n8n 和 Dify 都能搭 Agent Workflow，但它们根本就是两条路

n8n 和 Dify 都能搭 Agent Workflow，但它们根本就是两条路

你选哪个？先别急，看完再决定。

都是低代码搭 AI Agent 的平台，都是一张画布拖流程图，都支持自托管。但如果你分别在 n8n 和 Dify 里搭同一个"客服 Agent"，最后会得到两个完全不同的东西：一个是潜伏在你内部系统里、到点自己干活的自动化机器人，另一个是嵌在官网右上角、等着用户来提问的聊天应用。

原因很简单，这两个项目的基因完全不同。n8n（目前约 20.2 万 stars）2019 年起步，主打通用工作流自动化，Agent 能力是 AI 浪潮里加上去的；Dify（约 15.3 万 stars）2023 年才出生，第一天就是 LLM 应用开发平台，今年 6 月的 1.0 版本才把"Agent OS"的旗帜正式立起来。

一句话概括：n8n 是往自动化里塞 Agent，Dify 是往 LLM 应用里塞自动化。 这篇文章把两者的 Agent Workflow 拆开对比，最后顺便盘一盘 Coze、Langflow、Flowise、RAGFlow 这些替代选项。

本文提纲

  1. 基因决定架构：自动化老兵和 LLM 原住民
  2. 两个 Agent 节点的对照：画布里装的东西完全不同
  3. 工具、记忆与 RAG：连接力对知识力
  4. 许可证、部署与成本
  5. 怎么选：按场景的决策表
  6. 不止这两个：替代方案盘点

基因决定架构：自动化老兵和 LLM 原住民

n8n 的世界观是"一切皆可连接"。平台自带约 1000 个官方集成，Gmail、Slack、Postgres、Jira、Shopify 都是现成节点，再加上海量社区节点。2.0 版本把 AI 能力系统化：原生集成 LangChain，一次引入 70 多个 AI 节点，Agent 从此只是这张巨大连接网络上的一种特殊节点。

Dify 的世界观是"一切围绕模型应用"。它的核心抽象不是"流程"，而是"应用"——聊天助手、Chatflow、Workflow、Agent 四种应用类型，每一种都自带模型管理、提示词管理、标注复盘和调用日志这些 LLMOps 设施。1.0 的官方说法是"从 LLMOps 到 Agent OS 的进化"，重心从管理孤立的模型调用，转向把 Agent、工具、知识、模型路由编排成一层统一的编排层。

这个基因差异决定了两件事：在 n8n 里，Agent 的终点通常是某个动作（发邮件、写数据库、发 Slack）；在 Dify 里，Agent 的终点通常是一次对话或一个 API 响应。

两个 Agent 节点的对照：画布里装的东西完全不同

两边的画布长得像，走近看完全是两回事。

n8n 的 AI Agent 节点本质是 LangChain 的 Tools Agent。一个最小的对话流由 Chat Trigger、AI Agent、Chat Model 三个节点拼成，Agent 节点上挂着 systemPrompt、maxIterations、outputParser 这些参数，周边再接四类子节点：模型（Chat Model）、记忆（Memory）、工具（Tool）、向量库（Vector Store）。想做子 Agent？把另一个工作流用 ToolWorkflow 包成工具，主 Agent 就能调用它。

Dify 的 Agent 节点是应用画布里的一块积木。画布上还有模型、知识检索、HTTP 请求、条件分支、循环、代码执行、模板转换这些块，拖拽组合成完整应用后，一键发布成 API 和嵌入式聊天窗口。Agent 的推理策略可以在 Function Calling 和 ReAct 之间切换，工具既可以是内置插件，也可以是外部 MCP 服务——Dify 的 MCP 是双向的，既能调别人的，也能把自己的工作流暴露成工具。

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n8n 的图以 Trigger 开头——定时任务、Webhook、邮件到达都能点火，Agent 是流程中间的一环；Dify 的图以用户或 API 开头，以发布的应用收尾。同一个"处理退款申请"的需求，在 n8n 里是一条"工单系统有新工单 → Agent 判断 → 调支付接口退款 → 通知客服"的后台流水线，在 Dify 里是一个"用户问退款，Agent 查知识库给答复"的对话应用。

工具、记忆与 RAG：连接力对知识力

这是两者差距最实质的地方。

n8n 强在连接。 任何官方集成节点都能直接变成 Agent 的工具，Code 工具节点提供 JS/Python 沙箱写自定义逻辑，HTTP 请求节点兜底所有没现成集成的场景。MCP 支持也做得细：McpClientTool 通过 JSON-RPC 消费外部 MCP 工具，schema 自动转 Zod 校验，带鉴权、过滤、超时和取消；反过来，n8n 还能通过内置的 McpService 把自己的工作流暴露给 Claude 这类外部 Agent 调用。记忆方面有 Buffer、Buffer Window、Summary、Postgres、Redis 好几种可选，会话隔离靠 session key 控制。

Dify 强在知识。 它内置了完整的 RAG 管线，这是 n8n 完全没有对应物的部分。1.0 的检索重构成混合搜索：向量检索加关键词检索，用 RRF 融合，再过一层 rerank 重排。第三方评测给的数据是召回率从 72% 涨到 89%，Top-5 精确率从 65% 到 91%，MRR 从 68% 到 88%——数字仅供参考，但"开箱即用的知识库"这件事本身对知识问答类场景就是碾压级优势。模型管理也一样细：同一个工作流可以让两个模型各分 50% 流量做 A/B，追踪满意度和延迟，达到置信阈值自动切流。

Dify 是 API-first 的，应用发布后立刻拿到标准接口：

curl -X POST 'https://api.dify.ai/v1/workflows/run' \
  -H 'Authorization: Bearer {api_key}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputs": {"query": "帮我总结这份周报"}, "response_mode": "blocking", "user": "demo"}'

n8n 想做到同样的事，得自己包一层 Webhook 加响应格式化。反过来，Dify 想连企业内部那堆 SaaS 系统，往往只能手写 HTTP 节点或开发插件——这正是 n8n 闭眼就能干的事。

许可证、部署与成本

两个都不是教科书意义的"开源"，坑要提前知道。

n8n 用的是 Sustainable Use License，属于 fair-code：自托管免费、源码可见，但不是 OSI 认证的开源协议，拿它做托管服务卖给第三方会受限。Dify 用的是 Dify Open Source License，基于 Apache 2.0 但加了附加条款，多租户 SaaS 化转售和移除 Logo 都被明确限制。

部署都是一把 docker-compose。体量上 Dify 明显更重：API、Worker、Web、Sandbox、数据库、Redis、向量库一串服务；n8n 单容器就能跑起来，配个 Postgres 就能上生产。价格上，n8n 自托管免费、云版按执行量计费；Dify 云版入门档 $59/月（5 用户、3 个工作流、1 万次运行），$199/月档放开用户数和 10 万次运行，企业版有 SSO、RBAC 和审计日志。

怎么选：按场景的决策表

你的场景 建议 理由
内部流程自动化：工单、审批、数据同步、定时报告 n8n 上千个集成是现成的，触发器丰富，Agent 只是流程一环
对外的客服机器人、知识问答、对话式应用 Dify 内置 RAG、模型管理、标注复盘，发布即用
需要把 Agent 能力嵌入自己的产品 Dify API-first，BaaS 定位就是干这个的
复杂编排：多 Agent 协作、人审环节、跨系统集成 n8n 工作流即工具，子工作流天然就是子 Agent
快速验证一个 RAG 想法 Dify 知识库开箱即用，n8n 得自己拼向量库节点
团队以运营/产品为主，少量技术支持 Dify 应用抽象更友好，不需要理解触发器和凭据管理

还有个不常被提的选项：两个一起用。Dify 负责对话和知识检索这一层，n8n 负责真正动手的后台动作，中间用 HTTP 或 MCP 打通。很多生产系统最后都长成了这个样子。

不止这两个：替代方案盘点

这条赛道 2026 年已经很挤了，几个值得知道的：

Coze（扣子）：字节的 Agent 搭建平台，coze-studio 已按 Apache-2.0 开源（约 2.1 万 stars）。插件生态和国内生态是最大优势，适合快速搭一个接微信、飞书、抖音的 Agent。缺点是自托管版本成熟度还在追赶云上版本。

Langflow：MIT 协议、约 15.4 万 stars，Python 写的可视化 LangChain 编排工具。和 Dify 定位接近但更偏开发者原型工具——给你一条完整的积木流水线，但不包办应用发布和运营设施。有意思的是它的 star 数已经悄悄超过了 Dify。

Flowise：约 5.5 万 stars，轻量级拖拽式 LLM 流程构建器。比 Dify 轻得多，适合小团队快速起一个聊天机器人，但知识库和企业级能力都薄。

RAGFlow：主打深度文档解析的 RAG 引擎。如果你的核心痛点是"几百份 PDF、扫描件、复杂表格要喂给模型"，它的文档解析能力比 Dify 自带知识库更狠，常和 Dify 或 n8n 组合使用。

Zapier / Make：n8n 在通用自动化赛道的老对手。Zapier 也推出了自己的 Agents，但 AI 编排深度和自托管自由度都差一截；不介意闭源和按任务计费、只要简单集成的团队可以考虑。

选型逻辑其实不复杂：先看你的核心痛点是"连接系统"还是"交付应用"，前者往 n8n 和 Zapier 里挑，后者往 Dify、Coze、Langflow 里挑；知识密集型场景把 RAGFlow 拉进来当外援。自动化平台和 LLM 平台的边界正在互相侵蚀——n8n 在往 LLM 走，Dify 在往自动化走——三年后它们可能长得越来越像，但现在，基因的差别还真实地写在每一次选型里。

参考文档与链接

你的 Agent 最后选了哪条路？踩过什么坑？评论区聊聊。觉得有用就点个赞，让更多人看到。

作者: itech001
来源: 公众号：AI人工智能时代(the-ai-era)
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本文首发于 AI人工智能时代，转载请注明出处。

posted @ 2026-08-24 22:04  iTech  阅读(3)  评论(0)    收藏  举报