 | Dify 🏆 |
| 集成生态系统 | 400+ 应用连接 (CRM, ERP, 数据库) | AI 聚焦集成 (知识库, LLM APIs) | n8n 🏆 |
| AI 能力 | 通过第三方 LLM 节点实现 AI 功能 | 原生多 LLM、RAG、评估工具、上下文工程、记忆管理 | Dify 🏆 |
| 部署选项 | 自托管、云端 SaaS | 云端 SaaS 优先，有限自托管选项，私有云带 SLA | n8n 🏆 |
| 开源性质 | 完全开源 (Fair-code License) | 开源 (Apache 2.0 修改版，限制多租户商业使用) | n8n 🏆 |
| 模板可用性 | 丰富的官方+社区模板 | 较少的官方 AI Agent 模板 | n8n 🏆 |
| 监控与调试 | 高级，详细执行日志和数据输入/输出，可导出 | 基础，提供指标仪表板，日志导出功能有限 | n8n 🏆 |
🌍 市场地位
n8n: 230,000+ 活跃全球用户, 3,000+ 企业客户 (开发者、IT 团队、自动化工程师、中小企业到大型企业)
Dify: 云服务上创建了 130,000+ AI 应用, 40,000+ 开源版本部署实例 (AI 开发者、初创团队、产品经理、非技术用户，主要分布在中国、日本和美国)
🗣️ 用户口碑
n8n (⭐️ 9.8)
- 👍:
✅ 用户友好且功能强大，可测试整个流程或单个节点。
✅ 自托管体验稳健，升级过程顺畅，适用于生产环境。
✅ 提供了灵活性，支持代码节点和丰富的集成。
✅ 通过自动化工作流，有效解决了重复性任务，提高了工作效率。
✅ 帮助用户掌握自动化逻辑、数据处理、API 集成和 AI 编排等技能。
- 👎:
❌ 基于执行次数的定价模式可能导致预算难以预测。
❌ 对于复杂 API 集成和 JSON 处理，需要一定的技术门槛。
❌ 频繁更新和破坏性变更可能对生产工作流造成中断。
Dify (⭐️ 8.5)
- 👍:
✅ 易于使用和实施 AI 工作流工具和内容生成器。
✅ 快速生成广告标题和搜索关键词，节省了手动研究时间，提供了富有创意和有效的结果。
✅ 强大的开源工具，用于创建基于 AI 的文本生成工作流。
✅ 直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent 能力和模型管理。
- 👎:
❌ 有时感觉像一个早期测试版程序，功能尚待完善。
❌ 存在变量大小限制、缺少隐藏变量注入和核心逻辑功能。
❌ 云版本未能实现预期的益处，即使是自托管也受到限制。
📢 近期变动
n8n:
- 发布了版本 2.0，重点加强了安全性、可靠性和性能。
- 引入了自动保存功能，改进了画布显示和重新设计的侧边栏。
- 任务运行器默认启用，确保代码执行在隔离环境中运行，提高安全性。
- 引入了新的“发布/保存”工作流变更范式，将保存编辑与发布到生产环境分开。
- AI Agent 节点性能提升，HTTP 请求节点认证增强，Code 节点支持更新的 Python 版本。
Dify:
- 工作流重大更新，包括迭代、参数提取器和将工作流发布为工具。
- RAG 引入父子检索机制，通过匹配小块子数据和增强大块父上下文来优化检索。
- 为工具添加 OAuth 支持和多凭证管理，增强集成安全性与便利性。
- 工作流编辑器引入可视化调试和快速搜索导航功能。
- 引入智能提示和代码修复助手，用于 LLM 节点提示优化和代码节点自动修复。
- 知识库支持多模态数据（文本和图像）。
- 发布 Dify 2.0 Beta，引入知识管道（模块化、可扩展的 RAG 工作流）和基于队列的图引擎（更稳健的执行）。
优缺点速览
n8n
✅ 优点:
- ✅ 开源且支持自托管，提供高度数据隐私和控制权。
- ✅ 拥有 400+ 丰富的集成，可连接几乎所有带 API 的工具，实现广泛的业务流程自动化。
- ✅ 提供低代码/无代码视觉化构建，同时支持自定义 JavaScript/Python 代码，灵活性极高。
- ✅ 强大的社区支持和活跃的用户生态系统。
- ✅ 能作为 AI 工作流的一部分串接 GPT/Claude，处理后端业务逻辑。
❌ 缺点:
- ❌ 对于复杂集成和 JSON 处理，需要一定的技术知识，学习曲线相对陡峭。
- ❌ 基于执行次数的定价模式可能导致成本难以预测。
- ❌ 自托管版本需要投入更多资源进行维护和安全保障。
Dify
