概览

Dify 与 n8n：AI 工作流自动化两条路线

Dify（150k+ stars）定位 AI 应用开发平台，LLM 优先、内置 RAG / Agent / 工作流；n8n（198k+ stars）定位通用工作流自动化，数百个系统集成，AI 是最近才加进来的能力。本文从定位、集成生态、AI 能力、学习曲线和典型用户五个角度对比。

对比项目

TypeScript · NOASSERTION

152.6k ★

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供可视化的 Agent 编排界面，支持工作流、知识库和多种模型。

platformworkflowragtypescript

TypeScript · NOASSERTION

200.9k ★

n8n 是一个功能强大的工作流自动化平台，原生支持 AI Agent 节点，可编排多步骤 Agent 工作流并集成数百种外部服务。

workflowautomationai-agentintegrationtypescript

适合场景	Dify	n8n
产品定位	AI 应用开发平台：从 0 搭建一个"上传文档 + 问答 + 工具调用 + Agent"的应用，所有 AI 相关组件都是一等公民	通用工作流自动化平台：数百个系统集成（Slack / GitHub / Salesforce / MySQL 等），AI 是新加入的能力模块（AI Agent node）
集成生态	围绕 LLM 生态：OpenAI / Anthropic / Mistral / 自托管 Ollama / Qwen / DeepSeek，向量库（Qdrant / Weaviate / Milvus），少量 SaaS 集成	围绕业务系统：Google Workspace / Microsoft 365 / Slack / Notion / Airtable / 数据库 / API / Webhook，几乎覆盖所有企业 SaaS
AI 能力深度	RAG / Agent / 工作流编排都是核心：内置知识库、文档解析、Agent ReAct 循环、可视化 prompt 编辑、生产监控	AI Agent node 起步晚但迭代快；workflow 主要靠 code node 写 JS / Python 调用 LLM，灵活但 AI-specific 工具少
上手成本	Dify Studio 是 drag-and-drop 编辑器，5 分钟能跑通第一个 LLM 应用。AI 概念对开发者友好	n8n 也是可视化节点编辑器，但数百个节点 + 复杂表达式（JSON / JMESPath）对非工程师门槛高。AI Agent node 上手较快
适合谁	想快速搭一个 AI 应用（客服 / 知识库 / Agent）且以 LLM 为核心能力；不需要把企业内部 200 个 SaaS 串起来	需要在企业内部把多种业务系统串起来做端到端自动化，AI 是其中一个环节；工作流偏业务编排而非 AI 应用

建议根据你的主要工作流、技术栈语言和集成需求来选择。用于生产前，请进一步查看项目文档、社区活跃度和最近的 GitHub 维护情况。

能。常见做法是用 Dify 跑 AI 应用层（RAG / Agent），用 n8n 做外部系统编排，把 Dify 当一个 HTTP service 调用。n8n 提供 HTTP Request node，Dify 暴露 API endpoints。这种分层在企业 AI 项目里很常见。

基础流程不需要。Dify Studio 的可视化编辑器 + 提示词模板覆盖 80% 的常见场景。需要自定义时用 Python 函数节点或 webhook 调用外部服务。代码需求比 n8n 低很多。

n8n 提供 AI Agent node（基于 LangChain），配置 LLM provider + tools 即可跑 Agent。其他 AI 任务通过 OpenAI / Anthropic 节点调用 LLM API。复杂逻辑要写 JS 或 Python code node。

两者都有自托管版（免费 + 自己运维）。n8n 自托管是 Sustainable Use License，限制为内部业务或非商用；Dify 是 modified Apache 2.0（对多租户 SaaS 提供 + 不可改 LOGO 有商业使用限制）。云托管按 usage 阶梯计费，对小项目都不贵。