Dify vs n8n:AI應用開發與自動化工作流程平臺的比較

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發佈於AI領域展開 個房間
更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘

最近被問及 Difyn8n到底那兒不同? 如果還沒開始使用這兩個工具,一開始確實容易混淆,所以做個簡單的比較給大家參考;當然也把類似的內容一起說明。

兩者在定位與用途上有很大的不同,雖然它們都能整合各種外部資源與 API,但設計目的與應用場景差異如下:


🧠 Dify

主要用途:

用來快速構建 AI 應用(如聊天機器人、AI Agent、問答系統等),特別針對 LLM(大語言模型)應用開發

特點:

  • 🔧 支援 ChatGPT / Claude / Llama 等 LLM 模型接入。
  • 🧩 支援「提示工程」、「工作流」設計,幫你快速打造 AI 助理。
  • 🧠 具備向量資料庫(如 FAISS、Weaviate 等)整合,可做 RAG 應用。
  • 🧑‍💻 提供 Web UI 介面管理 Prompt、模型、API Key 等。
  • 🚀 自帶 Web App 可直接部署你的 AI App,支援 Embed 內嵌。
  • 📊 日誌、使用紀錄清楚,可用於產品監控與優化。

適用對象:

  • 想建立 AI 助理(客服、Q&A、分析)的產品經理或開發者。
  • AI 原型快速開發者。
  • 有自訂 Prompt、資料來源、模型選擇需求的團隊。

🔁 n8n

主要用途:

一個強大的 自動化工作流平台,類似 Zapier / Integromat,支援 No-code / Low-code 自動化。

特點:

  • 🔗 支援 200+ API 整合(如 Gmail、Slack、Webhook、Google Sheets、DB、FTP、Webhook 等)。
  • 🧰 強大的條件判斷、資料處理節點(IF、Switch、Function)。
  • ⚙️ 支援觸發器(如 Webhook、排程)及流程控制。
  • 💻 可部署在本地或雲端,資料私有性高。
  • 🧠 可串 GPT / Claude,但主要作為流程的一環,而非重點。

適用對象:

  • 想自動化資料搬運、系統串接(像 CRM→Google Sheets)。
  • IT、Ops 或沒有寫程式但懂邏輯的使用者。
  • 想要建構一個 No-code 的企業流程平台。

📌 比較總表

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🧩 結論建議:

  • 若你的目標是建立 基於 ChatGPT 的智能應用(如 Chatbot、企業知識 Q&A、AI 工具),選擇 Dify
  • 若你希望整合系統、做自動化、流程控制或將 GPT 作為一環的工具來使用,選擇 n8n 更適合。




接著「類似的工具」先談談Dify的朋友/對手們:

🧠 類似 Dify 的:AI 應用構建平台(專注 LLM)

這些平台主要用來幫助你快速打造 ChatGPT/Claude 類的應用:

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若希望「像做網站一樣做 AI App」,建議用:

  • Dify:全方位 + 嵌入介面
  • Flowise:可視化流程 + 有開發彈性
  • Dust:適合團隊內部或商業導向 AI 應用


🔁 類似 n8n 的:流程自動化工具(整合 API / 無程式串接)

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👉 若想自動化系統資料搬運或非技術人員操作:

  • n8n / Make:功能最齊全
  • Activepieces:n8n 的輕量級替代
  • Zapier:快速、但高級功能收費
  • Automa:專做「自動瀏覽器操作」



🚀 混合型工具:兼顧 LLM 與流程控制


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🎯 總結建議

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