n8n vs Dify：吸收一个，跳过一个
一句话 — n8n 和 Dify 在自托管 AI 评测里经常并列出现，但它们想占据栈里完全不同的层。对照一套自建 AI 系统认真评估之后，我们吸收了 n8n，跳过了 Dify。决策归到同一个问题——“它想占据哪一层，而我是不是已经拥有那一层？"——两个平台的答案正好相反。这篇把决策框架完整摊开，你可以对着自己的栈跑一遍同样的评估。 为什么这个对比在 2026 年还值得写 半年前问"哪个 OSS AI 平台应该自己跑”，认真的答案大概只有三个。今天有几十个，而且彼此功能严重重叠。Dify 和 n8n 在评估清单里几乎总是并列出现——都用 TypeScript 写、都能 Docker 自托管、都有可视化编辑器、都能调 LLM。 这种表面的相似很有误导性。它们想占据的栈层完全不同。 把它们当替代品评估是一个范畴错误，代价就是一周的部署+返工。 对照已有的自托管栈认真评估后，我们得到的结论是： Dify 想当 orchestrator。如果你已经有一个 orchestrator，Dify 一无是处。 n8n 想当执行层（execution layer）。如果你还没有执行层，n8n 是市面上最好的开箱选项之一。 Dify 是什么 Dify 是开源 LLM 应用开发平台（Apache 2.0，GitHub 55k+ ⭐）。它的卖点： 可视化工作流编辑器 — 拖节点构建 AI 流水线 内置 RAG — 上传文档，得到一个可查询的知识库 Agent 构建器 — 预打包的 prompt 模板 + tool calling 模型网关 — 在 OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 本地模型之上抽象一层 可观测性 dashboard — 请求日志、延迟、成本 2025–2026 年 Dify 用自研的 “Beehive Runtime” 替换了底层 LangChain，工程实现确实扎实。这个产品本身是认真做的。 ...