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什么是 n8n / 什么是 Difyn8n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- n8n：偏向通用型自动化平台，AI 只是它的一个模块，优势是自由度高、集成面广。
- Dify：偏向垂直型 AI 平台，所有功能围绕 AI 场景展开，优势是上手快、AI 功能深度好用。
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：
体验 - 节点（Nodes）数量丰富，跨系统集成很容易：我直接用 n8n 接 Google 表单、OpenAI API、SMTP 邮件服务器，没有额外写一行代码。
- 流程可视化，每个节点的数据都能调试查看，方便定位问题。
- AI 只是它的一个“插件”，Prompt 管理、上下文保存、模型切换这些都要自己实现。
- 如果 AI 的生成逻辑有更新，要回到多个节点里手动改 Prompt，流程复杂时维护成本高。
 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： - 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”
- 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 - Prompt 管理界面化，支持多版本保存和回滚，改动不会影响其他功能。
- 知识库管理很方便，直接上传文档或链接，Dify 自动向量化并接入到 Agent。
- 对非 AI 任务支持有限，比如我想要用户问题被记录到公司 CRM，就必须额外写 webhook 或在外部系统做集成。
- 特别是有些需要代码处理的逻辑，如果要用到 Python，还需要在外部 CLI 工具实现并挂载，操作流程复杂。
- 流程控制不如 n8n 灵活，条件判断、复杂数据处理能力偏弱。
 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： - n8n 每天早上 9 点抓取前一天的行业新闻 RSS
- 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
做法 - AI 内容生成全部交给 Dify，这样我可以在不改 n8n 流程的情况下频繁调整 Prompt、切换模型
效果 - Dify 的 AI 专业化能力，让内容生成部分既高质量又易维护
- 对团队来说，只需要在 Slack 审核推文即可，技术复杂度被完全屏蔽
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- n8n给了我一个能搭任何积木的平台，但要自己准备胶水、螺丝和说明书；
- Dify则是把 AI 那一部分帮我准备好了，你只需要摆桌椅、拧灯泡就能住进去。
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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