N8N 和 Dify 是两种不同类型的开源工具，它们服务于不同的目的，尽管在某些边缘情况下可能会有交叉。
简单来说：
- N8N： 是一个工作流自动化工具。它让你能够连接不同的应用程序和服务，通过可视化的方式创建自动化流程（”工作流”）。它的核心在于“如果A发生，那么执行B，然后C……”
- Dify： 是一个LLM 应用开发平台。它专注于帮助开发者快速构建和部署基于大型语言模型（LLM）的应用程序，例如智能客服、文本生成工具、知识库问答等。它的核心在于简化 LLM 的使用、提示词工程、RAG（检索增强生成）等。
下面是更详细的对比：
| 特性 | N8N | Dify |
| 核心功能 | 工作流自动化，连接不同应用和服务，执行预定任务 | 构建和部署基于 LLM 的 AI 应用 |
| 主要用途 | 自动化重复性任务、数据同步、API编排、ETL（提取、转换、加载）等 | 创建聊天机器人、AI 写作助手、知识库问答系统、AI Agent 等 |
| 关注点 | 流程和集成：关注如何将不同系统的功能串联起来 | LLM 和 AI 能力：关注如何利用 LLM 的能力构建智能应用 |
| 可视化界面 | 节点式工作流编辑器，拖拽连接不同应用的节点 | 提示词编排、数据集管理、模型选择、应用配置界面 |
| AI/LLM 能力 | 可以通过节点（如 OpenAI 节点）集成 LLM API，但不是其核心。LLM 只是其能集成的一个工具。 | 核心能力。提供 Prompt 工程、RAG、Agent 框架、模型管理、微调（未来）等专为 LLM 设计的功能。 |
| 集成广度 | 非常广泛。支持数百种应用和服务的原生集成（如数据库、CRM、邮件、消息、云存储等）。 | 主要集成 LLM 模型提供商（OpenAI, Azure, Anthropic 等）、向量数据库、工具（如联网搜索）。集成范围相对聚焦于 AI 生态。 |
| 目标用户 | 开发者、IT 运维人员、技术型市场运营、任何需要自动化数字流程的人 | AI 开发者、产品经理、希望快速构建 LLM 应用的团队和个人 |
| 数据处理 | 强大的数据转换和映射能力，可以在节点间处理和传递数据 | 主要处理与 LLM 交互相关的文本数据、知识库数据等 |
| 部署方式 | 开源，可自托管（Docker, npm），也有官方云服务 | 开源，可自托管（Docker），也有官方云服务 |
| 典型场景 | 1. 当用户在 Typeform 提交表单后，自动将数据存入 Google Sheets 并发送 Slack 通知。<br>2. 定期从数据库拉取数据，进行转换后，通过 API 推送到另一个系统。<br>3. 监控特定邮件，当收到包含特定关键词的邮件时，自动创建 Trello 卡片。 | 1. 基于公司内部文档，构建一个智能问答机器人。<br>2. 创建一个可以根据用户输入生成不同风格营销文案的工具。<br>3. 开发一个能联网搜索并总结信息的 AI Agent。 |
总结一下关键区别：
- 目的不同：
- N8N 的目的是自动化现有应用之间的工作流程。
- Dify 的目的是创建新的、由 LLM 驱动的智能应用程序。
- 核心技术栈不同：
- N8N 核心是其通用连接器和流程引擎。
- Dify 核心是其围绕 LLM 的一系列开发和运营工具（Prompt 管理、RAG、Agent 框架等）。
- 使用场景不同：
- 如果你想把现有的工具A、B、C串联起来自动完成一个任务，用 N8N。
- 如果你想做一个聊天机器人，或者一个能理解和生成文本的智能工具，用 Dify。
它们可以互补吗？
是的，在某些复杂场景下它们甚至可以协同工作。例如：
- N8N 可以作为一个触发器，当某个事件发生时（比如收到一封邮件），调用 Dify 构建的 LLM 应用 API 进行处理，然后 N8N 再将处理结果发送到另一个系统。
- Dify 构建的 LLM 应用可能需要从外部系统获取数据或触发外部动作，这时可以通过 API 与 N8N 工作流交互，让 N8N 负责这部分的集成和自动化。
但总的来说，它们解决的是不同层面的问题。选择哪个取决于你的具体需求。