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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 | Dify | n8n |
|---|---|---|
| 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+ Stars | GitHub 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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