n8n vs Dify：工作流自动化与AI开发终极对比指南（2025）

在当今快节奏的数字时代，企业不断寻求工具以简化运营并利用AI的力量。n8n和Dify是该领域中两款备受关注的平台。虽然两者均提供自动化功能，但它们面向的需求和使用场景各有侧重。

随着组织持续重视效率与创新，了解这两个平台的差异对于做出明智决策至关重要。本指南深入探讨n8n和Dify的功能、定价、用户体验及理想使用场景，助您全面掌握信息，选择最适合自身需求的工具。

简要对比：n8n vs Dify 一览

功能	n8n	Dify
主要定位	通用工作流自动化	AI应用开发
成立时间	2019	2022
部署选项	自托管及云端	仅云端
AI集成	通过第三方API	原生LLM支持
用户界面	基于节点的可视化编辑器	低代码/无代码界面
定价	免费开源；云端订阅	商业订阅制
适用对象	开发者、IT团队、自定义工作流自动化	产品团队、AI应用构建者
平台支持	跨平台	基于网页
核心优势	丰富的API集成与灵活性	无缝LLM集成与AI模板

什么是 n8n？

n8n 是一款开源的工作流自动化平台，允许用户连接各种应用和服务，实现任务和数据流的自动化。成立于2019年，n8n已成为开发者和企业寻求灵活自动化流程的强大工具。

n8n的核心是基于节点的可视化编辑器，每个节点代表一个动作、触发器或服务。用户可以连接这些节点，创建复杂的工作流，通过预置节点或自定义JavaScript代码与数百种服务集成。

该平台的关键差异化在于其开源特性，支持自托管，用户可完全掌控数据和流程。对于偏好托管服务的用户，n8n也提供云端解决方案，附带额外功能和支持。

什么是 Dify？

Dify 是一款专注于AI应用开发的平台。自2022年左右推出以来，Dify因其能够无缝集成大型语言模型（LLM）到业务工作流和应用中而备受关注。

该平台提供低代码/无代码环境，专为构建AI驱动的应用设计。借助预置模板和用户友好界面，Dify让非技术专业人士也能轻松参与AI开发。

Dify仅作为云端服务运营，强调AI应用的快速部署和可扩展性。其专注于AI集成，使其区别于更通用的自动化平台。

功能对比：自动化能力

n8n

n8n的自动化能力全面且灵活：

• 丰富的节点库：拥有300+预置节点，支持主流服务和应用
• 自定义代码支持：允许使用JavaScript/TypeScript实现高级逻辑和数据转换
• 工作流管理：支持复杂分支、错误处理和条件逻辑
• 触发器多样：包括Webhook、定时事件和手动执行等多种触发方式
• 数据操作：强大的数据转换、过滤和处理能力

Dify

Dify的自动化能力更聚焦于AI工作流：

• AI驱动自动化：针对AI流程和应用优化
• 通用自动化有限：不太适合非AI业务流程自动化
• 模板化工作流：预配置常见AI使用场景的模式
• 专用触发器：侧重用户交互和内容相关事件
• 集成能力有限：主要聚焦AI服务，范围较n8n窄

“将客户支持工作流迁移到n8n后，我们的流程时间缩短了70%。能够用JavaScript自定义每一步，对我们复杂需求来说是个改变游戏规则的功能。” — 某SaaS公司运营总监

AI与LLM集成

AI和大型语言模型的集成对现代企业日益重要。以下是两平台的对比：

n8n

n8n将AI集成视为可选组件：

• 第三方AI服务：通过API连接OpenAI、Hugging Face等AI提供商
• 自定义AI集成：灵活接入任何开放API的AI服务
• AI作为节点：AI功能作为工作流中的服务节点处理
• 通用架构：未专门针对AI工作负载优化

Dify

Dify从底层构建即支持AI和LLM集成：

• 原生LLM支持：深度集成多种大型语言模型
• 优化AI工作流：专为AI应用开发设计
• AI模板库：预置聊天机器人、内容生成等常见AI用例模板
• LLM专用功能：提供提示管理、模型微调和上下文处理工具

用户界面与易用性对比

方面	n8n	Dify
界面类型	基于节点的可视化工作流编辑器	精简的AI应用构建器
学习曲线	中等偏陡峭	AI应用友好，易上手
目标用户	技术团队与开发者	技术及非技术用户均适用
定制化	高度可定制	以模板为主，支持一定定制
文档支持	详尽且含示例	聚焦AI用例
视觉设计	功能性，技术感强	现代且用户友好

