AI工作流平台对比:n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT
AI 导读
AI工作流平台对比:n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT 四大 AI 工作流平台的节点能力、LLM 集成、RAG 支持与部署方案对比 | 2026-02 一、赛道定位 AI 工作流平台解决的核心问题是:让非开发者也能构建 LLM 驱动的应用。从自动化工作流(n8n)到 AI...
AI工作流平台对比:n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT
四大 AI 工作流平台的节点能力、LLM 集成、RAG 支持与部署方案对比 | 2026-02
一、赛道定位
AI 工作流平台解决的核心问题是:让非开发者也能构建 LLM 驱动的应用。从自动化工作流(n8n)到 AI 应用开发(Dify)、对话机器人(Coze)和知识库问答(FastGPT),四个平台代表了不同的切入角度。
二、产品定位对比
2.1 基础信息
| 维度 | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 公司 | n8n GmbH(德国) | Dify.AI(中国) | 字节跳动 | FastGPT 社区 |
| 定位 | 自动化工作流 + AI | AI 应用开发平台 | AI Bot 构建平台 | 知识库问答平台 |
| 开源 | 是(Fair-Code) | 是(Apache 2.0) | 否 | 是(Apache 2.0) |
| 语言 | TypeScript | Python + TypeScript | 未公开 | TypeScript |
| 首次发布 | 2019 | 2023 | 2023 | 2023 |
2.2 核心差异
Platform Positioning Map
自动化优先 AI 原生
| |
n8n ----+----+ |
| \ |
| +---- Dify ------+
| \ |
| +-- Coze
| |
通用工作流 FastGPT ---+
知识库专精
n8n: 400+ 通用节点 + AI 扩展 (最强自动化)
Dify: LLM 编排 + RAG + Agent (最平衡)
Coze: Bot + 插件 + 多渠道发布 (最易上手)
FastGPT: 知识库 + 工作流 + 多模型 (最专注RAG)
三、工作流引擎
3.1 节点能力
| 维度 | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 总节点数 | 400+ | 30+ | 50+ | 20+ |
| 通用集成 | 极丰富(SaaS/API) | 少 | 中等 | 少 |
| LLM 节点 | AI Agent/Chain | LLM/Knowledge | Bot/Plugin | 对话/知识库 |
| 代码节点 | JS/Python | Python/JS | JS | JS(有限) |
| HTTP 请求 | 是(强大) | 是 | 是 | 是 |
| 条件分支 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 循环 | 是 | 是(迭代) | 否 | 是 |
| 错误处理 | 是(细粒度) | 基础 | 否 | 基础 |
| Webhook | 是(原生) | 是 | 是 | 是 |
| 定时触发 | 是(cron) | 否 | 否 | 否 |
| 子工作流 | 是 | 是 | 是 | 是 |
3.2 n8n AI 扩展
n8n 的 AI 能力是在通用自动化框架上的扩展,这意味着你可以把 LLM 调用无缝嵌入到任何现有业务流程中:
// n8n AI Agent node configuration (conceptual)
{
"nodes": [
{
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"name": "Customer Inquiry",
"parameters": {
"httpMethod": "POST",
"path": "/inquiry"
}
},
{
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"name": "AI Agent",
"parameters": {
"agent": "openAiFunctionsAgent",
"model": {
"type": "openAi",
"model": "gpt-4o"
},
"systemMessage": "You are a customer service agent...",
"tools": [
{ "type": "vectorStoreTool", "name": "Knowledge Base" },
{ "type": "httpRequest", "name": "Order Lookup API" },
{ "type": "code", "name": "Discount Calculator" }
]
}
},
{
"type": "n8n-nodes-base.slack",
"name": "Notify Team",
"parameters": {
"channel": "#customer-service",
"text": "={{$json.response}}"
}
}
]
}
3.3 Dify 工作流编排
Dify 的工作流设计更贴近 LLM 应用场景:
# Dify Workflow concepts (DSL representation)
dify_workflow = {
"graph": {
"nodes": [
{
"id": "start",
"type": "start",
"data": {"variables": [{"name": "query", "type": "string"}]},
},
{
"id": "classify",
"type": "llm",
