⚡ TL;DR — 30-Second Verdict
怎么选：你需要通用工作流自动化、里面顺带包含几步 AI，就选 n8n，把 CRM、数据库、接口和 AI 串在一条流程里。你在构建 AI 优先的应用，比如聊天机器人、RAG 系统、大模型流水线，AI 逻辑本身就是主体，就选 Dify。n8n 是瑞士军刀，Dify 是 AI 原生的专精选手。
快速对比：n8n 与 Dify 核心差异
| 对比项 | n8n | Dify |
|---|---|---|
| 核心用途 | 通用工作流自动化 | AI 应用开发 |
| AI 能力 | 在通用流程上叠加的 AI 节点 | AI 原生，内置 RAG 和智能体 |
| 集成数量 | 400+ 个非 AI 集成 | 聚焦主流大模型和向量数据库 |
| RAG 支持 | 通过 AI 节点拼装 | 内置知识库和 RAG |
| 自托管 | Docker 部署简单 | Docker 部署，也有云服务 |
| 无代码体验 | 成熟、打磨精良 | 针对 AI 流程打磨精良 |
| GitHub star | 40k+ | 45k+ |
n8n 是什么
想用 n8n 做 GitHub 提交触发 Slack 通知、Notion 数据库更新这类自动化，可视化编辑器处理这种跨应用编排比自己写 webhook 快得多。和 Zapier 受限的免费额度不同，n8n 的开源模式一开始就给你无限工作流。但如果你需要企业级的错误恢复和 SLA 保障就别选它——它是社区维护的，195k+ GitHub star 说明的是热度不是企业级承诺。
— 中国吧 AI Tools Hub Editorial Team on n8n
Dify 是什么
用 Dify 的可视化工作流编辑器搭检索增强生成流水线，比手写编排代码快得多。和 LangChain 的 Python 优先路线不同，Dify 这个 147k+ star 的平台把非技术团队的编码瓶颈直接消掉了。但需要生产级部署基础设施或复杂合规审计的团队，应该另选方案。
— 中国吧 AI Tools Hub Editorial Team on Dify
什么场景该选哪个
Choose n8n if…
Choose Dify if…
学习曲线与社区支持
n8n 的优势是生态更大更成熟，40k+ GitHub star，文档面向工作流自动化工程师写得很细。从 Zapier 或其他 RPA 工具迁过来学习曲线很平缓，多数用户很快就能掌握节点加连线的范式。Dify 吸引的是 AI 方向的开发者，45k+ star；没有大模型和提示词工程知识的话学习曲线会变陡，但社区指南越来越完整。n8n 的社区偏 DevOps 和自动化团队，Dify 偏机器学习工程师和 AI 产品开发者。纯工作流自动化，n8n 的社区资源更丰富；做 RAG 和提示词工程，Dify 的文档在快速补齐。
集成广度与 AI 专精程度
n8n 自带 400 多个预置集成，覆盖 CRM（Salesforce、HubSpot）、数据库（PostgreSQL、MongoDB）、支付系统和营销工具，另外还有 OpenAI、Anthropic、HuggingFace 的 AI 节点。这个广度让它特别适合把遗留系统接到现代 AI 上。Dify 深度聚焦大模型供应商（OpenAI、Claude、Llama）和向量数据库（Pinecone、Weaviate、Milvus），但通用集成少一些。如果你需要编排一个要拉十个业务系统数据的聊天机器人，n8n 更强；如果你主要构建 RAG 系统，核心就是大模型加向量库，Dify 这套聚焦的连接器已经够用而且更优化。
企业就绪度与部署
n8n 和 Dify 都支持 Docker 自托管、基于角色的访问控制和审计日志。n8n 的企业版包含单点登录、高级扩缩容和更强的版本控制，这在跑关键工作流的大型组织里很常见。Dify 的云服务包含托管的 RAG 和提示词版本管理，对快速扩张 AI 应用的初创很有吸引力。n8n 在处理大规模工作流编排（数千次并发执行）上的成熟度胜过 Dify，后者的优化目标还是小团队 AI 开发。要绝对可靠合规和多租户部署的财富 500 强基础架构团队，n8n 久经考验；想快速上线又不想背基础设施负担的 AI 初创，Dify 的云服务更务实。