一文读懂n8n:零基础玩转AI智能体,我该怎么选!与Coze(扣子)、Dify区别在哪?

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一文读懂n8n:零基础玩转AI智能体,我该怎么选!与Coze(扣子)、Dify区别在哪?
7541点击    2025-03-30 11:01


一文读懂n8n:零基础玩转AI智能体,我该怎么选!与Coze(扣子)、Dify区别在哪?


引言:疯哥收到最多的问题就是关于n8n与coze(扣子)、Dify有何不同,n8n和他们相比有什么优势?疯哥是资深n8n玩家,深知n8n能带给个人和企业多么强大的能力。但是,非常多的国内朋友从来都没听说过n8n,更不用提使用n8n为自己和企业搭建强大的AI自动化工作流。

感觉,有必要专门写一篇介绍n8n,讨论n8n与coze(扣子)、Dify的区别以及它的特点和优势。

疯哥的AI自动化教程(课程)都是围绕n8n展开的,文章和课程中涉及到的很多思路方法和技巧在别的自动化工作流工具上来说也是适用的。


我们快速过一遍n8n


疯哥快速为大家过一下n8n的来历


n8n是一家德国的创业公司,创始人Jan Oberhause 早在2019年在柏林就开始了n8n项目。Jan Oberhauser是一位艺术出身的视觉设计师,在开始n8n项目之前他还参与过《加勒比海盗》多部电影后期视觉制作,就在他参与非常多的视觉工作中大量使用了自动化技术帮助他的工作,所以n8n想法和灵感就从这个时候开始,2019年启动了n8n项目从此正式踏入自动化领域。


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在2020年n8n获得红杉资本的150万美金的第一笔种子投资,有意思的是,n8n是红杉资本在德国的第一个种子投资案例。

在此之前,Zapier,RapidAPI和Tray.io这样的工具公司已经相对比较成熟了,但是Jan觉得他们的产品不够灵活而且价格也不便宜。当时,他的答案就是开发一套能满足自己需求的工作流软件这就是后来的n8n。


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自由可持续,开放且务实”是他对n8n的诠释和定位,这句话很对疯哥的胃口,你要问我为什么选择n8n很大程度上就是因为n8n的这句口号。所以,n8n一直维护着一个开源的版本,并且与官方版本保持一致,任何人都可以私有化部署它。


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背景介绍完了,疯哥简单对n8n做个总结,n8n是一款开源的自动化工作流工具,被开发者称为“自动化领域的瑞士军刀”。它的核心目标是帮助用户通过可视化操作,连接不同的应用和服务,自动完成重复性任务。无论是个人用户还是企业团队,都能用它实现跨平台数据同步、业务流程自动化,自从ChatGPT横空出世后n8n已经结合了所有主流AI大模型和知识库等AI套件帮助用户开发复杂自动化任务



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n8n在GitHub上的介绍可以侧面了解它所支持的功能,下面截图是n8n使用了哪些开发语言,它们各自占比。


n8n典型落地场景:


1.人工智能应用

2.数据分析

3.企业营销

4.客服沟通

5.财务会计

6.企业IT运营

7.企业(CRM)客户关系管理

8.嵌入式自动化

9.系统无限集成


n8n的核心特点与优势:


1. 完全开源免费


n8n代码公开,可免费自托管(如通过Docker部署),无需担心使用成本或数据隐私问题,尤其适合预算有限的团队。


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2. 可视化+代码双模式


通过拖拽节点设计工作流,非技术用户也能上手;如果恰巧你懂JavaScript/Python那么n8n也提供JavaScript/Python代码运行处理,满足开发者深度定制需求。


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3. 超强集成能力


支持400+应用(如Notion、飞书、GitHub)的API连接,覆盖办公、开发、营销全场景。


n8n对接了400多个外部应用API,n8n几乎集成了全球所有常用的并且开放API的应用,你能想到的国外应用基本上都可以在n8n中的节点列表中找到,包括一些开发方面的工具产品比如数据库,具体可以去n8n官方网站查看,截图如下:


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以上是前三页截图。


4. 灵活部署


可本地部署(NAS、服务器)或使用云端服务,完全掌控数据流向。



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5. 原生AI支持


基于AI Agent、LangChain构建AI应用,能调用自定义模型处理复杂任务,案例截图:



