n8n vs Dify：AI 工作流和 Agent 平台怎么选

要把表单、数据库、企业工具串成可控自动化，优先 n8n；要快速做一个带知识库、提示词和模型能力的 AI 应用，优先 Dify。复杂场景可以组合，而不是二选一。

n8n 与 Dify 经常被放在一起比较，但它们解决的问题并不相同。n8n 官方定位是可连接应用和 API 的工作流自动化工具，并支持开放与自托管；Dify 的重点是把模型、提示词、知识库和工作流做成可交付的 AI 应用。

一张表先判断你更适合谁

核心差别：业务自动化与 AI 应用交付

n8n 的强项是“某件事发生后，让系统按规则完成一串动作”。例如表单提交后校验字段、写入表格、通知负责人、调用模型生成草稿，再把草稿送去人工确认。它的价值在于连接能力、条件分支、错误处理和可控执行。

Dify 的强项是“把 AI 能力做成用户可直接使用的应用”。例如企业知识库问答、客服助手、内容生成器或带工具调用的 Agent。它更关注模型选择、提示词、检索效果、会话体验和应用发布。

因此，不要用“谁的 Agent 更聪明”来做唯一标准。你的首要问题是系统之间的数据流转，还是需要一个稳定可用的 AI 产品界面。

用同一道任务做实测

任务：用户提交一个问题后，系统从知识库找资料，生成草稿，交给人工确认后再发送。

• 在 n8n 中，重点检查：是否能接住表单或 Webhook、字段映射是否正确、失败是否可重试、发送前能否强制人工确认。
• 在 Dify 中，重点检查：知识库召回是否准确、回答是否引用正确资料、提示词是否能稳定限制回答范围、应用入口是否适合最终用户使用。

实测时只用 5 到 10 条脱敏样本。记录漏答、误答、接口失败、权限错误和人工修改量，再决定是否扩大使用。

哪些情况选 n8n

• 你的主要目标是连接 CRM、表单、数据库、消息工具或自建 API。
• 流程中有大量条件判断、定时触发、字段转换、失败重试与人工审批。
• 你愿意处理 API 凭证、字段映射和运行监控。

哪些情况选 Dify

• 你的主要目标是快速做一个面向同事或客户的 AI 问答、知识库或内容助手。
• 你需要集中管理提示词、模型、检索资料与应用入口。
• 你希望先验证 AI 应用的回答质量，再逐步接入更多外部系统。

可组合的正确方式

常见组合是：Dify 负责对话体验、知识库和模型编排；n8n 负责把结果写回业务系统、触发通知或串联多个外部服务。组合时要明确谁负责最终写入，并给发送、删除、覆盖等动作增加人工确认。

想先建立低风险自动化，可看 AI Agent 工作流入门；需要厘清工具连接与任务规则，可看 MCP 和 Skill 的区别。

结论：什么人选谁

自动化业务流程选 n8n；构建 AI 应用选 Dify；既要好用对话入口又要深度连接业务系统时再组合。 不建议先搭一个全自动、可直接写生产数据的流程，先让结果以草稿形式交给人确认。