"data": {
"model": "gpt-4o-mini",
"prompt": "Classify this query into: FAQ, Technical, Billing",
},
},
{
"id": "condition",
"type": "if-else",
"data": {
"conditions": [
{"variable": "classify.output", "operator": "contains", "value": "FAQ"},
]
},
},
{
"id": "knowledge_retrieval",
"type": "knowledge-retrieval",
"data": {
"dataset_id": "ds_xxx",
"retrieval_mode": "hybrid", # vector + keyword
"top_k": 5,
"score_threshold": 0.7,
},
},
{
"id": "answer",
"type": "llm",
"data": {
"model": "gpt-4o",
"prompt": "Based on the context: {{knowledge_retrieval.result}}...",
"context": ["knowledge_retrieval"],
},
},
]
}
}
四、LLM 集成
4.1 模型支持
| 模型/Provider | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 是 | 是 | 是 | 是 |
| Claude | 是 | 是 | 否 | 是 |
| Qwen (通义千问) | 通过 OpenAI 兼容 | 是 | 否 | 是 |
| DeepSeek | 通过 OpenAI 兼容 | 是 | 否 | 是 |
| GLM (智谱) | 通过 OpenAI 兼容 | 是 | 否 | 是 |
| 豆包 (Doubao) | 通过 OpenAI 兼容 | 是 | 是(原生) | 是 |
| Ollama (本地) | 是 | 是 | 否 | 是 |
| 自定义 API | 是 | 是(OpenAI 兼容) | 否 | 是(OpenAI 兼容) |
| 自托管模型 | 是 | 是 | 否 | 是 |
4.2 Agent 能力
| 维度 | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| Tool Use | 是(LangChain) | 是(原生) | 是(插件) | 是(工具箱) |
| 多轮推理 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 记忆系统 | 窗口记忆 | 多种记忆 | 内置 | 窗口记忆 |
| 并行工具调用 | 是 | 是 | 是 | 否 |
| 自定义工具 | HTTP + Code | API 定义 | 插件开发 | HTTP 工具 |
| Agent 策略 | ReAct/Functions | CoT/ReAct | 未公开 | 简单链 |
五、RAG 与知识库
5.1 RAG 能力矩阵
| 维度 | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 文档上传 | 需外部 | 内置 | 内置 | 内置 |
| 支持格式 | 通过节点 | PDF/MD/HTML/TXT/DOCX | PDF/TXT/MD/DOCX | PDF/MD/HTML/TXT/CSV |
| 自动分段 | LangChain 节点 | 自动+手动 | 自动 | 自动+手动 |
| Embedding | OpenAI/HF | 多种(内置) | 内置 | 多种(自选) |
| 向量数据库 | Qdrant/Pinecone/PG | 内置(Weaviate/Qdrant) | 内置 | 内置(PG) |
| 混合搜索 | 需配置 | 内置 | 是 | 是 |
| Reranking | 需配置 | 内置(Cohere/BGE) | 否 | 是 |
| 引用溯源 | 需开发 | 内置 | 内置 | 内置 |
| 权限控制 | 需开发 | 是 | 否 | 是 |
5.2 FastGPT 知识库优势
FastGPT 在 RAG 方面有最深入的专注:
FastGPT Knowledge Base Features:
1. Multi-source import:
- Manual input
- CSV/PDF/MD/HTML upload
- URL crawling
- API sync (periodic refresh)
2. Advanced chunking:
- Smart paragraph splitting
- Q&A pair extraction (unique to FastGPT)
- Custom separators
- Manual chunk editing
3. Search pipeline:
- Embedding search (vector)
- Full-text search (BM25)
- Hybrid search (weighted fusion)
- Re-ranking (BGE-reranker)
- Result deduplication
4. Quality management:
- Chunk preview & editing
- Test search interface
- Usage analytics
- Quality scoring
六、部署方案
6.1 部署选项对比
| 维度 | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| SaaS 云服务 | n8n.cloud | Dify.ai Cloud | coze.com/coze.cn | 否 |
| Docker 自部署 | 是 | 是 | 否 | 是 |
| Docker Compose | 是(简单) | 是(完整) | 否 | 是 |
| K8s Helm | 是 | 社区 | 否 | 社区 |
