数智时代：n8n 不够用？试试更懂数据的 HuggingFists

在「低代码+AI」的浪潮中，n8n 无疑是很多人心中的自动化神器。但当数据场景变得复杂、对智能化的需求越来越深时，n8n 也逐渐暴露出「不够用」的一面。

于是，HuggingFists 这个「更懂数据、更懂智能」的国产新秀登场了。它不仅解决了数据难搞、模型难训、流程难调的老大难问题，还把这一切做得更优雅、更可视化。

今天就带大家一起，重新审视「低代码 AI 平台」的新可能。

最近，开源自动化流程工具 n8n，凭借其对 LLM 及 AI 技术的整合支持，重新回到了人们的视野，并引发了广泛的关注。n8n 强大的可视化流程编排能力，让用户能够轻松地构建从简单任务到复杂业务逻辑的自动化流程。无论是跨系统的数据同步、智能通知推送、文档生成、市场营销自动化，还是 IT 运维监控等场景，n8n 都能通过丰富的内置节点和社区扩展实现高效集成。它支持 HTTP 请求、数据库操作、云服务调用等多种功能，几乎可以对接所有主流应用接口。

伴随着数智时代的兴起，AI 蓬勃发展，n8n 也顺势接入了 Deepseek、OpenAI 等大模型，整合了 AI 智能体等诸多能力。借助这些能力，n8n 已经能够在一些轻量级 AI 场景中发挥作用，比如自动生成邮件回复、提取文本摘要、辅助客服机器人等。

然而，在面对更高阶的数智需求时，n8n 也显现出一些局限性。当需要进行深度数据处理、大规模数据分析、实时预测建模或构建复杂的 AI 驱动型业务流程时，n8n 的结构设计和技术栈就显得有些力不从心了

未来是一个私域数据为王，智能优先的时代，任何用户都有更多结合 AI 应用私域数据的需求。一款能够更好打通数据与智能之间壁垒的自动化处理平台，将为用户在数智时代的发展中提供更大的助力。

HuggingFists 是一款社区版免费的、非开源低代码 AI 应用开发及运营平台，是一款更懂数据的自动化处理平台。与 n8n 一样，它也采用了面向节点的可视化流程编写方式。不过与其不同的是，它是从传统的数据科学平台演化而来的，所以其更擅长处理各类数据。HuggingFists 内置了 50+中连接器用于连接各类数据库、文件系统以及事件流；同时还内置了 400+种各类算子用于完成数据的处理、分析及 AI 应用。其算子的概念与 n8n 中节点的概念相似，都是数据流程中基本的功能单元。但也由于二者的设计理念、功能抽象上的不同，在进行流程编写时存在一定的思维差异，并最终体现为二者流程的功能差异。HuggingFists 更擅自动化数据处理，而 n8n 更适合搭建自动化工作流。

一站式低代码能力，如何让复杂变简单？

在 AI 和自动化工具百花齐放的今天，低代码开发已成为大势所趋。HuggingFists 不仅仅是「可视化流程」的再升级，更是把从数据汇聚到智能应用的全链条，打包成了一个低门槛、高自由度的平台。它究竟是怎么做到的？

如上图所示，HuggingFists 能够为数据的汇聚、处理、分析、训练、开发以及应用等多个环节提供低代码可视化的流程编写能力。在数据汇聚阶段，拥有同类能力的工具有 Kettle、StreamSet 等；在模型训练阶段，拥有同类能力的工具有 RapidMiner、KNIME、SPSS 等；而在应用开发阶段，目前以 AI 低代码开发工具为代表，有如 Flowise、Langraph、Dify、RagFlow、n8n 等。HuggingFists 为以上各阶段提供了一个统一的流程编写解决方案，用于降低使用者的学习成本，提升工作效率。

数据混战？HuggingFists 如何轻松搞定多源复杂数据

企业要做 AI 落地，第一道大关就是数据处理。面对结构化、半结构化和非结构化数据的「混战」，大多数工具往往束手无策。而 HuggingFists 则能化繁为简，轻松完成复杂数据的收集、解析与清洗。

在进行 AI 的企业级落地时，不难发现，整理各类数据所需要付出的代价依然占据了项目中的大部分成本。相较而言，Dify、RagFlow 等极易上手的工具在面对复杂的文件及数据场景时就显的不那么得心应手了。n8n 能够处理复杂些的文本类数据，而面对诸如图像、音频、视频等数据时也会变得束手无策。而此时正是 HuggingFists 大限身手的时刻。

HuggingFists 拥有全结构数据处理的能力，不但支持结构化数据，同时还支持半结构化(Json、Xml)以及非结构化数据(文件、图片、音频、视频)。使用其内置的“点分路径”表达式可以访问和解析各类半结构化数据；利用其集成的 HuggingFace 网站 20+种的任务类型，可以激活上百万种模型完成对各类数据的复杂处理。实现 OCR 识别、语音抽取、文本分类、关键帧抽取、物体识别、文本摘要......

