n8n vs Dify深度对比：工作流自动化与AI应用开发平台全面评测【2025】

在低代码工作流自动化和AI应用开发的快速发展中，n8n和Dify作为两个备受关注的开源平台，各自代表了不同的技术路线和应用领域。本文将通过深入对比这两个平台的核心功能、技术架构、应用场景和成本效益，帮助开发者、企业决策者和技术管理者根据实际需求做出最佳选择。

n8n与Dify平台的核心定位与功能对比，展示了两个平台在不同应用场景中的优势

两大平台的核心定位与发展历程

n8n和Dify尽管都属于低代码平台领域，但它们的核心定位和发展路线存在根本性差异。了解这些差异是选择合适平台的第一步。

n8n：通用工作流自动化平台

n8n成立于2019年，是由Jan Oberhauser创立的开源工作流自动化平台。其设计初衷是提供一个无供应商锁定的自动化解决方案，让用户可以连接各种应用和服务，实现数据流和工作流的自动化。

n8n的核心理念是"公平代码"(Fair Code)，即保持源码开放的同时，对企业级使用施加一定限制。这种模式使n8n能够维持开源社区的活跃度，同时也能获得可持续发展所需的商业收入。

截至2025年，n8n已拥有超过1000个预构建节点，支持连接各类常见服务和应用，从CRM、营销工具到开发者工具等各个领域。其设计专注于通用性工作流，能够适应各种自动化需求。

Dify：专注AI应用开发的LLM平台

相比之下，Dify是一个相对较新的平台，由AIDotLabs团队于2023年创建，专注于简化AI应用的开发流程。Dify定位为"LLM应用开发平台"，其核心目标是降低构建基于大语言模型(LLM)应用的门槛。

Dify采用了完全开源的Apache 2.0许可证，允许个人和企业自由使用和修改。平台的设计理念是"AI-native"(AI原生)，即从根本上为AI应用开发优化，而非作为通用自动化工具的附加功能。

截至2025年，Dify已支持超过30种主流大语言模型的接入，包括GPT-4、Claude、Gemini等，并提供了专门的提示词工程、知识库管理和模型评估工具。

技术架构与功能对比

两个平台的技术架构反映了它们的不同定位和设计理念，直接影响到它们适用的场景和使用体验。

n8n与Dify在技术架构和核心功能方面的关键差异，展示各自的设计重点和优势领域

n8n的技术特点

1. 节点式工作流引擎

n8n的核心是一个功能强大的节点式工作流引擎，允许用户通过可视化界面连接各种服务和操作。这种设计使复杂的自动化流程变得直观且可维护。

// n8n工作流示例 - 节点JavaScript处理能力
// 在Function节点中处理数据
items.map(item => {
  const processed = {
    ...item.json,
    timestamp: new Date().toISOString(),
    normalized: item.json.value.toLowerCase().trim()
  };
  return { json: processed };
});

2. 丰富的集成生态

n8n最突出的优势之一是其庞大的集成生态系统，包括：

• 1000+预构建节点
• REST API通用连接器
• 数据库连接能力(MySQL, PostgreSQL, MongoDB等)
• 文件处理系统
• 代码执行环境(JavaScript/TypeScript)

3. 可扩展架构

n8n的架构允许高度自定义和扩展：

• 自定义节点开发
• 工作流队列和执行管理
• 细粒度的错误处理和重试机制
• 条件分支和循环控制

4. 部署灵活性

n8n支持多种部署选项：

• 本地部署
• 云端托管(n8n.cloud)
• Docker容器化
• Kubernetes部署

Dify的技术特点

1. 专注LLM应用的架构

Dify的架构从根本上为LLM应用开发优化：

• 提示词工程工作区
• LLM适配层(多模型支持)
• 上下文管理系统
• RAG(检索增强生成)引擎

2. AI原生工具链

Dify提供了一套针对AI应用开发的专用工具：

# Dify RAG引擎示例代码
from dify_client import DifyClient

client = DifyClient(api_key="your_api_key")

# 使用RAG引擎进行知识问答
response = client.chat.completions.create(
    app_id="your_app_id",
    messages=[{"role": "user", "content": "什么是向量数据库?"}],
    retrieval=True,  # 启用RAG检索
    knowledge_base_id="your_kb_id"
)