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n8n毕竟是国外产品,当然对国外的大模型支持的非常全面,包括OpenAI大模型系列、谷歌大模型系列、Anthropic大模型系列、llama系列大模型,另外,只要API调用兼容OpenAI API的其他大模型都可以在n8n配置使用,在疯哥之前文章中也都详细介绍了如何配置,包括国内最火的Deepseek系列。n8n也支持不同的向量数据库配合AI Agnet节点开发企业级知识库都是非常轻松的事情,下篇文章疯哥将详细介绍n8n打造个人知识库的技术。


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我们再快速过一遍Dify


随着大型语言模型(LLM)不断涌现的各种能力,AI应用的场景变得更加广阔。然而,对于大多数开发者而言基于 GPT 等大型语言模型、Langchain 等技术框架开发 AI 应用仍然是一项门槛极高的任务。开发者必须花费大量时间学习各种晦涩的概念和技术研究,也无法进行 AI应用的持续运营,Dify就是为了解决这些问题而生,开发者无需关注基础设施的底层原理,只需专注于将想象力转化为实际落地的 A 应用并持续运营,可以将大型语言模型变成像云计算服务一样易于使用。它结合了“后端即服务”Backend-as-a-Service和LLMOps理念。目的是帮助用户快速构建企业场景的AI应用。它是一款低代码平台,不会编程的人也能进行应用搭建。


Dify名字是“Define(定义)”+“Modify(修改)”取这两个英文单词中的一部字母拼接成“Dify”。寓意不断自我更新的工具。


单从名字简约设计来说n8n是最简短的,也是最容易记的。


Dify母公司叫“苏州语灵人工智能科技有限公司”,创始人张路宇,是位90后。是不是苏州人不得而知,疯哥看到BOSS上Dify正在招聘,他们公司地址在苏州吴中区腾飞苏州创新园。


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Dify是2023年才成立,2018年张路宇的创业公司被腾讯收购,所以在创建Dify前的几年他就一直在腾讯工作。其实,就是OpenAI2022年开始席卷全球开始,张路宇又有了创业的冲动。这次,张路宇all in AI 2023年一开始Dify推出产品并不包括工作流,是基于知识库(RAG)的客服聊天机器人,当时产品上线后也获得了不小的关注。直到了2024年才将工作流添加到Dify产品当中去。Dify是一个兼顾易用和灵活的开发框架。一年后Dify在GitHub上超过了3万个星星,疯哥在写本篇教程时Dify在GitHub上获得的星星已经达到82万,相比较n8n的星星稍差了12万,n8n现在也已经达到62万个星星了。


Dify CEO 张路宇亲自解释:“Dify是面向应用开发者的大模型的应用技术栈,或者说应用开发平台,缩写是LLMOps,我们第一个提出LLMOps概念是在2023年2月份,当时全球互联网都搜不到这个词。”


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所以,Dify和Coze这两款产品的设计的初衷并不是要解决业务自动化而是要围绕大模型能快速搭建个人或企业AI应用。其中,Coze更偏向个人AI应用,在企业级应用场景下Dify和n8n具备相似性,他们都开源而且可以私有化部署。虽然,Dify与n8n都适合企业级应用场景,n8n在自动化工作流领域更加的通用,更加灵活、更加的成熟,并且n8n在全球的企业用户是最多的。


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Dify在GitHub上的介绍可以侧面了解它所支持的功能,下面截图是Dify使用了哪些开发语言,它们各自占比。


疯哥从国外社交平台上收到一些用户对Dify的评价总结如下:


一、开源且可掌控


1. 数据可以由用户自己控制,不担心被泄露。

2. 基于开放的架构可自己定义和扩张。


二、生产环境友好


1. 提供Backend-as-a-Service功能,简化了后端的开发流程。

2. 具备API接口,方便集成到用户自己的业务系统中去。


三、快速开发部署


1. 操作界面让懂技术的和不懂技术的都能快速上手。

2. 工作流设计应用到部署也非常快。


我们最后过一遍Coze(扣子)


Coze(扣子)疯哥不用多说字节跳动旗下的AI应用搭建平台,2025年大家或多或少都听说过Coze(扣子),有些同学可能还请自动手搭建过Coze(扣子)工作流。说到Coze(扣子)是这三款工具中最不应该拿来和n8n对比的,因为,Coze(扣子)本身就不是一款通用型的企业自动化工作流工具,我们来看一下Coze(扣子)官方的定义:


Coze(扣子)官方解释:“扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础,都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 AI应用,并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件,也可以通过API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。”


我们看一下Coze(扣子)主要用途:


借助扣子提供的可视化设计与编排工具,你可以通过零代码或低代码的方式,快速搭建出基于大模型的各类AI 项目,满足个性化需求、实现商业价值


智能体:智能体是基于对话的 AI 项目,它通过对话方式接收用户的输入,由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程,并生成最终的回复。智能客服、虚拟伴侣、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。


应用:应用是指利用大模型技术开发的应用程序。扣子中搭建的 AI 应用具备完整业务逻辑和可视化用户界面,是一个独立的 AI 项目。通过扣子开发的 AI 应用有明确的输入和输出,可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务,例如 AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。


所以,Coze(扣子)更加像一款个人能快速搭建具备AI能力的App或小程序


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n8n、Dify、Coze如何选择?


n8n vs Coze vs Dify(三款工具对比)


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疯哥通俗比喻


n8n:像“乐高积木”,自由拼装功能,但需要动手能力。

Coze:像“快餐店”,5分钟做个聊天机器人,但食材有限。

Dify:像“高级厨房”,能做米其林大餐,但得自己买食材(模型)。


掌握n8n需要的成本


学习成本:

需要用户对API(接口)有一定理解,系统之间的连接都是基于API调用,疯哥在《掌握n8n,开启AI自动化之旅》系列教程中有具体阐述,大家只要看疯哥的文章掌握n8n就非常的快。


维护成本:

自托管需一定的服务器管理能力,疯哥提供专属私有AI自动化服务器搭建服务,无需自己动手,所有都由疯哥帮你解决,具体可以在 www.fengchat.one 上详细了解。


最后如何选择?


快速搭建AI小程序:推荐Coze,快速实现简单基于AI对话的小应用。

搭建企业AI定制应用:推荐Dify、n8n。

搭建业务自动化+AI应用:推荐n8n。


普通人如何快速上手n8n?


从疯哥公号文章教程开始,《掌握n8n,开启AI自动化之旅》这套教程非常适合零基础的小白用户,n8n常见的踩坑和容易出错的节点配置都有针对性详细讲解。特别是每期都会拆解一个疯哥搭建的实战案例,这些案例的工作流已经在疯哥的群里跑起来服务群里的小伙伴,比如,每天订阅AI分析的最新新闻。


官方有完整的使用教程,但是,疯哥认为官方教程虽然丰富但是都不深入,大部分细节都不够详细。


观看n8n视频课程,不仅课程会在fengchat.one上陆续上线,还结合fengchat.one上疯哥搭建的各种自动化案例和免费的n8n工具实际上手操练,2周即可独立开发。


结束语:有些小伙伴会问疯哥n8n到底能做什么,疯哥玩了这么久的n8n不能说了如指掌那也是如数家珍,啰里八嗦一大堆专业术语,会把人说晕的。一句话就能概括,“n8n可以做一切能被自动化的事情,其中包括AI”。是不是瞬间格局就被拉大了,所以总结下来,论产品定位Coze扣子定位与n8n不是同个东西,在AI方面有重叠。Dify更加像n8n但是工作流能力相比n8n还是差点,不够灵活和通用。如果你还是看不明白疯哥只能举个小白点例子,Coze扣子像手机上的鸿蒙系统,Dify像安卓系统,n8n像是linux系统。用在什么场景中不言而喻了,可能不恰当但是一眼就能明白。


n8n以其开源、灵活、可定制的特性,迅速成为AI自动化领域的超级工具。无论是希望提升个人工作效率,还是企业希望AI自动化转型实现全自动化业务流程,n8n都可以提供强大的技术支持。



文章来自微信公众号 “ 疯哥AI “,作者 疯哥


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关键词: n8n , Coze( , Dify , 人工智能 , 智能体
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1
cursor

【免费】cursor-auto-free是一个能够让你无限免费使用cursor的项目。该项目通过cloudflare进行托管实现,请参考教程进行配置。

视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1WTKge6E7u/

项目地址:https://github.com/chengazhen/cursor-auto-free?tab=readme-ov-file


2
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


3
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

6
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI