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标题: n8n vs Dify:我用两个神器写 AI Agent 后的真心话与避坑指南 [打印本页]

作者: 链载Ai    时间: 昨天 14:18
标题: n8n vs Dify:我用两个神器写 AI Agent 后的真心话与避坑指南



什么是 n8n / 什么是 Dify

n8n

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。


Dify

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”。


总结差异


我在真实项目中的使用体验

1. 用 n8n 写 Agent:像搭乐高,但得自己找零件

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:

  1. 用户在线填写一个需求表单(收集问题、联系方式)
  2. 系统将表单内容交给 AI 生成个性化回复
  3. 回复通过邮件自动发送给用户,并抄送客服团队
  4. 如果用户 48 小时内未回复,则自动发送跟进提醒

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。


2. 用 Dify 写 Agent:像拎包入住的公寓,家具都帮你配好

场景
我做了一个面向企业内训的 AI 问答助手:

  1. 员工可以直接在聊天窗口提问,比如“我们公司的假期政策是什么”
  2. 系统在内置知识库中检索公司制度文档
  3. 结合 Prompt 生成规范、友好的回答
  4. 支持随时切换不同模型(Claude、GPT-4、GPT-4o 等)来测试回答风格

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。


3. 混搭使用:n8n 调度 + Dify 执行

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:

  1. n8n 每天早上 9 点抓取前一天的行业新闻 RSS
  2. 对数据进行筛选、去重、分类
  3. 调用 Dify Agent 生成不同社交平台(微博、LinkedIn、公众号)风格的推文草稿
  4. 最终将草稿推送到 Slack,供编辑审核发布

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。


总结

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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