从产品功能上看,n8n是一个可视化工作流自动化工具,它允许用户通过节点(Nodes)把不同的系统、API、数据库串联起来,形成自动化的业务流程。
它并不是专为 AI 设计的,但通过 API 节点可以无缝接入各类 AI 服务,实现数据处理、逻辑判断、AI 调用等混合流程。
如果用比喻来辅助理解,n8n 更像是一个“自动化流水线搭建平台”,你可以按需要拼装各种“机器”,AI 只是其中一个可选零件。
从产品定位上看,Dify是一个面向 AI 应用开发的平台,核心聚焦在Prompt 管理、知识库接入、模型调用、Agent 工作流等 AI 相关能力上,并且为这些环节提供了可视化配置界面和即用型 API,降低了 AI 应用的开发门槛。
它不追求集成所有类型的系统,而是把精力集中在 AI 这一垂直领域。
如果用比喻来辅助理解,Dify 更像是一间“已经装修好的 AI 公寓”,Prompt、知识库、模型调用都配好了,你只需带着业务数据和对话逻辑“拎包入住”。
场景
在一个客户服务自动化项目中,我需要实现这样一个闭环:
体验
感受
n8n 在这种多环节、跨系统的长流程里表现很稳定,但如果项目的核心是 AI 逻辑,就会感觉在它里面“埋”AI 有点笨重。它像是给你一大盒乐高,你可以拼任何东西,但每个零件都得自己找好位置。
场景
我做了一个面向企业内训的 AI 问答助手:
体验
感受
Dify 在单一场景的 AI 应用上效率非常高,特别是需要频繁调整 Prompt、测试不同 AI 模型的时候。
但它像是一间已经装修好的公寓——家具、电器齐全,如果你想加一个“阳台菜园”(复杂的非 AI 功能),就要找外援了。
场景
我为一个内容营销团队做了一个社交媒体自动化助手:
做法
效果
感受
这种组合能同时拥有灵活性和快速迭代的优势,尤其适合需要频繁改 AI 逻辑,但又依赖复杂数据处理的项目。
如果你也在做 AI 项目,不妨先想清楚:
明确了需求,再选工具,灵活搭配,会省下很多时间和力气。
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