​

 n8n 是一款极其强大的、基于节点的通用工作流自动化工具，常被称为开源版的 Zapier。它擅长连接各种 API 和服务，实现业务流程自动化。然而，当核心需求是构建高性能、生产级、以大型语言模型为核心的 AI 应用时，Dify 提供了无与伦比的专注性和开发效率。

简单来说：n8n 是“万能工具箱”，什么都能做，但需要你自己组装；而 Dify 是“AI 应用流水线”，专为批量生产 AI 应用而生。

一、核心定位：通用自动化 vs. AI 应用专精

这是所有差异的根源。

--n8n (万能集成器)：其核心目标是集成与自动化。它通过连接数千种不同的应用（如 Slack、Google Sheets、Notion、SQL 数据库等）来自动化重复性业务任务。LLM 只是其可以连接的众多节点之一。

--Dify (AI 应用工厂)： 其核心目标是构建和运营 AI 应用。它的整个架构、用户界面和功能都是围绕“如何更高效地利用 LLM 创造价值”这一件事深度优化的。

二、Dify 的压倒性优势：为 AI 而生，为规模而建

1. 开发体验：抽象底层复杂性，专注 AI 创新

这是最显著的效率提升。Dify 为您处理了所有繁琐的底层细节。

Dify：提供开箱即用的 AI 核心功能。您无需关心：

提示工程（Prompt Engineering）：Dify 提供了直观的提示词编辑界面，支持变量插入和可视化编排，无需在 JSON 中编写复杂的提示词。

RAG（检索增强生成）集成：内置知识库功能，只需点击几下即可上传文档、管理数据集并将其接入应用，无需自己搭建向量数据库和检索链路。

模型代理：提供统一的模型接口，轻松切换、对比不同的模型（如 GPT-4,Claude, 开源模型），对接主流 LLM 时无需额外编写适配代码。

n8n：要实现上述任何一个功能，您都需要手动组装工作流。例如，构建一个 RAG 系统需要：HTTP Request 节点调用嵌入模型 -> 函数节点处理文本 -> 向量数据库节点存储和查询 -> 另一个 HTTP Request 节点调用 LLM API。这个过程繁琐、易错且维护成本高。

结论：Dify 让 AI 应用开发效率提升了一个数量级。开发者可以专注于业务逻辑和创新，而非底层接线。

2. 性能与生产级特性：为高并发而生

Dify：内置高性能推理引擎，对 LLM 的调用进行了深度优化，支持异步处理、批处理，能够更好地应对高并发请求，保障生产环境的稳定性。其企业版还提供监控、审计、多租户等关键功能。

n8n：作为通用自动化工具，其设计并非为了处理高并发的 AI 推理请求。将其作为面向大量用户的 AI 应用后端，可能会遇到性能瓶颈和扩展性挑战。

3. 原生 AI 功能与用户体验

Dify：天生就为 AI 交互设计。它自动生成完整的 Web 用户界面（聊天窗口、文本生成界面），并内置了对话历史、消息点赞/点踩等关键功能。您可以在 5 分钟内构建并分享一个功能完善的 ChatGPT 式应用。

n8n：没有原生前端界面。它运行业务逻辑，但如果要为用户提供一个交互界面，您必须单独开发一个前端应用并通过 API 与 n8n 通信，这极大地增加了项目复杂度和开发成本。

4. API 设计模式：应用级 vs. 任务级

Dify：采用 “应用级” API。您发布一个 AI 应用，它提供一个端点。这个端点封装了所有复杂的逻辑（提示词、检索、函数调用），前端只需发送用户消息即可。干净、简单、安全。

n8n：提供 “工作流级” API。每个自动化流程都有一个端点。这会将内部的实现细节暴露出去，需要更复杂的 API 管理和安全策略。

总结对比表：何时选择谁？

最终选择建议

使用 n8n：

当您的核心需求是集成不同的 SaaS 服务、自动化内部业务流程（例如：当 Jira 有新任务时自动发消息到 Slack 并更新 Google Sheet）。LLM 只是这个自动化流程中的一个环节。

使用 Dify：

当您的核心需求是构建一个以 LLM 为核心驱动的、面向用户或员工的 AI 应用。例如：一个智能客服机器人、一个公文写作助手、一个基于公司文档的问答专家系统、一个营销文案生成工具。

协同方案

在实际项目中，两者甚至可以协同工作。使用 Dify 作为核心 AI 能力引擎，快速构建和迭代 AI 应用；使用 n8n 自动化 Dify 应用背后的业务流程，例如当用户在与 Dify 应用的对话中表达购买意向后，n8n 自动在 CRM 中创建一条销售线索。

一言以蔽之：如果您要的是“自动化业务流程”，n8n 是绝佳选择；如果您要的是“批量生产 AI 应用”，Dify 是您不可或缺的专业武器。

​