3. 数据安全与隐私设计

Dify在设计时特别考虑了AI应用中的数据安全问题：

• 模型评估和监控
• 敏感信息过滤
• 数据留存控制
• 完全本地部署选项

4. 低代码/无代码界面

Dify提供了更加简化的用户界面：

• 可视化对话流设计
• 提示词模板库
• 一键部署Web应用
• 内置数据标注工具

应用场景与实际案例分析

了解两个平台在实际业务场景中的表现，能够更直观地把握它们的差异和适用范围。

n8n与Dify在不同业务场景中的应用案例与实施方式，展示各自的特长与最佳实践

n8n的最佳应用场景

1. 跨系统数据流自动化

n8n特别擅长处理跨越多个系统的数据流程，例如：

案例：电商销售数据自动化处理

• 从Shopify获取订单数据
• 处理并同步到Salesforce CRM
• 生成财务报表并发送到Google Sheets
• 当销售达到阈值时通过Slack发送通知

这种多系统协作的场景充分发挥了n8n的集成优势和灵活的数据处理能力。

2. 开发工作流与DevOps流程

n8n的代码执行和API集成能力使其成为开发工作流的理想选择：

案例：GitHub事件触发的自动化测试部署

• 监听GitHub仓库的push事件
• 触发自动化测试流程
• 根据测试结果决定是否部署
• 更新项目状态并通知团队

n8n能够无缝集成开发工具链，为DevOps流程提供灵活的自动化。

3. 市场营销自动化

n8n支持连接多种营销工具，实现端到端的营销自动化：

案例：多渠道营销活动协调

• 从HubSpot导出目标受众
• 根据用户画像分组
• 通过MailChimp发送个性化邮件
• 跟踪LinkedIn广告转化率
• 生成综合营销报告

这种跨平台、多渠道的营销自动化需要n8n提供的灵活连接和强大处理能力。

4. 企业系统集成

n8n可以作为企业系统间的"胶水"，实现无缝数据流转：

案例：ERP与CRM系统集成

• 在ERP系统中创建新产品时
• 自动在CRM中更新产品信息
• 同步库存数据到电商平台
• 更新财务系统中的定价信息

企业往往拥有多个需要协同工作的系统，n8n的强大集成能力使其成为理想的中间件选择。

Dify的最佳应用场景

1. 智能客服与聊天机器人

Dify在构建LLM驱动的对话应用方面表现出色：

案例：多语言客服智能助手

• 接入企业知识库和FAQ
• 支持上下文连续对话
• 多语言自动切换能力
• 敏感信息识别和屏蔽
• 人机协作流程设计

Dify的RAG引擎和对话管理能力使得构建高质量的客服机器人变得简单。

2. AI驱动的内容生成

Dify适合构建各类内容创作和处理应用：

案例：营销内容生成系统

• 基于产品规格生成描述文案
• 按品牌语调调整输出风格
• 生成多语言变体
• 自动插入相关关键词
• 对接发布系统

Dify的提示词工程工具和模型管理能力使其在内容生成领域拥有优势。

3. 文档智能分析

Dify的RAG能力使其特别适合文档处理和分析应用：

案例：法律文件自动审核系统

• 上传合同文档
• AI提取关键条款和义务
• 根据法规库进行合规检查
• 标记潜在风险点
• 生成审核报告

这类应用需要Dify提供的文档理解和知识增强生成能力。

4. 个性化推荐系统

Dify能够构建结合用户数据和LLM能力的个性化推荐应用：

案例：电商产品推荐引擎

• 分析用户浏览和购买历史
• 结合产品详细描述
• 生成个性化推荐理由
• 动态调整推荐策略
• 支持自然语言查询和筛选

Dify的LLM集成和数据处理能力使其能够构建智能推荐系统。

开发体验与易用性

平台的开发体验直接影响项目的实施效率和维护成本，是选择时的重要考量因素。

n8n的开发体验

1. 学习曲线

n8n的学习曲线相对较陡：

• 需要理解节点和工作流概念
• JavaScript/TypeScript知识有助于高级功能
• 大量节点和选项需要时间掌握
• 复杂工作流可能难以调试

2. 用户界面

n8n的用户界面专业且功能丰富：

• 可视化工作流设计器
• 节点搜索和筛选
• 执行历史和日志
• 变量和表达式管理
• 实时测试和调试工具

3. 文档和社区支持

n8n拥有成熟的文档和活跃的社区：

• 详细的官方文档
• 丰富的节点使用示例
• 活跃的GitHub社区
• 定期的社区贡献和更新

Dify的开发体验

1. 学习曲线

Dify专注于简化AI应用开发，学习曲线相对平缓：

• 更加直观的提示词工程界面
• 模板库减少从零开始的难度
• 预设的对话流和意图识别
• 内置的测试和评估工具

2. 用户界面

Dify的界面更加简洁，针对AI应用开发优化：

• 提示词可视化编辑器
• 对话流设计工具
• 知识库管理界面
• 模型评估仪表板
• 一键部署Web界面

3. 文档和社区支持

作为较新的项目，Dify的文档和社区仍在发展中：

• 基础使用文档完善
• 官方示例应用和模板
• 快速增长的社区
• 多语言支持(英文、中文等)