部署选项与基础设施

n8n

n8n提供灵活的部署方案，满足不同组织需求：

• 自托管选项：完全掌控数据与基础设施
• Docker支持：便捷的容器化部署
• 云端服务：托管方案，附加功能支持
• 企业级部署：支持高可用架构
• 私有基础设施：确保敏感数据留在内部网络

Dify

Dify采用云优先部署策略：

• 仅云端服务：暂无自托管选项
• 托管基础设施：降低运维负担
• 快速扩展：适应动态工作负载
• 基础设施控制有限：自定义部署灵活性较低
• 依赖服务商：受服务可用性和政策影响

“n8n的自托管选项对我们的合规要求至关重要。鉴于行业规定，我们无法采用仅云端方案。” — 某医疗机构IT安全经理

集成生态系统

平台连接其他服务的能力是实现高效自动化的关键。以下是两者对比：

n8n

n8n拥有丰富的集成生态：

• 300+内置集成：支持主流服务的预置节点
• 自定义集成：可创建自定义节点
• HTTP请求：连接任何API服务
• 数据库连接器：支持多种数据库系统
• 文件操作：全面的文件处理功能
• 认证支持：多种认证方式保障安全连接

Dify

Dify专注于AI相关集成：

• LLM提供商集成：连接主要AI模型供应商
• 通用集成有限：非AI服务选项较少
• AI专用连接器：支持向量数据库、知识库等
• 生态系统成长中：集成数量不断增加，但不及n8n全面

定价对比

价格往往是选择平台的重要因素。以下是两者的成本结构：

n8n

多种定价方案：

1. 开源免费

   • 自托管，功能完整
   • 社区支持
   • 无使用限制

2. 云专业版（$20/用户/月）

   • 托管服务
   • 优先支持
   • 高级功能
   • 团队协作工具

3. 企业版（定制价格）

   • 高级支持
   • 定制开发
   • 高级安全功能
   • SLA及合规支持

Dify

订阅制模式：

1. 免费层

   • 限制月度使用量
   • 基础功能
   • 社区支持

2. 专业版（$29/月）

   • 提升使用额度
   • 全功能开放
   • 优先支持
   • 多模型支持

3. 商务版（$99/月）

   • 团队协作
   • 高级分析
   • 定制模型部署
   • 高级支持

4. 企业版（定制价格）

   • 定制开发
   • 专属支持
   • 高级安全功能
   • 定制集成

使用场景与理想用户

了解各平台的理想使用场景，有助于判断哪款更适合您：

n8n 适合：

• 数据集成项目：ETL流程及系统间数据同步
• API编排：涉及多API调用和服务的复杂工作流
• 业务流程自动化：针对特定业务流程的定制工作流
• DevOps自动化：CI/CD流水线及基础设施管理
• 自定义后端流程：需要自定义代码和逻辑的专用工作流

Dify 适合：

• AI聊天机器人开发：构建基于LLM的对话界面
• 内容生成系统：打造AI驱动的内容创作工具
• 知识库应用：开发智能信息检索系统
• 客户支持自动化：构建AI支持的客服助手
• 文本分析应用：情感分析、摘要等文本处理系统

优缺点分析

每个平台都有其优势与局限，以下是平衡视角：

n8n 优点：

• 开源且支持自托管，数据控制完全
• 丰富的集成库，300+预置节点
• 支持JavaScript/TypeScript高度定制
• 灵活部署（自托管或云端）
• 活跃社区与定期更新

