n8n vs Dify，2025 年 AI 技术栈怎么选择
目录
一、 Dify
A. 定位
Dify 本质上是一个 大模型运营平台 (LLMOps)。 它的核心任务是降低 AI 应用的开发门槛。它封装了 RAG（检索增强生成）、提示词编排 和 模型管理 等复杂技术，让用户能快速构建出生产级的 AI Agent。
B. 核心优势
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直接可用的 RAG 引擎 这是 Dify 的最强项。你只需上传 PDF 或 Word 文档，系统会自动完成清洗、分段和向量化。相比于在 n8n 中手动搭建向量检索流程，Dify 的效率提升是指数级的。
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可视化的 Prompt 调试 Dify 提供了一个专注于提示词工程的 IDE。你可以一边调整提示词，一边实时预览不同模型的输出效果，极大降低了调试成本。
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模型中立 支持快速接入和切换各类主流大模型。无论是闭源的 OpenAI，还是开源的 Llama 3，都可以在同一套业务逻辑中无缝切换。
C. 明显短板 (Cons)
- 非 AI 逻辑处理能力弱：当涉及复杂的非 AI 业务逻辑（如复杂的数学计算、多层嵌套循环、特定格式的数据转换）时，Dify 的表现不如专业自动化工具灵活。
- 生态连接有限：虽然 Dify 也在扩展插件，但其原生支持的外部应用数量远少于 n8n，往往需要依赖 Webhook 进行扩展。
二、 n8n
A. 定位
n8n 是一款 工作流自动化平台。 它的核心在于 连接，将分散的 SaaS 软件、数据库和 API 接口打通，实现数据的自动流转。
B. 核心优势
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极致的连接能力 拥有超过 1000 个 原生集成节点。从 CRM 系统到协作工具（钉钉/飞书），再到各类数据库（PostgreSQL），n8n 几乎能连接一切。
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复杂的逻辑编排 n8n 支持编写 JavaScript/TypeScript 代码来处理数据。这意味着你可以处理极度复杂的业务逻辑，比如*“从 1000 条订单数据中，筛选出异常项，并根据不同地区分发给不同销售”*。
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私有化部署友好 对于对数据隐私敏感的企业，n8n 提供了完善的 Docker 部署方案，确保业务数据不出内网。
C. 明显短板
- AI 开发门槛较高：虽然 n8n 新增了 AI Agent 节点，但要在 n8n 里从零搭建一套带知识库检索（RAG）的智能客服系统，复杂度远高于 Dify。你需要自己配置向量数据库、嵌入模型和检索逻辑。
三、 深度对比：谁更适合你？
基于实战案例，我们整理了以下对比维度：
| 维度 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 主要任务 | 数据同步、流程审批、跨系统操作 | 构建聊天机器人、知识库问答、AI 文本生成 |
| 处理逻辑 | 强逻辑（循环、条件判断、代码执行） | 强推理（意图识别、上下文理解、内容生成） |
| 数据流向 | 结构化数据（JSON, 表格）为主 | 非结构化数据（文本、文档）为主 |
| 典型场景 | 有新订单时，同步到 ERP 并通知发货 | 根据产品手册，回答客户关于售后的技术问题 |
四、 总结
技术工具的价值不在于其本身，而在于如何被集成到业务流中。
决策建议
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如果你的需求是造 AI工具（例如：给全公司做一个法律咨询助手），请直接使用 Dify。
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如果你的需求是自动化流程（例如：销售线索自动录入与分配），请直接使用 n8n。
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如果你的需求是业务智能化（例如：自动处理复杂的售后退款流程），请采用 n8n + Dify 的组合架构。
参考资料：