性能与扩展性对比

随着业务规模的增长，平台的性能和扩展性变得尤为重要，直接关系到项目的长期成功。

n8n的性能表现

1. 处理能力

n8n在处理大规模工作流方面表现出色：

• 支持高并发执行
• 队列管理和优先级控制
• 可配置的执行超时和重试策略
• 支持处理大量数据的批处理

2. 扩展方式

n8n提供多种扩展选项：

• 水平扩展支持(多实例部署)
• 自定义节点开发
• Webhook和触发器定制
• 自托管环境完全控制

3. 限制因素

n8n存在的主要限制：

• 单节点处理可能成为瓶颈
• 大规模部署需要额外配置
• 特定LLM功能需定制开发

Dify的性能表现

1. 处理能力

Dify在AI应用场景下的性能表现：

• 模型调用并行处理
• 知识库高效检索
• 对话历史管理优化
• 流式响应支持

2. 扩展方式

Dify的可扩展性体现在：

• 多模型支持和管理
• 知识库规模扩展
• API集成和Webhook支持
• 应用级权限和多租户设计

3. 限制因素

Dify目前面临的限制：

• 通用工作流功能有限
• 大规模企业部署经验较少
• 第三方系统集成不如n8n丰富

成本效益分析

实际部署和运营成本是选择平台时必须考虑的重要因素，包括直接费用和隐性成本。

n8n与Dify在不同使用规模下的成本结构对比，帮助决策者评估总体拥有成本

n8n的成本结构

1. 许可模式

n8n提供多种许可选项：

• 社区版(Fair-code开源)：免费但有功能限制
• 云托管版(n8n.cloud)：按执行次数计费
• 企业版：按节点数和用户数授权

2. 资源需求

n8n的部署成本因素：

• 服务器资源(CPU和内存)
• 存储需求(工作流和数据)
• 管理和维护成本
• 开发和定制成本

3. 规模化成本

随着规模增长的成本变化：

• 小规模：低成本进入门槛
• 中等规模：平稳增长
• 大规模：执行次数可能导致成本攀升

Dify的成本结构

1. 许可模式

Dify采用更开放的许可策略：

• 开源版：Apache 2.0许可，完全免费
• 云托管版：按API调用次数和存储计费
• 支持模型：支持自托管模型降低成本

2. 资源需求

Dify部署的主要成本因素：

• LLM API调用成本(如使用OpenAI等)
• 向量数据库存储成本
• 服务器和计算资源
• 对应用进行定制的开发成本

3. 规模化成本

Dify在不同规模下的成本特点：

• 小规模：低成本，适合初创
• 中等规模：LLM API成本成为主要因素
• 大规模：可通过自托管模型优化

如何选择：决策框架

根据以上全面分析，我们提供一个实用的决策框架，帮助您根据自身需求选择合适的平台。

适合选择n8n的情况

1. 当您需要广泛的系统集成

如果您的主要需求是连接多个现有系统和服务，n8n是更好的选择。特别适合：

• 企业拥有多种SaaS工具需要整合
• 需要处理复杂的数据转换和同步
• 自动化涉及10多个不同系统
• 需要与专业工具(如CRM、ERP)深度集成

2. 当工作流逻辑复杂多变

n8n在处理复杂工作流方面表现出色：

• 需要复杂的条件分支和循环
• 工作流包含多层依赖和触发条件
• 需要精细的错误处理和回退机制
• 自动化流程中包含人工审批步骤

3. 当开发团队熟悉JavaScript/TypeScript

n8n允许使用JavaScript进行高级自定义：

• 团队拥有JavaScript开发经验
• 需要编写自定义逻辑和数据转换
• 计划开发自定义节点
• 自动化流程需要与现有代码库集成

4. 当您已有明确的自动化流程

如果您已经有规范的业务流程需要自动化：

• 流程已经明确定义和文档化
