在数字化转型浪潮中,自动化工作流工具已成为企业提高效率、降低成本的关键。而在 AI 技术日益成熟的今天,如何将 AI 与自动化工作流结合,更是成为了业界关注的焦点。本文将深入对比评测三款热门工具:n8n、Coze(扣子)和 Dify,帮助读者了解它们各自的特点、优势以及适用场景,从而做出更明智的选择。
n8n:开源自动化领域的“瑞士军刀”
n8n 是一款来自德国的开源自动化工作流工具,由 Jan Oberhauser 于 2019 年在柏林创立。Jan Oberhauser 是一位具有视觉设计背景的工程师,他曾在多部电影(包括《加勒比海盗》系列)的后期制作中大量使用自动化技术。正是这段经历,激发了他创建 n8n 的灵感。
2020 年,n8n 获得了红杉资本 150 万美元的种子轮投资,这也是红杉资本在德国的第一个种子投资案例。尽管当时市场上已经存在 Zapier、RapidAPI 和 Tray.io 等相对成熟的工具,但 Jan Oberhauser 认为它们在灵活性和价格方面仍有不足。因此,他决定开发一套能满足自己需求的工具,这便是 n8n 的雏形。
n8n 始终秉承“自由可持续,开放且务实”的理念,这也是其核心竞争力所在。n8n 维护着一个与官方版本保持一致的开源版本,任何人都可以进行私有化部署,完全掌控自己的数据。
简而言之,n8n 是一款功能强大、灵活可定制的自动化工作流工具,它通过可视化界面将不同的应用和服务连接起来,自动完成重复性任务。自 ChatGPT 问世以来,n8n 已经集成了所有主流的 AI 大模型和知识库等 AI 套件,帮助用户开发复杂的 AI 自动化任务。
从 n8n 在 GitHub 上的项目信息可以看出,它主要使用 TypeScript、Vue.js 和 JavaScript 等语言开发。
n8n 的典型应用场景包括:
- AI 应用开发:结合 AI 大模型构建智能应用。
- 数据分析:自动化数据采集、清洗和分析。
- 企业营销:自动执行营销活动,如邮件群发、社交媒体管理等。
- 客户服务:自动回复客户咨询、处理工单等。
- 财务会计:自动生成财务报表、处理发票等。
- IT 运维:自动执行系统监控、日志分析等任务。
- CRM:自动同步客户信息、跟进销售线索等。
- 嵌入式自动化:将自动化功能嵌入到其他应用中。
- 系统集成:连接不同的系统,实现数据互通。
n8n 的核心特点与优势
- 完全开源免费:n8n 的代码完全公开,用户可以免费进行自托管(如通过 Docker 部署),无需担心使用成本或数据隐私问题。这对于预算有限的团队尤其具有吸引力。
- 可视化+代码双模式:n8n 提供了直观的可视化界面,用户可以通过拖拽节点的方式设计工作流,即使是非技术人员也能轻松上手。同时,n8n 也支持 JavaScript 和 Python 代码,满足开发者的深度定制需求。
- 超强集成能力:n8n 支持 400 多个应用(如 Notion、飞书、GitHub 等)的 API 连接,几乎覆盖了办公、开发、营销等所有场景。
n8n 集成了全球几乎所有常用且开放 API 的应用,用户可以在 n8n 的节点列表中找到所需的工具,包括各种开发工具和数据库。
- 灵活部署:n8n 既可以本地部署(NAS、服务器),也可以使用云端服务,用户可以完全掌控数据流向。
- 原生 AI 支持:n8n 基于 AI Agent、LangChain 构建 AI 应用,能够调用自定义模型处理复杂任务。
n8n 对国外主流大模型(如 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、LLaMA 等)提供了全面支持。此外,任何兼容 OpenAI API 的大模型都可以在 n8n 中配置使用,同样也支持DeepSeek等国内优秀大模型。n8n 还支持与不同的向量数据库配合,通过 AI Agent 节点轻松开发企业级知识库。
Coze(扣子):快速搭建 AI 应用的平台
Coze(扣子)是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台。Coze(扣子)的定位非常明确:让用户无需编程基础,也能快速搭建基于大模型的各类 AI 应用,并将其发布到各种社交平台和通讯软件,或通过 API/SDK 集成到业务系统中。
Coze(扣子)的主要用途包括:
- 智能体:基于对话的 AI 项目,通过对话接收用户输入,由大模型自动调用插件或工作流执行任务,并生成回复。典型应用场景包括智能客服、虚拟伴侣、个人助理等。
