本文詳解 Dify.ai 與 n8n 在建立 AI 應用與自動化工作流程上的根本區別，助您高效推進專案。
Dify.ai 和 n8n 是兩個功能強大但專注不同的自動化平台，它們各自擁有獨特優勢，適合不同類型的專案和使用者。以下是這兩個平台的主要差異比較。
核心功能與定位
| 功能面向 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 主要定位 | AI應用開發平台 | 工作流程自動化平台 |
| 核心重點 | 大型語言模型(LLM)應用開發 | 一般性工作流程自動化 |
| 技術方向 | API + 應用導向 | 節點式工作流程自動化 |
| 主要使用場景 | 建立AI聊天機器人、智能助手等AI應用 | 連接各種應用服務，自動化業務流程 |
技術架構與功能
Dify.ai 於近期推出了全新的"Beehive"架構，增強了平台的彈性與可擴展性。這種模組化設計讓每個組件都能獨立運作，並且可水平擴展，適應各種應用場景。
n8n 則使用節點(nodes)來建立工作流程，每個節點可執行特定動作如讀取檔案、發送電子郵件等，能單獨或同時與其他節點執行。平台提供超過600個預定義工作流程，為團隊提供豐富的自動化選擇。
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使用者介面與易用性
| 使用者體驗 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 使用者介面 | 更友善的AI輔助工作流程建立介面 | 基於節點的拖放介面，需要一定學習曲線 |
| 目標使用者 | 適合技術與非技術使用者 | 較適合開發人員或具技術背景使用者 |
| 客製化深度 | 簡化但客製化程度較低 | 提供更深層次的客製化能力 |
AI能力比較
Dify.ai 擁有內建的AI工作流程自動化功能，特別適合聊天機器人開發。平台整合了多種主流LLM模型，包括GPT、Mistral、Llama3 等，並提供直觀的提示工程(Prompt)介面。
n8n 可以與AI服務整合，但AI功能並非其主要重點。不過，平台已添加AI代理(Agent)功能，基於LangChain，允許使用者建立AI代理工作流程。
整合能力與性能
| 性能因素 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 整合服務數量 | 較少，但專注於AI相關任務 | 超過300種整合服務 |
| 工作流程性能 | AI任務處理較快 | 複雜工作流程表現更佳 |
| API支援 | 良好但專注於AI相關任務 | 出色的API支援能力 |
實際應用案例分析
許多用戶在實際應用中發現，Dify.ai 和 n8n 可以互補使用。根據Reddit用戶的經驗回饋，有人使用n8n進行整合和工作流程，而使用Dify進行提示工程和AI創建。
此外，有開發團隊將Dify作為核心，同時保留一個Python後端來處理更複雜的任務，顯示兩者可以協同工作。
價格與部署選項
兩個平台都提供自部署選項，並有各自的定價模式：
多代理系統比較
Dify.ai 與 n8n 在處理多代理系統時採用了截然不同的技術架構與設計哲學，主要差異體現在以下關鍵面向：
核心架構設計
Dify.ai
採用模組化「蜂巢架構」，透過 Agent 節點實現單一代理的自主推理能力。最新推出的 Agent Strategy 機制允許開發者擴展推理策略（如 ReAct 和 Function Calling），但原生多代理協作仍需透過 API 串接實現。系統日誌會以樹狀結構記錄單一代理的完整推理路徑，但缺乏跨代理的協調視覺化工具。
n8n
基於節點的工作流引擎，可將每個 AI 代理實作為獨立子流程。透過「執行工作流」節點觸發多代理協作，並提供「網關代理」模式實現集中式任務分配。在實際案例中，開發者曾建立包含 5 個專用代理與 1 個監督代理的層級式系統，透過 Redis 實現狀態共享。
多代理協作能力
| 功能特性 | Dify.ai | n8n |
|---|---|---|
| 代理間通訊 | 需手動建立 API 端點串接 | 內建工作流觸發機制 |
| 錯誤處理 | 基礎迭代限制設定 | 多層級錯誤捕獲節點 |
| 狀態管理 | 依賴外部資料庫 | 內建共享變數與資料存儲節點 |
| 負載平衡 | 無原生支援 | 可結合分散式佇列系統 |
典型應用場景
Dify.ai 更適合需要深度語言模型整合的垂直應用：
- 單一代理多步驟文件解析（如財務報告分析）
- 結合 RAG 的知識問答系統
- 需透明化推理過程的客服聊天機器人
n8n 擅長跨系統整合的複雜業務流程：
- 跨部門協作的多代理審批系統
- 結合物理裝置的 IoT 控制流程
- 需即時狀態追蹤的供應鏈管理
擴展性比較
Dify.ai 的插件市場提供 600+ 預定義工具，但自定義代理策略需透過 CLI 工具開發。反觀 n8n 的 300+ 原生連接器，可直接整合企業現有系統（如 SAP、Salesforce），並能透過 JavaScript/Python 節點實現深度定制。
實務中，有開發團隊採用混合架構：用 Dify 處理自然語言理解，再透過 webhook 觸發 n8n 執行業務邏輯。這種模式結合了 Dify 的 LLM 優化與 n8n 的企業級整合能力，但需注意兩系統間的狀態同步問題。
Dify 預建模板如何提升工作流程效率
Dify.ai 的預建模板是其平台提升工作流程效率的核心利器，特別適合希望快速部署 AI 解決方案、減少手動設計負擔的團隊與開發者。以下從多個層面解析這些模板如何顯著加速和優化你的業務流程。
