n8n vs Dify：一名资深工程师的亲身对比报告

作为一名在自动化领域摸爬滚打十余年的老兵，过去几个月我深入研究了目前市面上呼声极高的两个平台：n8n 和 Dify。说实话，起初我是带着“又有两个被吹上天的工具”这种审视的心态去接触的。但在经过几个月的实际项目验证后，我不得不承认，它们确实各有千秋，在特定场景下表现得相当出色。

今天，我就从使用者的角度，来聊聊这两个平台的优缺点，分享我最真实的体感。

第一印象：截然不同的设计哲学

刚打开 n8n 时，感觉像是回到了熟悉的开发环境。整个界面充满了 工程思维：节点、连线、触发器，逻辑清晰[^2_4][^2_8]。而 Dify 给我的感觉完全不同，它更像是一个为 产品经理和业务人员 设计的工具，界面清爽，操作直观。

从架构设计上看，n8n 走的是传统工作流自动化的路子，侧重于 系统集成和数据流转。它内置的 400+ 个节点几乎覆盖了所有主流 SaaS 服务和 API 接口。而 Dify 则是 AI 原生 的思路，从底层就是围绕大语言模型构建的。

n8n 深度体验：老牌自动化工具的新活力

核心能力验证

经过三个月的高强度使用，我在公司内部部署了 n8n，主要测试了以下几个场景：

数据集成管道：我们有个典型的需求，要把 Salesforce 的客户数据同步到内部 CRM，同时更新库存系统。在 n8n 里实现这个过程非常顺畅：

• Salesforce 触发器 监听数据变更
• HTTP 请求节点 调用内部 API
• 数据转换节点 处理格式差异
• 条件判断节点 处理异常
• Slack 通知节点 发送处理结果

整个流程搭建大概只花了不到 2 小时，而用传统的 ETL 工具，可能需要一周的开发时间。

AI 能力融合：让我印象最深的是 n8n 最新版引入的 AI Agent 节点。我尝试搭建了一个 自动客服分流 流程：用户发邮件到 support@，系统自动调用 OpenAI 分析问题类型，分发到不同的处理流程。这种 AI + 自动化 的组合，确实打开了新思路。

技术架构优势

n8n 的技术底座非常扎实，基于 Node.js，支持 自定义代码节点。在实际使用中，我发现它有几个明显的优势：

1. 极强的扩展性：内置节点满足不了需求时，可以直接写 JavaScript 或 Python 代码，这对开发者非常友好
2. 性能稳健：处理大量数据时表现稳定，我们测试过单次跑 10 万条数据的场景
3. 部署灵活：支持 Docker、Kubernetes 等多种部署方式，企业级特性完善

现实痛点

当然，n8n 也不是完美的。使用过程中，我遇到了几个比较头疼的问题：

• 上手门槛高：非技术人员理解节点间的数据流转关系需要时间
• UI 复杂度高：当工作流节点超过 50 个时，画布会变得比较混乱
• 错误调试难：复杂流程报错时，排查问题比较耗时

Dify 深度体验：AI 原生应用的新范式

开箱即用的 AI 能力

Dify 最打动我的，是它对 AI 能力的原生支持。不需要复杂的配置，几分钟就能搭出一个 智能客服机器人。我用它搭建了几个典型的 AI 应用：

企业知识库问答：上传公司的技术文档和 FAQ，Dify 自动进行向量化处理和索引构建。用户提问时，系统能准确检索相关内容并生成回答。整个过程 零代码，这对产品团队来说简直是福音。

多模型管理平台：Dify 支持同时接入 OpenAI、Claude 以及国内的各种大模型。实际项目中，我们可以针对不同场景选择性价比最高的模型，灵活控制成本和效果。

RAG 技术落地

Dify 的 RAG（检索增强生成）功能让我印象深刻。以往搭建 RAG 系统，需要自己处理文档解析、向量化、检索等一系列复杂流程。现在在 Dify 里，只需要几步配置：

1. 上传文档（支持 PDF、Word、TXT）
2. 选择分段策略
3. 配置检索参数
4. 编排到对话流程中

这种简化程度，直接把 AI 应用的开发门槛通过地板打破了，让 不懂 AI 的产品经理 也能快速上手。

工作流编排能力

Dify 的 Workflow 功能虽然节点不如 n8n 丰富，但针对 AI 场景 做了深度优化。实际使用中，我发现它在以下方面表现出色：

• Prompt 工程：内置的 Prompt 编辑器和版本管理功能非常实用
• 对话流设计：Chatflow 模式特别适合构建复杂的对话逻辑
• 模型切换：可以在不同步骤使用不同的 AI 模型

深度横评：场景决定选择

经过几个月的并行使用，我总结了两个平台的核心差异：

技术复杂度对比

从 技术门槛 来看，n8n 更适合有一定 技术背景 的团队。虽然它也是可视化编辑器，但要真正玩转，还是需要理解 HTTP 协议、JSON 格式、API 调用等技术概念。

而 Dify 是真正做到了 低代码甚至零代码。即使是 不懂编程 的业务人员，也能通过拖拽和配置构建出 AI 应用。这个差异决定了两个平台的受众群体完全不同。

集成能力对比

n8n 在 系统集成 方面绝对是王者，400+ 个节点几乎覆盖了市面上所有的主流 SaaS 服务。而且它支持自定义代码节点，扩展能力极强。

Dify 的集成能力相对弱一些，主要集中在与 AI 模型和向量数据库 的集成上。但在 AI 应用构建 这一垂直领域，它的专业度是 n8n 比不了的。

性能与稳定性

在实际测试中，两个平台都还是比较靠谱的。n8n 在处理大规模数据流时表现稳健，我们测试过连续运行 72 小时处理数十万条数据。

Dify 则在 AI 推理的响应速度上做了很多优化，支持流式输出和批量处理，体验很流畅。

成本分析：不只是价格

显性成本

从价格上看，n8n 的云服务版 €20/月起，最高 €50/月。Dify 的团队版 $59/月起，最高 $159/月。

表面看 Dify 更贵，但这个比较不公平。因为两个平台的功能定位完全不同，直接比价格没有意义。

隐性成本

更重要的是 隐性成本。使用 n8n 需要 技术团队 的持续投入，包括流程设计、维护、排错。而 Dify 的 低代码 特性，让 产品团队 可以直接上手，减少了对技术资源的依赖。

从 ROI（投资回报率） 角度看，如果你的目标是快速验证 AI 应用的业务价值，Dify 显然更合适。如果你是要构建复杂的企业级自动化系统，n8n 的长期成本可能更低。

组合拳：1+1>2 的可能性

在实际项目中，我发现 n8n 和 Dify 其实可以很好地打配合。

一个典型的场景是 智能客服系统：

1. 用户提问首先经过 Dify，利用其强大的 AI 能力进行意图识别和初步回复
2. 对于需要人工处理的复杂问题，Dify 通过 API 将结构化数据传给 n8n
3. n8n 负责后续的工单创建、派单、通知等业务流程自动化
4. 整个过程的数据和反馈，又可以流回 Dify 用于优化 AI 回答质量

这种组合使用，充分发挥了两个平台的长处，实现了真正的 端到端智能化。

实战建议：如何选择与起步

结合我的实际使用经验，给出几点建议：

什么时候选 n8n

• 团队有一定技术基础
• 需要进行复杂的系统集成
• 对工作流的灵活性要求高
• 有大量的 API 调用和数据处理需求

什么时候选 Dify

• 想快速构建 AI 应用
• 团队技术力量薄弱
• 主要需求是智能问答、内容生成等 AI 功能
• 需要快速验证 AI 应用的业务价值

建议的学习路径

n8n 入门：

1. 先从简单的 HTTP 请求开始，理解节点和数据流的概念
2. 慢慢加入条件判断、循环等逻辑节点
3. 学习错误处理和监控配置
4. 尝试自定义代码节点

Dify 入门：

1. 先体验官方的预置应用模版
2. 尝试上传由于文档构建知识库
3. 学习基本的 Prompt 提示词工程
4. 探索不同 AI 模型的特点和适用场景

结束语：工具选择的哲学

经过几个月的深度折腾，我最大的感触是：没有完美的工具，只有适合的选择。

n8n 和 Dify 代表了两种不同的技术路线：传统工作流自动化和 AI 原生应用开发。它们在各自的领域都做到了极致，关键看你的团队现状和业务需求。

如果你的团队正在考虑引入自动化或 AI 能力，我的建议是：先想清楚目标，再选工具。是为了解决系统集成难题，还是为了搭建 AI 应用？是追求极致的灵活性，还是追求最快的交付速度？

想清楚了，选择自然就简单了。

最后，我想说的是，这两个平台都在快速迭代中，我相信在不久的将来，它们会在各自的道路上走得更远，也希望能看到更多的融合与创新。毕竟，用户需要的不是工具的竞争，而是更好的解决方案。