| 最低配置 | 2C4G | 2C4G | N/A | 2C4G |
| 推荐配置 | 4C8G | 4C16G | N/A | 4C8G |
| 外部依赖 | PostgreSQL | PostgreSQL + Redis + Weaviate | N/A | MongoDB + PostgreSQL |
6.2 Docker 部署对比
# n8n: Simplest self-hosting
docker run -d \
--name n8n \
-p 5678:5678 \
-v n8n_data:/home/node/.n8n \
-e N8N_AI_ENABLED=true \
n8nio/n8n
# Dify: Full stack with docker-compose
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
# Includes: API + Worker + Web + Weaviate + Redis + PostgreSQL + Sandbox
# FastGPT: Also docker-compose
git clone https://github.com/labring/FastGPT.git
cd FastGPT/projects/app
docker compose up -d
# Includes: API + Web + MongoDB + PostgreSQL (pgvector)
七、定价对比
7.1 SaaS 定价
| 计划 | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 免费 | 社区版自部署 | 200次消息/天 | 免费(有限额) | 仅自部署 |
| Starter | $20/月 | $59/月 | 免费+ | N/A |
| Pro | $50/月 | $159/月 | 企业版 | N/A |
| Enterprise | 定制 | 定制 | 定制 | N/A |
7.2 自部署成本估算
Self-Hosting Monthly Cost (AWS/Aliyun)
n8n (2C4G):
EC2 t3.medium: ~$30/month
EBS 50GB: ~$5/month
PostgreSQL (RDS): ~$15/month (or self-hosted)
Total: ~$35-50/month
Dify (4C16G):
EC2 t3.xlarge: ~$120/month
EBS 100GB: ~$10/month
PostgreSQL: ~$15/month
Redis: ~$15/month
Weaviate: Included in Docker
Total: ~$145-160/month
FastGPT (4C8G):
EC2 t3.large: ~$60/month
EBS 100GB: ~$10/month
MongoDB (self): Included in Docker
PostgreSQL (self): Included in Docker
Total: ~$70-80/month
八、适用场景
8.1 按场景推荐
| 场景 | 首选 | 理由 |
|---|---|---|
| 企业自动化 + AI 增强 | n8n | 400+ 集成,成熟的工作流引擎 |
| AI 应用原型/MVP | Dify | 平衡的 LLM + RAG + 工作流 |
| 快速构建聊天机器人 | Coze | 最低门槛,免费,多渠道 |
| 企业知识库问答 | FastGPT | RAG 最深,自部署,数据隐私 |
| SaaS 产品 AI 功能 | Dify | API 优先,可嵌入 |
| 非技术团队使用 | Coze | 最直观的拖拽体验 |
| 数据隐私优先 | FastGPT / n8n | 完全自部署,数据不出境 |
8.2 综合评分
| 维度(权重) | n8n | Dify | Coze | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 工作流引擎(20%) | 9.5 | 8.0 | 6.5 | 7.0 |
| LLM 集成(20%) | 7.5 | 9.0 | 8.0 | 8.5 |
| RAG 能力(20%) | 5.0 | 8.5 | 7.0 | 9.5 |
| 易用性(15%) | 7.5 | 8.5 | 9.5 | 7.5 |
| 部署灵活性(15%) | 9.0 | 8.5 | 2.0 | 9.0 |
| 定价(10%) | 8.0 | 7.0 | 9.0 | 9.0 |
| 加权总分 | 7.7 | 8.4 | 6.9 | 8.3 |
九、总结
四个平台代表了 AI 工作流的不同路径:n8n 是最强的通用自动化引擎,Dify 是最平衡的 AI 应用开发平台,Coze 是最低门槛的 Bot 构建器,FastGPT 是最专注的知识库方案。
对于大多数企业用户,建议先用 Dify 做 AI 应用原型验证,需要深度 RAG 时迁移到 FastGPT,需要与现有系统深度集成时引入 n8n。
Maurice | [email protected]
深度加工(NotebookLM 生成)
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幻灯片 1:四大 AI 工作流平台对比分析
- 核心议题:探讨 n8n、Dify、Coze、FastGPT 四大平台如何解决“让非开发者也能构建 LLM 驱动的应用”这一核心问题 [1]。
- 对比维度:全面评估平台在赛道定位、工作流引擎能力、LLM 模型集成、RAG(检索增强生成)支持以及部署与定价方面的差异 [1], [2], [3], [4]。
- 目标导向:为企业在自动化升级、AI 应用开发、机器人构建或知识库搭建方面提供选型决策依据 [1], [5]。
幻灯片 2:平台核心产品定位
- n8n(自动化优先):拥有强大的自动化工作流引擎与 AI 扩展能力,是四者中最强的通用自动化解决方案 [1]。
- Dify(AI 原生开发):专注于 AI 应用的开发,在 LLM 编排、RAG 与 Agent 机制之间达到了最佳的平衡 [1]。
