开源AI对比--dify、n8n
原文网址：开源AI对比--dify、n8n-CSDN博客
简介
本文介绍开源AI工作流工具的选型。
对比
| 项 | dify | n8n | 占优者 |
| 学习难度 | 简单 | 中等 | dify |
| 核心理念 | 用LLM构建应用。 | “连接一切”。以工作流自动化连接各系统。 | 平手 |
| 工作模式 | Chatflow：对话。支持用户意图识别、上下文。 Workflow：自动化。支持条件逻辑、循环等。 | 起点为触发器（定时、webhook、事件； 节点通过数据流连接； 支持分支、条件和错误处理。 | 平手 |
| 集成数量 | 原生支持200+种LLM模型，统一接口调用。 | 通过专用节点支持OpenAI、HuggingFace等服务。 | dify |
| RAG能力 | 内置完整RAG管道，可视化知识库管理。 | 需手动组装RAG流程，组合多个节点实现。 | dify |
| Agent能力 | 内置支持（ReAct, Function Call）。 | 通过调用外部 Agent API 实现。 | dify |
| 用户界面 | 可视化工作流/知识库管理界面 | 可视化工作流编辑器 | dify |
| 第三方集成 | 主要集成AI相关API。 | 400+预建节点，连接各类服务和系统。 | n8n |
| 部署方式 | Docker、Helm、云服务 | Docker、npm、云服务 | 平手 |
| 硬件要求 | CPU 4 核 + 8GB 内存（普通办公电脑就能跑，高并发场景也稳） | CPU 4 核 + 8GB 内存（普通办公电脑就能跑，高并发场景也稳） | 平手 |
| 监控分析 | LLMOps功能，模型监控、日志、标注 | 工作流执行历史、Insights功能 | dify |
场景示例
dify
适合场景
想快速验证业务想法，比如做个智能客服、生成营销文案，或者团队技术资源有限。
真实案例
某世界 500 强公司用 Dify 搭建多语言工单系统，原本需要 10 人团队 2 周完成的开发，现在 1 个产品经理 3 天就搞定，每月节省 60 人 / 天工时；某地农商银行用它开发 “智能信贷助手”，客户经理输入客户资质，10 秒内就能获得个性化产品推荐，开发效率提升 30%。
n8n
适合场景
需要打通多个系统（比如让 CRM 里的客户信息自动同步到邮件系统，电商订单付款后自动通知物流发货），或者想实现数据清洗、自动化任务调度。
真实案例
某零售企业过去库存和物流系统 “各自为政”，经常出现有单无货的情况，用 n8n 连接后缺货率下降 35%，库存周转率提升 40%；某科技公司用 n8n 搭建服务器监控流程，结合 AI 节点自动分析日志异常，以前需要熬夜排查的故障，现在系统自动报警并定位问题，响应时间大缩水。