Dify vs n8n：2026年AI工作流平台深度对比

Dify vs n8n：2026年AI工作流平台深度对比#

随着AI Agent 的普及，工作流自动化平台成为技术团队的基础设施。Dify 和 n8n 是目前开源领域最热门的两大选择，本文从技术架构、AI集成、部署运维三个维度进行全面对比。

一、项目背景#

Dify 是面向 LLM 应用开发的低代码平台，主打 RAG 流程编排和 AI 对话应用构建。n8n 则是通用的工作流自动化引擎，通过丰富的节点生态连接超过400个服务。两者都支持自部署 Docker 方案。

二、核心功能对比#

对比维度Difyn8n
定位AI 应用开发平台通用工作流引擎
AI 集成深度内置 RAG、Agent、模型管理依赖 AI 节点调用 API
节点数量30+（以 AI 为中心）400+
部署复杂度Docker Compose 一键部署Docker + PostgreSQL/MySQL
社区生态GitHub 80k+ StarsGitHub 95k+ Stars

三、技术架构解析#

# Dify 部署
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

# n8n 部署
docker run -it --rm   --name n8n   -p 5678:5678   -v ~/.n8n:/home/node/.n8n   n8nio/n8n
架构要点：
  • Dify 使用 PostgreSQL + Redis + Weaviate/Qdrant 向量数据库
  • n8n 仅需 PostgreSQL/MySQL，架构更轻量
  • Dify 内置模型路由能力，支持多 Provider 自动切换

四、AI 工作流实测#

工作流场景Dify 体验n8n 体验
RAG 知识库问答⭐⭐⭐⭐⭐ 原生支持⭐⭐ 需自行拼装
AI 客服机器人⭐⭐⭐⭐ 内置 Agent 框架⭐⭐⭐ 需 OpenAI 节点
自动化数据处理⭐⭐⭐ 基础支持⭐⭐⭐⭐⭐ 400+ 节点
多步骤审批流程⭐⭐ 需上层封装⭐⭐⭐⭐ 原生审批节点

五、踩坑记录#

坑1：Dify 自定义工具兼容性

Dify 的自定义工具 API 规范要求严格遵循 OpenAPI 3.0 格式。实际对接中发现，内部 API 的 Swagger 文档如果不规范会直接报错，建议先用 Postman 测试接口后再接入。

坑2：n8n 大文件处理超时

默认的 n8n 工作流执行超时限制为 5 分钟。处理 AI 生成的大文件（如 10MB+ 的 PDF）时容易超时。需要在环境变量中设置 N8N_PAYLOAD_SIZE_MAX=64 和 修改 executionTimeout。

坑3：两者混合部署时的端口冲突

Dify 内部使用的 Sandbox 服务默认占用 8191 端口，n8n 的 Webhook 服务默认监听 5678。如果部署在同一台机器，请务必检查端口占用情况。

六、总结与选型建议#

  • 如果你的核心场景是 AI 应用/RAG：选择 Dify
  • 如果你需要通用自动化（邮件、CRM、数据库）：选择 n8n
  • 最好的方案是：Dify 做 AI 层 + n8n 做业务编排层，通过 Webhook 互相调用

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