✅ 优点:
- ✅ AI 原生平台，专注于 LLM 应用开发，提供原生多 LLM 支持、RAG 和提示工程工具。
- ✅ 直观的低代码/无代码拖放界面，降低 AI 应用开发的技术门槛，适合非技术用户。
- ✅ 快速原型开发和部署 AI 应用，内置 Web App 可直接部署或嵌入 AI App。
- ✅ 具备向量数据库整合、提示工程、工作流设计等 AI 专属功能。
- ✅ 提供日志和使用记录，便于产品监控和优化。
❌ 缺点:
- ❌ 与 n8n 相比，通用业务应用集成数量较少，工作流触发选项有限。
- ❌ 云端服务为主，自托管选项相对较少，对于有严格数据合规需求的组织可能不够灵活。
- ❌ 监控功能相对基础，日志导出不如 n8n 灵活，不便接入外部监控系统。
- ❌ 部分用户反馈有时感觉像早期测试版，存在变量大小限制等问题。
💰 价格方案对比
| 方案 | 价格 | 核心权益 |
|---|---|---|
| n8n | ||
| 社区版 (自托管) | 免费 | ✅ 无限用户与工作流 ✅ 所有集成 ❌ 无云端管理 ❌ 无企业级支持 |
| Starter (云端) | 每月$20-$24 | ✅ 2,500 次工作流执行/月 ✅ 5 并发执行 ✅ 20 AI 工作流构建器积分 ✅ 基本论坛支持 |
| Pro (云端) | 每月$50 | ✅ 10,000 次工作流执行/月 ✅ 20 并发执行 ✅ 150 AI 工作流构建器积分 ✅ 3 个共享项目 ✅ 管理员角色 ✅ 全局变量 ✅ 7 天洞察 |
| Enterprise (云端) | 定制 | ✅ 无限共享项目 ✅ 200+ 并发执行 ✅ 365 天洞察 ✅ 1000 AI 工作流构建器积分 ✅ 外部密钥存储集成 ✅ 日志流式传输 ✅ 延长数据保留 ✅ 专用 SLA 支持 |
| Dify | ||
| Sandbox (免费) | 免费 | ✅ 200 条消息额度 ✅ 1 个团队工作区 ✅ 1 名团队成员 ✅ 5 个应用 ✅ 50 个知识文档 ✅ 50MB 知识数据存储 |
| Professional | 每月$59 | ✅ 5,000 条消息额度/月 ✅ 1 个团队工作区 ✅ 3 名团队成员 ✅ 50 个应用 ✅ 500 个知识文档 ✅ 200MB 向量存储 ✅ 支持批量上传文档 ✅ 优先级处理 ✅ 无限消息请求 ✅ 无限日志历史 |
| Team | 每月$159 | ✅ 10,000 条消息额度/月 ✅ 1 个团队工作区 ✅ 50 名团队成员 ✅ 200 个应用 ✅ 1,000 个知识文档 ✅ 1GB 向量存储 ✅ 支持批量上传文档 ✅ 优先级处理 ✅ 无限消息请求 ✅ 无限日志历史 ✅ SSO 认证 ✅ 优先级邮件与聊天支持 |
| Enterprise | 定制（托管服务起始$1000/月） | ✅ 企业级安全标准 ✅ SOC 2 Type II, ISO 27001, GDPR 合规 ✅ 多云供应商与区域 ✅ 专用 SLA 99.99% & 24/7/365 支持 ✅ 本地部署选项 ✅ 专业服务与数据迁移 ✅ 活跃参与错误与功能请求 |
深度功能解析
核心理念与设计焦点
n8n 作为一个通用型、开源的工作流自动化工具，其核心理念是实现应用、API 和服务的连接，以支持 IT 和数据自动化。它采用节点编辑器构建工作流，目标是为技术团队提供代码的精确性与无代码的速度，从而实现广泛的系统集成和业务流程自动化。
Dify 则是一个 AI 原生的应用开发平台，其设计焦点在于构建、评估和部署 LLM 驱动的 AI 应用程序。它提供专门的工具，如原生支持多种 LLM、内置 RAG、提示工程和评估工具，旨在通过最少的编码来创建对话式 AI 体验。Dify 专注于简化 AI 应用的创建过程，使产品经理或开发者能够快速构建 AI 助理、问答系统等。
工作流与AI能力
在工作流能力方面，n8n 凭借 400 多个预构建集成和多种触发器类型（手动、计划、Webhook、表单提交等），在业务流程自动化方面占据优势。它通过第三方节点（如 OpenAI）实现 AI 功能，将 AI 作为自动化流程的一个环节，而非核心。其高级的工作流管理包括调用子工作流以细化流程，以及强大的条件判断和数据处理节点。
Dify 则提供以 AI 为中心的工作流，原生支持多种 LLM，内置 RAG、提示工程和评估工具，专为创建对话式 AI 体验而设计。Dify 的工作流侧重于 AI 逻辑的编排，例如 Agent、Chatflow 等模式，其工作流功能在通用业务集成方面相对有限，但其 AI 驱动的创新能力显著。
部署与数据控制
n8n 提供灵活的部署选项，包括自托管（本地或私有云）和云端 SaaS。自托管模式对数据控制和合规性有严格要求的组织极具吸引力，因为它允许完全掌控数据和基础设施。然而，自托管也意味着更高的维护成本和技术资源投入。
Dify 主要以云端服务为主，但也提供部分自托管选项。它针对可扩展的 AI 应用程序部署和托管基础设施进行了优化。虽然 Dify 也支持 Docker/Kubernetes 部署，但其主要优势体现在快速部署和免维护的云端环境中。对于需要严格企业级安全和支持的客户，Dify 也提供私有云版本和专业的 SLA 支持。
目标用户与技术门槛
n8n 是一个低代码平台，提供了可视化拖放界面来构建工作流，也支持嵌入自定义代码来扩展功能。然而，复杂的 API 集成和 JSON 处理通常需要技术知识，因此更适合自动化工程师和开发者。它的学习曲线相对陡峭，但提供了极高的灵活性和控制权。
Dify 遵循低代码/无代码方法，具有直观的拖放界面和预建模板，简化了 AI Agent 和工作流的创建。这使得非技术背景的产品经理、行销人员或初创团队也能快速上手构建 AI 应用，大幅降低了 AI 应用开发的门槛。Dify 的界面更现代化，对非技术受众更易于理解。
购买建议
快速决策指南
- AI 应用原型开发者 🤖: Dify。Dify 专注于 LLM 应用开发，提供原生 AI 能力和直观的无代码/低代码界面，能快速构建和部署 AI 助理、聊天机器人等原型。
- 跨系统流程自动化需求者 🔄: n8n。n8n 拥有 400+ 广泛的应用集成，擅长连接不同系统、自动化数据搬运和复杂业务流程，是实现端到端自动化的强大工具。
- 重视数据隐私和本地部署的企业 🔒: n8n。n8n 提供灵活的自托管选项，允许企业将数据保留在自己的服务器上，满足严格的数据合规和隐私要求。
- 技术型用户与开发者 👩💻: n8n。n8n 提供了将代码（JavaScript/Python）嵌入工作流的灵活性，适合需要精细控制和高度定制的技术用户。
🔄 其他替代品推荐
- FlowiseAI: 一个开源的低代码工具，用于使用可视化画布构建自定义 LLM 流程。
- Make (formerly Integromat): 一个强大的可视化平台，用于连接应用程序和自动化工作流，功能与 n8n 类似但更注重易用性。
- Zapier: 一个流行的自动化工具，提供大量预构建集成，但高级功能通常收费更高。
- GPTBots: 一个专注于构建企业级 AI Agent 的无代码平台，侧重于 RAG、上下文工程和多 LLM 协作。
常见问题 (FAQ)
n8n 和 Dify 可以同时使用吗？
可以。两者并非完全互斥，甚至可以通过 API 整合。例如，n8n 可以处理后端业务逻辑和数据同步，而 Dify 则专注于前端 AI 互动和 LLM 应用的智能处理。
Dify 主要解决什么问题？
Dify 主要解决快速构建、评估和部署基于大语言模型（LLM）的 AI 应用程序的问题，特别是针对聊天机器人、AI Agent、问答系统以及内容生成等 AI 原生场景。
n8n 相比 Zapier 有何优势？
n8n 是开源且支持自托管，提供了更高的数据控制和定制化能力，并且在复杂工作流的构建和低代码扩展方面通常比 Zapier 更强大。Zapier 更注重快速连接和易用性，但高级功能往往成本更高。
总结
n8n 和 Dify 都是各自领域的强大工具，但它们服务于不同的核心需求。n8n 以其广泛的集成、灵活的自动化能力和对数据控制的重视，成为需要集成多个系统和自动化复杂业务流程的技术团队的首选。而 Dify 则以其 AI 原生的设计、直观的用户界面和强大的 LLM 应用开发功能，在快速构建和部署智能 AI 应用方面表现出色。因此，最终的选择应基于您项目的具体需求和团队的技术背景：如果您的目标是全面的系统自动化和集成，n8n 更具优势；如果您的核心需求是快速开发和管理 AI 应用程序，那么 Dify 是更直接和高效的选择。
🔗 官方链接
作者: WhichBetter Editorial Team
📚 参考来源
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