n8n vs LangChain：2025 自动化工具选哪个

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• n8n
• LangChain
• 选型建议
• 结论

大家好，我是小 A。

在自动化和 AI 应用开发领域，n8n 和 LangChain 是目前关注度最高的两个名字。很多团队在进行技术选型时，往往会陷入纠结，到底该用哪一个？

为了回答这个问题，我花了数周时间，分别使用这两个工具搭建了真实的工作流，从环境配置、流程设计到调试纠错，进行了全方位的实测。

接下来，我们看看它们在实际使用中的具体表现。

一、 n8n

1. 核心优势

所见即所得

n8n 的最大卖点在于 快 和 直观。它提供了一个可视化的画布，用户不需要写代码，只需通过拖拽节点并进行连线，就能完成复杂的逻辑编排。

2. 实战案例：智能邮件分发

在实测中，我搭建了一个自动处理邮件的流程：

a. 触发： 使用 Gmail 节点监听新邮件。

b. 判断： 连接一个 Switch 节点，设置规则（如标题含“发票”归为财务类，含“加急”归为预警类）。

c. 执行： 财务邮件自动写入 Google Sheets，预警邮件发送到企微。

体验总结 整个过程非常流畅，每一步的数据输入和输出都清晰可见。对于非技术人员（如运营、产品经理）或者需要快速验证想法的开发者来说，n8n 极大地降低了门槛。

3. 调试与排错

n8n 的调试功能非常适合业务场景：

a. 可视化报错： 出错的节点会直接变红。

b. 数据透视： 点击节点可以看到详细的输入/输出数据 JSON，方便排查是数据格式问题还是逻辑问题。

c. 单步重试： 修改参数后，可以只重新运行出错的节点，而无需重跑整个流程。

二、 LangChain

1. 核心优势

深度控制力

与 n8n 不同，LangChain 是为 开发者 设计的。它没有图形界面，你需要通过编写代码来定义逻辑。但这换来的是对 AI 模型行为的极致控制力。

2. 实战案例：长文档智能摘要

为了测试 LangChain，我编写了一个文档处理脚本：

a. 加载与切割： 使用 Document Loaders 加载文档，并用 Text Splitters 将长文切割成适合模型处理的小块。

b. 链式调用： 定义一个 Chain，让 AI 对每个切片生成摘要。

c. 汇总： 最后将所有片段摘要合并成一份总报告。

体验总结 虽然需要写代码，但 LangChain 提供了大量封装好的组件，让开发者能快速构建 RAG（检索增强生成） 系统或复杂的 Agent。它的灵活性是图形化工具难以比拟的。

3. 调试与观测

LangChain 本身没有界面，但它配套的 LangSmith 平台提供了强大的监控能力：

a. 链路追踪： 可以看到 AI 思考的每一个步骤，包括 Prompt 是如何组装的、Token 消耗了多少、响应延迟是多少。

b.优化闭环： 如果 AI 回答不准确，可以通过追踪链路精准定位是检索环节出了问题，还是 Prompt 需要优化。

三、 选型建议

为了更直观地展示差异，我将两者的特性梳理如下：

四、 结论

经过实测，我的建议如下：

选择 n8n 的情况：

1. 你的目标是 解决具体的业务问题，例如自动化营销、数据同步、客户消息自动回复。
2. 团队中包含非技术人员，或者追求 最快速度上线。
3. 你需要连接大量外部应用（如飞书、钉钉、Salesforce），且不想花费时间写接口代码。

选择 LangChain 的情况：

1. 你的目标是 开发复杂的 AI 产品，例如垂直领域的知识库助手、具备复杂推理能力的智能体。
2. 你是工程师，需要对 AI 的 Token 消耗、响应延迟、上下文记忆 进行精细化控制。
3. 你需要构建深度定制的 RAG 系统，或者需要对 Prompt 进行版本管理和评估。

✅ 融合方案（推荐）：

在实际的生产环境中，这两者往往可以共存。

你可以用 n8n 作为主体，负责接收用户请求、调用外部 API、发送通知；

同时用 LangChain 作为大脑，将其封装成一个微服务或 API，供 n8n 调用。

这样既利用了 n8n 的流程编排效率，又保留了 LangChain 处理复杂 AI 逻辑的能力。

希望这份评测能帮助你理清思路。我是小 A，我们下期见。

参考资料：

• n8n 官方文档
• LangChain 官方文档
• LangSmith 平台介绍