n8n 缺点：

• 非技术用户学习曲线较陡
• 自托管时设置和维护较复杂
• 未专门针对AI工作负载优化
• 高级定制需技术知识
• 简单自动化任务界面可能显得复杂

Dify 优点：

• 专为AI应用开发设计
• 用户界面友好，非技术用户易用
• 优秀的LLM集成与管理
• 预置模板加速开发
• 针对AI用例优化

Dify 缺点：

• 仅云端部署，控制和灵活性有限
• 不适合通用自动化任务
• 集成选项较n8n有限
• 平台较新，社区规模较小
• 高级功能依赖第三方AI模型

真实表现：实际案例

以下通过两个常见场景展示平台表现：

场景1：客户支持工作流自动化

n8n方案：

1. 设置Webhook触发支持工单创建
2. 基于内容分析路由工单
3. 集成CRM和知识库系统
4. 自动化跟进邮件和升级流程
5. 提供详细的解决时间分析

结果： 实现端到端全面自动化，定制选项丰富，但技术设置要求较高。

Dify方案：

1. 利用预置模板实现AI聊天机器人
2. 训练公司知识库和常见问题
3. 自动回复常见问题
4. 集成现有支持系统
5. 基于交互持续优化回复

结果： 快速部署AI支持，编码量少，但复杂流程控制较弱。

场景2：内容生成与发布

n8n方案：

1. 设置定时触发内容生成任务
2. 集成AI API提供内容建议
3. 实施人工审批工作流
4. 连接多个发布平台
5. 跟踪多渠道表现指标

结果： 高度定制化工作流，多集成点，但实现和维护较复杂。

Dify方案：

1. 使用AI模板创建内容生成应用
2. 配置语气、风格及内容参数
3. 设置简单审批流程
4. 连接主要发布渠道
5. 监控内容表现

结果： 快速实现AI驱动内容生成，质量良好，但复杂发布流程灵活性不足。

用户评价与社区反馈

了解用户社区的体验，能提供超越功能对比的宝贵见解。

n8n社区反馈

总体评分： 约4.7/5（基于社区评价）

正面评价：

• “n8n的灵活性无可匹敌，我们自动化了之前认为不可能的流程。” — DevOps工程师
• “自托管选项是我们选择的关键，满足了数据安全需求。” — IT主管
• “活跃的社区意味着遇到问题总有人帮忙。” — 系统集成师

建设性意见：

• “对非技术人员来说，初期设置较具挑战。” — 市场自动化专家
• “部分高级功能的文档有待完善。” — 解决方案架构师
• “非常复杂的工作流有时性能表现不佳。” — 企业开发者

Dify社区反馈

总体评分： 约4.5/5（基于早期用户评价）

正面评价：

• “我们几天内就构建并部署了产品AI助手，而非几个月。” — 产品经理
• “模板化方法显著加快了开发周期。” — AI应用开发者
• “界面直观，非技术团队成员也能调整。” — 数字化转型负责人

建设性意见：

• “缺少一些集成，限制了特定用例的适用性。” — 企业架构师
• “希望能对底层基础设施有更多控制。” — 云工程师
• “作为新平台，仍需解决一些稳定性问题。” — AI解决方案提供商

安全与隐私考量

实施任何自动化或AI平台时，安全与隐私是首要关注点：

n8n

安全策略：

• 支持自托管，数据完全掌控
• 云端版本支持端到端加密
• 细粒度访问控制与权限管理
• 遵循主要安全标准
• 定期安全审计与更新

Dify

安全特性：

• SOC 2合规（进行中）
• 传输和静态数据加密
• 基于角色的访问控制
• 定期安全评估
• 针对AI应用的隐私设计

“对于我们受监管行业，n8n的自托管选项是唯一符合合规要求且满足自动化需求的方案。” — 金融服务公司合规官

如何选择：哪个平台更适合您？

基于上述全面分析，以下建议助您决策：

选择 n8n 如果：

• 需要广泛的定制和灵活性
• 自托管和数据主权是关键需求
• 团队具备技术能力以利用高级功能
• 需集成多种服务和系统
• 主要关注通用工作流自动化，AI为辅助
• 预算有限，倾向开源方案

选择 Dify 如果：

• 主要目标是AI应用开发
• 偏好低代码/无代码快速开发
• 团队包含非技术成员需参与
• 专注于LLM集成和AI工作流
• 快速部署优先于基础设施控制
• 构建面向客户的AI应用，如聊天机器人或内容生成器

结语

n8n和Dify均为自动化与AI开发领域的强大解决方案，但它们从不同角度切入。n8n作为灵活的通用工作流自动化平台，提供丰富定制和部署选项；Dify则作为专注AI应用开发的平台，通过用户友好界面实现LLM集成的便捷。

您的选择应基于具体需求、技术能力和长期目标。寻求全面工作流自动化和最大灵活性的组织，n8n是稳健之选；专注于快速构建AI驱动应用且技术门槛较低的团队，则可考虑Dify。

随着两平台不断发展，未来创新或将模糊这些界限。自动化与AI领域变化迅速，定期评估工具选择以确保满足组织需求尤为重要。

您是否使用过n8n或Dify进行项目开发？欢迎分享您的经验，助力他人在自动化与AI开发之路上做出明智选择。