从数据到智能：模型训练也能低代码化

拥有数据只是第一步，把数据变成有价值的洞察才是终极目标。HuggingFists 内置多种算法和自动化训练能力，让模型开发变得像「搭积木」一样直观，真正降低 AI 应用的门槛。

在完成了数据的整理后，HuggingFists 还支持对数据进行挖掘分析，用于发现数据中的潜在价值。HuggingFists 内置了包括：特征处理、聚类、分类、回归、时序、距离、关联等在内的几十种算法，方便使用者对数据进行模型训练、模型管理。并支持使用者利用训练好的模型进行业务环境的预测。

把大模型变成“超级大脑”：智能应用全解锁

数据处理、模型训练都就绪后，最让人期待的就是构建智能应用。HuggingFists 提供了丰富的低代码工具和对大模型的全面支持，让大模型不再是「实验室玩具」，而是可以真正落地的「超级大脑」。

最后，HuggingFists 将平台的所有能力全部打包与 LLM 相结合，用以实现不同 AI 应用的开发。HuggingFists 在此处的技术理念与 n8n 一致，都视 LLM 为一个大脑，而平台工具则扮演了各类感观器官以及手脚等运动器官，用于帮助 LLM 完成与现实世界的交互。HuggingFists 支持以低代码的方式编写 LLM 工具，也支持通过 MCP 协议集成外部的工具到 HuggingFists 平台。任何 LLM 只要实现了与 HuggingFists 平台的交互就可以轻松的与现实世界连接。HuggingFists 目前支持千问、Deepseek、OpenAI、智谱、百川等一众大模型，同时也可以轻松集成任何满足了 OpenAI 接口的大模型。可以与这些 LLM 一起构建 RAG、AI Agent、DB 智能对话等各类不同的 AI 应用。

看过 n8n 产品介绍的都知道，n8n 提供的自动化流程是无法实现高效数据处理的。使用其流程开发的 AI 应用更强调功能的逻辑性与便捷的修改能力。这主要是因为，数据的高效处理与 AI 应用接口的设计目标是不一致的，二者无法同时有效满足。高效的数据处理为了确保数据的处理速度，会尽量的占用资源，以确保系统以最快的速度处理数据；而 AI 应用接口要合理的分配每一次请求可能占据的资源，尽量能够满足更大的并发要求。HuggingFists 系统能够同时支持 2 类不同的需求要得益于 HuggingFists 的体系架构，下面我们来看一下 HuggingFists 系统的功能架构。

底层实力揭秘：HuggingFists 架构长啥样？

平台能否真正跑得快、跑得稳，背后都离不开坚实的架构设计。HuggingFists 从存储到计算，再到核心管理，处处都暗藏「黑科技」。

数据任意门：全面支持多源存储与接入

不论是传统数据库，还是复杂的文件系统，甚至是实时事件流，HuggingFists 都能轻松接入，为数据分析和后续 AI 训练奠定坚实基础。

从功能架构可以看出，HuggingFists 支持广泛的数据库以及文件系统。相比传统数据科学类工具以支持数据库为主，其支持了大量的文件系统，这也是其能更广泛的处理半结构化以及非结构化数据的基础。同时，它还支持事件流类的系统，如 Kafka，可以实现实时数据的处理。另外，其对于所有支持的数据源，都提供一些基本的数据查看及管理功能，方便使用者了解数据。

多节点算力，如何兼顾批处理与高并发？

想同时兼顾大批量数据处理与高并发实时请求？HuggingFists 的多节点架构和灵活调度机制，给出了非常实用的答案。

如图所示，HuggingFists 的计算层支持多节点部署。不同的计算节点用于完成不同的计算任务。这也是其能够同时满足不同计算要求的原因。计算节点分为 Oyez、Dencho 以及 Mcp 三类。