即時啟動與快速原型設計
Dify 的預建模板涵蓋常見應用場景（如聊天機器人、內容生成、數據分析、郵件自動回覆等），讓用戶無需從零開始設計流程，只需根據需求微調即可上線。這種「即插即用」設計大幅縮短了產品從構想到原型的週期。例如，有用戶分享僅花不到 30 分鐘就能用 Dify 模板部署一個可用的 AI 原型，遠快於傳統開發方式。
降低技術門檻，促進跨部門合作
Dify 的拖放式視覺化介面和模板庫，讓非技術背景的用戶也能輕鬆建立複雜的自動化工作流程，無需深入程式設計。這對於行銷、客服或業務部門來說，特別有價值，因為他們可以自主設計和調整 AI 流程，減少對工程團隊的依賴。
標準化流程，提升穩定性與可維護性
預建模板將最佳實踐和常用邏輯節點（如 IF/ELSE、迴圈、資料轉換等）封裝在標準化流程中，減少因手動設計導致的錯誤，提升系統穩定性與可維護性。這種結構化設計也讓流程更容易被團隊成員理解與複用。
支援複雜業務邏輯與 AI 能力整合
Dify 模板不僅支援簡單自動化，還能結合大型語言模型（LLM）、RAG（檢索增強生成）、多步驟推理等先進能力。用戶可直接套用這些 AI 功能於現有流程中，無需自行設計複雜的提示工程或模型調用邏輯。
實際效益：敏捷開發與成本節省
在實務案例中，金融科技團隊利用 Dify 模板將貸款審核自動化流程從 3 個月縮短到 2 週，顯示模板在敏捷開發和快速迭代上的巨大效益。此外，標準化模板也有助於控管開發與維運成本，特別適合資源有限的初創團隊或中小企業。
API 及外部系統整合
所有 Dify 工作流程和模板都具備 API-ready 特性，可無縫整合至現有 IT 系統或第三方服務，進一步擴大自動化覆蓋範圍。
n8n 能否像 Dify 一樣整合大型語言模型（LLM）？
n8n 完全具備整合大型語言模型（LLM）的能力，並且提供了靈活且多元的方式，讓你能將 LLM 無縫嵌入自動化工作流程中，與 Dify 的 AI 整合能力相比毫不遜色。
原生支援多種 LLM 與 AI 代理
n8n 內建支援多種主流 LLM，包括 OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Mistral、Ollama 等。你可以直接在工作流程中加入「AI Agent」或「LLM Chain」節點，選擇你想要的語言模型並設定參數。這種設計讓 n8n 能像 Dify 一樣，將 LLM 作為工作流程的核心推理引擎。
本地與雲端模型彈性整合
n8n 不僅支援雲端 LLM（如 GPT-4、Claude），也能輕鬆整合本地自託管模型。透過 Ollama 等工具，你可以讓 n8n 與本地 LLM 互動，實現私有化部署、資料隱私與成本優化。這對於需要高度控制與數據保密的企業環境特別有利。
LangChain 深度整合
n8n 與 LangChain 框架深度整合，允許你建構複雜的 AI 工作流，包括記憶體管理、文件載入、檢索增強生成（RAG）、多步驟推理、工具調用等。這種模組化設計讓 n8n 能像 Dify 一樣，打造複雜的 AI 應用與多代理系統。
預建模板與拖放式設計
n8n 提供大量 AI 工作流模板與拖放式介面，讓技術與非技術用戶都能快速上手，從聊天機器人、RAG、內容生成到自動化決策流程都能輕鬆實現。
實際應用案例
你可以用 n8n 建立如下 LLM 應用：
- 企業內部 AI 助手
- 文件解析與問答系統
- 多步驟自動化決策代理
- 自動化內容生成與審核
FAQ
1. Dify.ai 與 n8n 有什麼關鍵差異？
Dify.ai 專注於大型語言模型 (LLM) 的 AI 應用，如聊天機器人與內容生成工具；而 n8n 更注重跨應用與服務的自動化工作流程，提供深層的客製化能力與更廣泛的整合選項。
2. 哪些場景適合使用 Dify.ai？
Dify.ai 適合開發需要深度語言模型整合的應用場景，例如智能客服聊天機器人、文件解析、財務報告分析與結合檢索增強生成（RAG）的問答系統。
3. n8n 是否能像 Dify.ai 一樣支援大型語言模型 (LLM)？
是的，n8n 支援多種 LLM（如 GPT-4、Anthropic、Hugging Face），並且與 LangChain 深度整合，支持本地與雲端部署，適合企業的高安全性需求。
4. 何時應考慮結合使用 Dify.ai 與 n8n？
當您既需要強大的 LLM 應用（如聊天機器人）又需要複雜的業務流程自動化時，可以將 Dify.ai 用於自然語言處理，而將 n8n 用於業務邏輯整合，以發揮兩者的優勢。
5. Dify.ai 的預建模板如何提升效率？
Dify.ai 的預建模板涵蓋多種常見業務場景，如內容生成、郵件回覆與數據分析，無需從零開始設計，提供即時啟動功能並降低技術門檻，非常適合快速部署 AI 解決方案。
結論
- 如果您需要建立基於LLM的AI應用，如聊天機器人、內容生成工具或知識管理解決方案，Dify.ai可能是更佳選擇。
- 如果您需要一個通用的工作流程自動化平台，連接各種應用和服務，n8n將提供更大的靈活性。
許多用戶發現，在某些情況下，結合使用這兩個平台可以發揮各自的優勢，創建更全面的解決方案。n8n 不僅能像 Dify 一樣整合各類大型語言模型，還提供更高的彈性與擴展性，支援本地與雲端部署、豐富的第三方整合，以及進階的 AI 代理與多步驟自動化能力。
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