Dify 与 n8n 怎么选：两条低代码 Agent 平台路线

两条路线，一个共同出发点

一个团队想把 LLM、工具、知识库串成能用的东西，从零写编排代码——框架、重试、并发、日志全套自己维护——成本不低。低代码平台把这套基础设施打包成可视化画布和现成组件，让开发者在图形界面里连线完成组装。这个赛道上被反复比较的两个名字，Dify 与 n8n，表面像竞品，实则出发点完全不同，选错路线的代价往往在项目中期才显现。

Dify：为「做一个 AI 应用」而生

Dify 的定位是 AI 原生应用平台，它组织一切的核心对象是「应用」。平台开箱提供几类应用形态（对话助手、工作流应用、Agent 应用等），提示词编排、上下文管理、发布成 Web 应用或 API 都是一等公民。对非工程背景的团队也友好——产品经理在界面上就能完成提示词调优，工程师只在扩展时介入。

它的另一块招牌是内置 RAG 知识库（检索增强生成，让模型回答前先查资料的模式）：文档上传、自动切块、向量化、检索引用，一整套在界面里完成，不用自己搭向量检索管道。模型接入走「模型供应商」配置，既支持各家云端模型 API，也能接本地部署的开源模型推理服务。

一句话概括它的心智模型：你要交付一个 AI 应用，Dify 给你应用的全生命周期管理。

n8n：给「既有业务流程」加点 AI

n8n 的出身是通用工作流自动化平台——画布上的节点是「收到一封邮件」「往表格写一行」「发一条即时消息」这类业务动作，几百个现成连接器（connector，对接外部服务的集成组件）是它的护城河。AI 能力是后来长出来的：LLM 节点、Agent 节点、向量库节点可以插进任意流程。流程编排的粒度也更细：条件分支、循环节点、错误重试、执行历史回看，都是流程引擎多年积累的成熟件。

它的经典用法是把 AI 步骤嵌进业务自动化：收到客户邮件、LLM 摘要并分类、按类别写入不同表格、给对应同事发通知。这里 AI 只是流程中的一环，不是应用本身。

一句话概括：你有一堆流程要自动化，其中几步想用 AI，n8n 是那个流程引擎。

定性对比

维度	Dify	n8n
心智模型	围绕「AI 应用」组织一切	围绕「工作流」组织一切
RAG 支持	内置知识库，界面内完成全流程	有向量库与 LLM 节点，管道自己拼
扩展方式	自定义工具与 API 接入	自定义节点加连接器生态
自部署资源	一组容器服务，需求中等	单容器即可跑起来，相对轻量
适合团队	交付 AI 应用与知识库问答的团队	运维、数据与业务自动化团队

（资源占用与功能边界随版本演进，以上是定性描述。两者都支持自托管、各有开源可用的版本，但两个项目的许可证条款都经历过调整，商业使用前请以各自官方仓库的最新说明为准，本文不做断言。）

选型建议

目标是对外交付一个 AI 应用——智能客服、知识库问答、内部 AI 助手平台——选 Dify，应用需要的零件它都备好了。
目标是自动化业务流程，中间想借 AI 提效——邮件处理、数据同步、监控告警里加一层 LLM 判断——选 n8n，连接器生态会让集成成本骤降。
两者并不互斥：不少团队用 n8n 做外围流程、用 Dify 承载 AI 应用，通过 API 互相调用。
拿不准就各花半天：把同一个真实需求（比如「上传文档并问答」）分别在两个平台搭一遍，体感差异远比参数对比直观。

共同的天花板

低代码的代价在深度定制时显形：复杂分支逻辑、精细的检索策略、特殊的性能要求，都会撞上画布表达力的上限。常见出路有两条：用平台提供的代码节点或自定义扩展补齐局部逻辑；或者把流程导出为代码，换 LangGraph 这类代码框架接管。建议选型时就想清楚：哪些逻辑留在平台里，哪些天生该是代码，给迁移路径留好后手。

小结

Dify 是 AI 应用的工厂，n8n 是业务流程的引擎：前者围绕应用组织能力，后者围绕流程组织能力。按「你要交付的到底是什么」来选，而不是按热度来选；同时提前想好低代码到代码的迁移路径，天花板撞上时不至于推倒重来。