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

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

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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