- Coze(最低门槛):主打对话机器人的构建、插件应用以及多渠道分发,提供极其直观的拖拽体验 [1], [5]。
- FastGPT(知识库专精):以工作流结合多模型,专注于最深度的知识库 RAG 场景 [1], [5]。
幻灯片 3:工作流引擎与节点能力
- 节点生态系统:n8n 拥有超过 400 个通用集成节点,远超 Dify(30+)与 Coze(50+),支持极其丰富的 SaaS 与 API 对接 [1]。
- 逻辑控制能力:所有平台均支持条件分支与子工作流,但仅 n8n 提供了细粒度的错误处理机制,且原生支持循环控制 [1], [6]。
- AI 编排设计差异:n8n 侧重于将 LLM 无缝嵌入到现有业务流程(如接收请求后调用模型再推送 Slack);Dify 的 DSL 编排则完全贴近 LLM 专属的问答与条件判断场景 [6], [2]。
幻灯片 4:LLM 集成与 Agent 支持
- 模型兼容性:主流平台均广泛支持 OpenAI 等主流模型;除 Coze 外,其余三家均支持通过兼容接口或原生对接自托管模型和本地模型(如 Ollama) [2]。
- Agent 构建方式:Dify 原生内置 Tool Use 功能,Coze 基于丰富的插件生态,n8n 则通过引入 LangChain 节点来实现 Agent 功能 [2], [3]。
- 高级推理支持:四大平台均具备多轮推理机制,且除 FastGPT 外,均支持模型的并行工具调用功能 [3]。
幻灯片 5:RAG 与知识库深度对比
- 内置能力差异:Dify、Coze、FastGPT 均内置了包含文档解析、Embedding 与向量数据库的完整 RAG 管道,而 n8n 需借助外部资源配置 [3]。
- 分段与解析技术:FastGPT 拥有最深度的分段能力,独创了 Q&A 问答对提取功能,并支持灵活的手动与自动混合分段 [3]。
- 高级检索管道:FastGPT 与 Dify 支持向量加全文本的混合搜索(Hybrid Search),并内置了重排序(Reranking)技术,以提升检索质量 [3], [4]。
- 数据引用与安全:Dify 和 FastGPT 均内置引用溯源与严格的权限控制,满足企业级质量管理需求 [3], [4]。
幻灯片 6:部署方案与成本估算
- 部署灵活性:n8n、Dify 与 FastGPT 均支持开源自部署(包含 Docker 与 Docker Compose 方案),Coze 仅提供 SaaS 云服务 [1], [4]。
- 资源消耗对比:n8n 架构最轻量(推荐 4C8G 即可),Dify 为包含 Weaviate/Redis 的全栈架构,配置要求最高(推荐 4C16G) [4], [5]。
- 云端自建成本:估算显示 n8n 每月约 $35-50,FastGPT 约 $70-80,Dify 因外部依赖较多,成本高达 $145-160/月 [5]。
幻灯片 7:核心适用场景与选型总结
- 企业自动化 & AI 增强:涉及海量异构系统对接及复杂流程编排,推荐首选 n8n [5]。
- 产品级原型验证:需要开发 AI 应用或为 SaaS 产品内嵌 AI 功能,推荐最为平衡的 Dify [5]。
- 直观低门槛构建:面向非技术团队的快速机器人孵化与跨渠道发布,推荐 Coze [5]。
- 极度重视隐私与专精问答:追求完全数据私有化部署及深度的长文本知识检索,推荐 FastGPT [5]。
- 渐进式演进策略:建议企业先用 Dify 验证应用原型,深挖 RAG 需求时转向 FastGPT,需与业务系统深度耦合时引入 n8n [5]。
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AI工作流平台对比:n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT — summary
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想要构建专属的 AI 应用却不知道如何选型?本文深度横评了当前最热门的四大 AI 工作流平台:n8n、Dify、Coze 与 FastGPT[1]。我们从赛道定位、工作流引擎能力、LLM 模型集成、RAG(检索增强生成)支持,到本地 Docker 部署方案及服务器成本进行了全面对比[1-4]。无论你是需要通过 n8n 实现复杂业务自动化、用 Dify 开发全能型 AI 应用原型、用 Coze 零门槛搭建对话机器人,还是借助 FastGPT 打造深层企业知识库,这篇权威评测都能帮你找到最匹配的解决方案[1]。一文看懂 AI 工作流最佳实践指南!
核心看点
- 精准定位:n8n 主攻自动化,Dify 适合全能 AI 应用开发,Coze 零门槛建 Bot,FastGPT 专精企业知识库[1]。
- 技术深扒:FastGPT 提供最完善的文档分段与混合检索,Dify 则原生支持高级 Agent 工作流编排[2, 3]。
- 选型避坑:详细对比 Docker 等私有化部署成本,并针对企业 MVP、数据隐私等场景提供最优选型建议[4, 5]。
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AI工作流平台对比:n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT — video
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【钩子开场】(12字)
4大AI工作流平台怎么选?[1]
【核心解说】
- 第一段(27字):企业自动化首推n8n,四百多节点让AI无缝接入现有业务。[1, 2]
- 第二段(30字):Dify能力最均衡,兼顾大模型与工作流,适合打造AI应用原型。[1, 2]
- 第三段(30字):Coze零门槛建机器人,FastGPT专注知识库且保障数据隐私。[1-3]
【收束句】
建议先用Dify打样,再根据业务需求灵活组合,你选对了吗?[2]
课后巩固
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