n8n和Dify作為兩大主流工具，分別專注于通用自動化和AI應用開發領域，選擇哪個更“好用”需結合具體需求、團隊能力及業務場景綜合判斷。以下是核心維度的對比分析：
一、核心定位與適用場景
| 維度 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 核心定位 | 開源全場景自動化工具，專注跨系統集成與復雜流程自動化 | 低代碼AI應用開發平臺，以LLM為核心構建智能應用 |
| 適用場景 | 電商訂單同步、IT運維自動化、數據清洗等非AI類流程 | 智能客服、內容生成、知識庫問答等AI驅動場景 |
| 典型用戶 | 技術團隊（如DevOps、IT中臺） | 產品經理、業務部門（低門檻AI開發） |
二、技術架構與功能特性對比
| 維度 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 核心技術 | 基于JavaScript/Python的節點式架構，支持400+預置節點和自定義代碼 | 內置OpenAI、DeepSeek等LLM接口，支持RAG框架與可視化編排 |
| AI集成 | 需通過API擴展（如OpenAI插件），非原生AI支持 | 原生AI驅動，支持多模型熱切換與知識庫管理 |
| 部署方式 | 支持自托管（Docker/K8s），數據完全自主 | 云端為主，企業版支持私有化部署 |
| 擴展性 | 開源生態活躍，支持自定義節點和復雜邏輯 | 依賴第三方模型API，擴展性受限于LLM生態 |
三、成本與學習門檻
| 維度 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 成本模型 | 開源免費（自托管零成本），企業版按功能收費 | 模型調用按Token計費（如OpenAPI費用），企業版需訂閱 |
| 學習門檻 | 需理解API和編程邏輯，適合技術團隊 | 低代碼/無代碼界面，非技術用戶可快速上手 |
四、優劣勢總結
n8n的優勢
- 全場景自動化：支持跨系統數據同步（如ERP與物流系統聯動）。
- 數據主權：自托管保障隱私，適合金融、醫療等高合規場景。
- 靈活性：開源且支持自定義代碼，可深度定制流程。
Dify的優勢
- AI原生開發：內置LLM接口與RAG框架，優化智能問答與內容生成。
- 低門檻快速落地：5分鐘搭建AI客服，適合驗證MVP。
- 企業級功能：權限管理、流量監控滿足生產環境需求。
局限性
- n8n：缺乏內置AI功能，需額外集成；學習曲線較陡。
- Dify：依賴第三方模型成本高；復雜非AI流程支持弱。
五、選型建議
-
優先選n8n的情況：
- 需求以跨系統自動化為主（如訂單-庫存同步、數據清洗）。
- 團隊有技術能力，注重數據隱私與成本控制。
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優先選Dify的情況：
- 需求圍繞AI能力落地（如智能客服、文檔分析）。
- 團隊技術資源有限，需快速驗證原型。
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組合使用場景：
- 結合兩者優勢：用n8n處理數據同步，Dify開發前端AI應用（如合同解析后觸發客服工單）。
六、未來趨勢
- n8n：向AI Agent編排演進，探索智能制造場景的自動化適配。
- Dify：強化多模態支持（如圖文生成），優化LLMOps工具鏈。
總結：若業務核心是AI應用開發（如生成式問答），Dify更高效；若需復雜系統集成與自動化（如跨平臺數據流轉），n8n更具優勢。最終選擇需平衡技術能力、成本及合規要求。