• 主要目标是减少人工操作
• 关注提高现有流程的效率
• 需要可靠的执行和监控系统

适合选择Dify的情况

1. 当您的核心需求是构建AI应用

如果您的主要目标是开发基于LLM的应用：

• 打造智能客服或聊天机器人
• 开发内容生成工具
• 构建知识问答系统
• 实现文档理解和分析功能

2. 当提示词工程是关键挑战

Dify在提示词优化和管理方面有明显优势：

• 需要精细调整模型输出质量
• 管理复杂的提示词模板
• 实现提示词版本控制
• 测试和优化提示词效果

3. 当您需要快速构建AI原型

Dify能够加速AI应用的原型开发：

• 需要快速验证AI应用创意
• 无需大量编码即可构建功能
• 希望通过可视化界面进行设计
• 需要快速迭代和测试效果

4. 当知识库集成是核心需求

Dify的RAG引擎和知识库功能特别有价值：

• 需要基于私有文档构建问答系统
• 将企业知识转化为可查询资源
• 实现智能搜索和信息提取
• 需要LLM与结构化数据结合

混合策略：结合两个平台的优势

在某些复杂场景中，同时使用两个平台可能是最佳选择，发挥各自的优势。

典型的混合使用场景

1. AI增强的业务流程自动化

使用n8n处理核心业务流程，同时集成Dify提供的AI能力：

• n8n负责系统集成和数据流
• Dify负责智能决策和内容生成
• 通过API在两个平台间传递数据
• 实现"智能自动化"的最佳组合

2. 数据驱动的AI应用

利用n8n的数据处理能力为Dify提供高质量输入：

• n8n收集和预处理多源数据
• 数据清洗和转换由n8n完成
• 处理后的数据输入到Dify应用
• AI分析结果再通过n8n分发

3. 智能客户旅程管理

结合两个平台创建端到端的客户体验：

• Dify构建智能对话界面
• n8n处理后台业务逻辑
• 客户数据在两个系统间同步
• 实现个性化自动化响应

结论与建议

经过全面比较，我们可以看到n8n和Dify各自适合不同的应用场景和需求。最终的选择应该基于您的具体业务目标、团队技能和长期发展规划。

选择n8n的核心理由

• 系统集成优先: 当您需要连接多种系统和服务
• 复杂工作流: 当您的自动化逻辑复杂多变
• 通用自动化: 当您需要一个全能型的自动化平台
• 成熟稳定性: 当您需要经过验证的企业级可靠性

选择Dify的核心理由

• AI应用专注: 当您的核心需求是构建LLM应用
• 提示词管理: 当您需要精细优化AI模型输出
• 快速上手: 当您希望以最短时间构建AI功能
• 知识库集成: 当您需要将私有数据与AI能力结合

最终建议

1. 从需求出发: 明确您的主要目标是通用自动化还是AI应用开发
2. 考虑长期规划: 评估平台的可扩展性和未来发展路线
3. 团队能力匹配: 选择与团队技能组合最契合的平台
4. 先小规模试点: 在全面部署前进行概念验证和小规模测试
5. 持续关注发展: 两个平台都在快速发展，定期评估新功能

无论您选择哪个平台，关键是确保它能够满足您的具体业务需求，并且能够随着需求的变化而灵活调整。在某些情况下，结合使用两个平台可能是最佳策略，充分利用各自的优势构建最佳解决方案。

访问和体验平台

如果您想亲自体验这些平台，可以通过以下方式：

• n8n: 访问n8n官网或使用开源版本
• Dify: 访问Dify官网或在GitHub上获取开源代码

另外，如果您需要在中国地区稳定访问各类API，包括这些平台可能使用的GPT-4、Claude和Gemini等AI模型，可以考虑使用LaoZhang.ai提供的API中转服务，该服务提供了稳定可靠的连接和最实惠的价格。

无论您选择哪种平台，希望本文的深入分析能够帮助您做出最适合自己业务需求的决策。