- 应用:利用大模型技术开发的应用程序,具有完整的业务逻辑和可视化界面。例如,AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。
可以看出,Coze(扣子)更像是一款面向个人用户和开发者的工具,帮助他们快速创建具有 AI 能力的 App 或小程序。
Dify:专注企业级 AI 应用开发
Dify 是一款开源的企业级 AI 应用开发平台,其母公司是苏州语灵人工智能科技有限公司,创始人张路宇是一位 90 后创业者。在创建 Dify 之前,张路宇曾将自己的创业公司出售给腾讯,并在腾讯工作了几年。
Dify 的名称源于“Define”和“Modify”,寓意其作为工具的不断自我更新能力。Dify 成立于 2023 年,最初专注于基于知识库(RAG)的客服聊天机器人。直到 2024 年,Dify 才将工作流功能添加到产品中。
Dify 结合了“后端即服务”(Backend-as-a-Service)和 LLMOps 的理念,旨在帮助用户快速构建企业级 AI 应用。它提供了一个低代码平台,即使是不懂编程的用户也能进行应用搭建。
截至 2024 年中,Dify 在 GitHub 上获得了超过 8000 个 star,而 n8n 则超过了 60,000 个 star。
Dify CEO 张路宇曾表示:“Dify 是面向应用开发者的大模型应用技术栈,或者说应用开发平台,缩写是 LLMOps。我们在 2023 年 2 月首次提出 LLMOps 概念。”
Dify 和 Coze 的设计初衷并非解决业务自动化,而是围绕大模型快速搭建 AI 应用。其中,Coze 更偏向个人 AI 应用,而 Dify 和 n8n 在企业级应用场景下具有相似性,它们都是开源的,并且支持私有化部署。尽管 Dify 和 n8n 都适用于企业级应用场景,但 n8n 在自动化工作流领域更为通用、灵活和成熟,在全球拥有更多的企业用户。
Dify 在 GitHub 上的项目信息显示,它主要使用 TypeScript 和 Python 开发。
用户对 Dify 的评价主要集中在以下几点:
- 开源可控:用户可以掌控数据,无需担心泄露;基于开放架构,可自定义和扩展。
- 生产环境友好:提供 Backend-as-a-Service 功能,简化后端开发;具备 API 接口,方便集成。
- 快速开发部署:操作界面友好,技术和非技术人员都能快速上手;应用部署迅速。
n8n、Dify、Coze 对比总结
维度 | n8n | Coze(扣子) | Dify |
---|---|---|---|
定位 | 通用型(个人/企业)自动化工作流 + 原生AI | 快速搭建聊天机器人 | 企业级AI应用开发平台 |
门槛 | 中等(需要对API有基础了解) | 低(完全无代码) | 中高(需要了解大模型配置) |
核心 | 跨系统自动化,支持数据处理、同步等复杂操作 | 对话机器人、轻量级问答 | 大模型驱动、复杂任务处理 |
成本 | 开源免费,自托管无限制 | 免费但功能受限(例如,知识库token限制) | 开源,需要自备模型API密钥(费用可能较高) |
适用场景 | 1. 传统企业和互联网公司(如生产制造、物流、跨境电商等)。 2. 企业IT团队。 3. 金融等需要数据安全和隐私的行业。 | 职场白领用户、客服场景。 | 1. 主要针对海外市场的用户(Dify按美元计价)。 2. 需要深度定制AI应用的企业。 |
订阅 | 提供 SaaS 订阅和开源版自托管服务、私有化部署 | 提供个人订阅 | 提供 SaaS 订阅和开源版自托管服务、私有化部署 |
更通俗的对比:
- n8n:就像乐高积木,可以自由拼装各种功能,但需要一定的动手能力。
- Coze:像是快餐店,可以快速制作一个聊天机器人,但可选的“食材”(功能)有限。
- Dify:好比高级厨房,可以烹饪“米其林大餐”(复杂的 AI 应用),但需要自己购买“食材”(模型)。
选择建议:
- 快速搭建 AI 小程序:推荐 Coze,它可以快速实现简单的基于 AI 对话的小应用。
- 搭建企业级 AI 定制应用:Dify 和 n8n 都是不错的选择。
- 搭建业务自动化 + AI 应用:n8n 是首选。
学习和维护成本:
- n8n:需要用户对 API 有一定了解,系统之间的连接主要基于 API 调用。自托管需要一定的服务器管理能力。
- Coze:学习成本很低。
- Dify: 学习成本较高。