N8N vs. Dify：流程自动化与AI原生应用选型

一、产品定位与核心能力差异

本文将系统性对比分析 N8N 与 Dify 这两款工具，在产品定位、技术特性以及适用场景上的关键区别。

N8N 是一款专注于工作流自动化的开源工具。其核心能力在于实现跨系统的数据集成与高效流转，尤其适用于构建复杂的系统间联动逻辑。可以认为， N8N 扮演着“数字世界的连接器”的角色。该平台对社区贡献节点和自定义节点开发也表现出较好的友好度，方便技术人员进行扩展。

Dify 则定位为 AI 原生应用开发平台。它聚焦于利用大语言模型 (LLM) 来构建智能化应用系统，赋予这些应用“智能决策”和“自然语言理解”的能力。因此， Dify 更像是“大模型的外挂大脑”，致力于简化和加速 LLM 应用的落地。

二、设计理念与工作方式

• N8N 采用了成熟的可视化拖拽式节点配置界面。平台内置了超过 400 个节点，这些节点覆盖了常见的跨系统流程自动化需求，例如 HTTP 请求、数据库操作、各类云服务的集成等。其目标用户更多是有一定技术背景的开发者或运维人员。
• Dify 同样采用了基于流程的节点编排模式进行应用构建。然而， Dify 的侧重点在于 AI 相关任务流的配置，例如 Prompt 工程与管理、知识库的接入与优化、以及 RAG (检索增强生成) 流程的快速配置。

尽管两者在表面上都采用了“节点式可视化”的交互方式， Dify 的工作流本质是围绕 AI 推理和语义处理任务来展开和优化的。

三、技术架构与扩展能力

N8N

• 其核心是基于 Node.js 实现，同时支持使用 JavaScript 和 Python 脚本进行功能扩展和自定义开发。
• 通过内置节点或第三方开发的节点， N8N 可以调用如 OpenAI API 等外部 AI 服务，从而间接实现 AI 能力的接入。
• N8N 更注重数据处理、格式转换、定时执行、系统对接等传统意义上的“自动化脚本逻辑”的实现与管理。

Dify

• 平台深度集成了多种主流的大语言模型，例如 OpenAI 的 GPT 系列模型、 DeepSeek 模型、以及阿里巴巴的千问系列模型等。
• Dify 原生支持知识库构建、RAG 技术、精细化的提示词配置、上下文记忆管理以及多模型按需切换等 AI 应用核心功能。这体现了其“AI 原生”的设计思路，例如对向量数据库的集成和对 Agentic AI 工作流的潜在支持。
• 因此， Dify 更适合用于开发具备“语义理解、智能问答、内容生成”等高级 AI 功能的应用。

简而言之， Dify 的设计是面向 AI 驱动的应用场景，而 N8N 则更偏向于一个由传统逻辑驱动的“流程引擎”。

四、应用场景对比

具体案例分析：

• 若目标是构建一个支持七种语言的“跨境电商”智能客服系统，利用 Dify 内置的多语言 LLM 支持和智能体构建能力会更为高效。
• 若任务是完成“ERP 系统与后端数据库之间的数据同步，并设置基于特定条件的报警通知机制”，那么 N8N 强大的系统集成和任务调度能力将是首选。

五、部署方式与开源策略

• N8N 和 Dify 均支持私有化部署。这对于需要将系统部署在企业内网、确保数据安全和满足合规性要求的场景至关重要，整个过程无需直接访问公网。
• 两者都提供了开源版本，允许用户和开发者自主下载、部署和修改；同时，它们也提供功能更全面、包含商业支持的企业版，以满足不同规模企业的需求。

值得注意的是， N8N 与 Dify 并非相互排斥的工具，在很多复杂场景下，它们可以组合使用以发挥各自的优势。例如：

• 使用 N8N 搭建后端的自动化调度逻辑，负责数据的 ETL (抽取、转换、加载) 和任务触发。
• 使用 Dify 构建面向用户的前端智能交互系统，如处理用户的自然语言提问、进行智能化的内容推荐等，其所需数据可由 N8N 预处理后提供。

六、核心特性对比一览