dify n8n

<think>嗯，用户想知道Dify和n8n这两个工作流自动化平台之间的区别和联系。首先，我需要明确两者的核心功能和定位。根据引用资料，Dify主要是一个AI应用开发平台，强调通过大模型驱动，比如创建Agent和工作流，支持并行处理、知识库集成等[^1][^2][^3]。而n8n我之前了解的更多是一个通用的自动化工具，用于连接不同的应用和服务，类似于Zapier，但开源。 接下来要比较它们的定位差异。Dify专注于AI集成，而n8n更侧重于通用自动化任务。用户可能需要了解这两者在目标用户上的不同，比如开发者或业务人员。然后核心技术部分，Dify依赖大模型，需要API密钥，成本可能较高，而n8n基于Node.js，使用REST API连接服务，技术栈不同。 功能特点方面，Dify的工作流有并行处理和智能体交互，而n8n提供可视化编辑和丰富的应用集成。应用场景的话，Dify适合需要AI处理的场景，比如客服机器人，n8n适合数据同步或通知自动化。开源和成本方面，Dify虽然开源但需要自己承担模型费用[^3]，n8n则是开源但企业版收费。 还需要考虑用户可能的深层需求，比如是否需要AI功能，预算限制，技术能力等。用户可能想知道在什么情况下选择哪一个平台更合适，或者两者能否结合使用。最后要确保回答结构清晰，引用正确的资料，比如Dify的并行处理和成本问题[^2]，以及n8n的特点。</think>### Dify 与 n8n 工作流自动化平台对比 #### 1. **核心定位差异** - **Dify**： 是专注于**AI原生应用开发**的低代码平台，强调通过大模型（如GPT）驱动复杂业务流程，例如智能体（Agent）交互、知识库调用和多步骤决策。其工作流设计目标是**AI任务编排**，例如结合模型推理、数据处理和外部工具调用。 ```python # 示例：Dify 工作流可能包含模型调用步骤 def generate_response(prompt): model = load_ai_model() return model.predict(prompt) ``` - **n8n**： 是**通用型工作流自动化工具**，主要用于连接SaaS服务（如Slack、Google Sheets）和本地系统，核心功能是**API集成与数据流转**，例如定时同步数据、触发邮件通知等。 #### 2. **技术实现对比** | 特性 | Dify | n8n | |--------------------|-----------------------------------|------------------------------| | 核心技术 | 大模型驱动（需API密钥） | Node.js + REST API | | 工作流复杂度 | 支持并行分支、条件嵌套 | 线性流程为主 | | 自定义能力 | 可嵌入代码到网页应用[^3] | 通过JavaScript片段扩展 | | 成本模型 | 需支付大模型调用费用 | 开源版免费，企业版付费 | #### 3. **典型应用场景** - **Dify 适用场景**： - 构建AI客服系统（结合知识库与多轮对话） - 生成个性化内容（如营销文案、代码片段） - 需要模型推理的复杂决策流程 - **n8n 适用场景**： - 跨平台数据同步（如CRM到数据库） - 自动化通知（如监控报警触发Slack消息） - 简单ETL数据处理 #### 4. **关键差异总结** - **AI集成深度**： Dify 原生支持大模型调用且深度绑定[^1]，n8n 需通过插件实现基础AI功能 - **部署成本**： Dify 的模型调用成本可能较高，n8n 开源版可零成本部署 - **用户体验**： Dify 提供面向AI开发者的专用组件，n8n 更适合通用自动化需求