• Oyez 计算节点用于运行批量的数据处理与计算类任务。运行在 Oyez 计算节点上的流程，每个算子缺省会被分配一个独立的线程，所有算子采用并行机制运行，数据在算子间采用流水线模式运行，可有效保障数据的处理效率。另外，Oyez 计算节点根据其扩展能力，又被分为两类，一类是通用计算节点，能够支持一般流程的解释执行；一类是增强型节点，即图中带有 Dyputer 组件的节点，集成了 Notebook。允许通过 Notebook 交互式进行 Python 编程，从而扩展 HuggingFists 支持能力不足的部分，比如：各类 AI 模型的应用，深度学习的集成等。

• Dencho 计算节点用于响应第三方发起的 API 接口请求。HuggingFists 系统中，流程 API 是使用算子开发的供第三方调用的 API 接口。该类接口被第三方访问时，会被派发到 Dencho 计算节点中解释执行。Dencho 计算节点为最大程度的支持接口调用的并发性。其采用单线程机制运行整个 API 流程，并支持同时运行多个 API 流程。对于更大的 API 访问量，支持通过拓展 Dencho 计算节点的方式扩展并发请求的响应能力。

• Mcp 计算节点用于对外部署 Mcp 服务。当需要对外开放 Mcp 服务时，可将服务部署到该类节点中。为提升 Mc p 服务的并发能力，可扩展 Mcp 计算节点部署多个 Mcp 服务实例。

HuggingFists 的社区版缺省只为每种类型的计算节点提供了一个实例，但从技术架构可以看出，其为企业级场景的应用做了充分的思考。

核心能力集结：让智能开发更丝滑

一个成熟的平台不仅要有强大的功能，还要有细致的管理和监控能力。HuggingFists 从数据源到模型管理，从 API 到作业调度，全方位提升研发体验。

平台核心层主要体现了 HuggingFists 的主体功能。包括数据源管理、流程管理、API 服务管理、MCP 服务管理、作业管理、模型管理、计算节点管理、资源管理及用户管理等模块。

• 数据源管理用于对数据科学计算所需的各类数据源进行管理，支持的数据源类型包括：数据库、文件系统、事件流以及应用系统。

• 流程管理用于管理 HuggingFists 系统中的各类流程。包括图流程、程序流程、作业流程以及 API 流程等。

• API 服务管理用于接入外部的 Web API 接口，供 HuggingFists 在流程定义中使用；以及将通过 HuggingFists 定义的流程供外部系统访问。

• MCP 服务管理用于接入外部的 MCP 服务供大模型使用，或将 HuggingFists 系统中使用流程开发的 Tool(工具)，发布为本地 MCP 服务供大模型使用。

• 作业管理用于为流程定义各种不同触发类型的作业，并完成作业的调度运行及监控。支持的作业触发方式包括：即时、定时、事件触发以及交互式触发等多种。

• 模型管理用于管理系统中所有的训练模型，包括流程训练输出的模型以及通过外部导入的模型。可将这些模型部署为服务、也可在流程中使用这些模型完成数据的处理。

• 计算节点管理用于管理各类计算节点。

• 资源管理用于管理 HuggingFists 中的各类资源，包括连接器、算子、提示模板、应用模板等。其中，连接器及算子为 HuggingFists 的插件资源；提示模板与应用模板为大模型等相关算子应用所需的配置资源。

• 用户管理用于创建管理平台中的用户及用户的权限

从功能的组织可以看出，HuggingFists 为 AI 应用开发提供了不少原生支持，如：MCP 服务管理、提示模板管理、应用模板管理以及模型管理等。这些基础管理功能有助于整合环境资源、复用业务知识。比如：可以自定义以及集成各类 MCP 工具，方便 LLM 调用；在不同的业务流程中复用提示词及智能体等。

另外，HuggingFists 在流程的触发方式上与 n8n 不同。n8n 在流程编写时即可通过触发器约定流程何时执行。而 HuggingFists 的流程定义与作业控制是分离的。需要在流程定义完成后再进行作业计划的设置。n8n 中，流程调度更简单直观；而 HuggingFists 则支持更大程度的复用流程，允许为流程创建出不同的作业，如：按周运行，获得周统计结果；按月运行，获得月统计结果等。

走到哪了？HuggingFists 的现状与未来

在这个不断演进的 AI 赛道上，HuggingFists 也在持续打磨和迭代。它现在的发展状态如何？未来又有哪些值得期待的新方向？

现在的 HuggingFists，长这样

作为一款面向企业和开发者的低代码 AI 平台，HuggingFists 已经走出了哪些关键步骤？哪些功能已经成熟，哪些还在不断完善？

HuggingFists 是非开源项目，目前社区版可免费使用。其社区版主体功能与商业版基本无异，仅可用资源方面受到了一定的限制，比如：可以创建的定时任务数等。目前，其不支持云端部署，仅支持私有化的容器部署。可以确保使用者的数据不出域。其社区版缺省有互联网联网要求，主要用来完成在线的身份验证。对于有特殊要求的科研用户，也可以获得纯离线版的免费社区版本。

HuggingFists 以 Java 技术为主，兼容 Python 环境。能够有效使用 Python 在数据科学领域中积累的大量经验。由于其定位有一定的专业性，且属于新晋的工具，社区还不够成熟，仍在发展当中。

HuggingFists 的目标用户为开发者、非技术创新者、数据科学家、数据工程师、各规模团队，企业等。从其功能架构可以看出，其对大规模的应用场景有足够的思考和支撑能力。

HuggingFists 提供了不逊于 n8n 的可视化流程编排能力。是目前为数不多在流程编排中，拥有定义态和执行态两种状态的平台之一。独立的定义态能力可以确保在流程编排时，不必运行当前的流程就可以清晰的知道流程中每一个节点(算子)的输入/输出结构信息。这样的能力在大数据量场景的流程编排中更有优势。过去绝大多数单机类流程编排工具都是通过执行当前的流程来获得实际每个节点的输入/输出结构的，这样的方法在大数据量的场景下很显然是行不通的。另外，HuggingFists 提供的流程编排自由度非常大，少有其它类工具的操作限制。同时，还提供了完善的调试能力，断点调试、快速结果查看、流程运行状态监控等一应俱全。

HuggingFists 目前支持 Linux、Windows 以及 Mac 三种操作系统。下载地址如下：

【Linux版】微云：https://share.weiyun.com/2AsRIzpFGithub：https://github.com/Datayoo/HuggingFists百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1RLC4T7SibEQSjd06Pk1nPA?pwd=1234【windows版】微云：https://share.weiyun.com/jDRudIhqGithub: https://github.com/Datayoo/HuggingFists4Win百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1AYABMLFXcAkPiCoEQGtTKA?pwd=1234【Mac版】(适用于Silicon芯片)微云：https://share.weiyun.com/YjRT4hNbGithub: https://github.com/Datayoo/HuggingFists4Mac百度网盘： https://pan.baidu.com/s/1vzBTqeZHulhetcsATNIxCA?pwd=1234

文档资料：https://datayoo-doc.feishu.cn/wiki/JwKiwuBJWi9XfqkU7fqckoZonZf?fromScene=spaceOverview视频资料：https://space.bilibili.com/3493257067629101

未来会怎样？更多开放与生态期待

未来，HuggingFists 将会进一步开放能力、完善生态，甚至可能开放算子开发接口，激发更多社区创新。它正努力成为下一代智能开发的「基座」。

虽然目前出于算子开发复杂度的考虑，还没有完全开放标准，但开发者已经可以通过 HuggingFists 提供的 API 接入能力，或使用 Python 脚本算子进行功能扩展，先一步体验更多自由度。

当然，相比 n8n，HuggingFists 在工作流自动化场景中仍有一些需要打磨的地方，比如对外部应用的连接能力和生态的丰富性。未来，它也将持续完善这方面的支持，打通更多场景，让「数据+智能」真正无处不在。

无论你是正在探索 AI 应用落地的创业团队，想要推动内部流程智能化的 IT 架构师，还是热衷于用数据驱动创新的你，HuggingFists 都值得被关注、被尝试。

数据和智能的融合，才刚刚启航。而 HuggingFists 带来的，不仅是一个工具，更是一种把复杂世界拆解为简单流程的能力，一种面向未来的全新想象力。

💬 你对 HuggingFists 的未来有什么期待？欢迎在评论区一起聊聊～ 觉得有启发，也别忘了点赞、分享，告诉更多对低代码 AI 感兴趣的朋友！