n8n、Dify、Coze各有优势，也各有局限性。关键是要基于你的实际业务场景、团队能力和长期策略来选择

点击下方，关注后台回复【666】，免费领取【DeepSeek学习礼包】

大家好，我是凡人。

昨天深夜刷GitHub时，我被一个数据震惊了！n8n项目的星标数已经达到107k，仅仅两个月就新增15k。更有意思的是，现在的自动化AI智能体平台市场正在形成"三足鼎立"的格局：n8n、Dify、Coze各有千秋，各自都在跑马圈地。

作为一个16年技术的老司机，突然意识到一个问题：这么多工具，如果遇到智能体需求，到底该做哪样的选型？

从数据看趋势

咱就一起从GitHub数据开始，梳理清楚智能体赛道的真实现状。

截止目前GitHub星标数据：

n8n：108k stars，最近获得6000万美元融资。
Dify：103k stars，2024年新增43k星标，增长率326%。
Coze：字节内部平台，无公开GitHub数据。

而作为最先出现商用开源的n8n，却没有被dify和coze压过势头，反而是在AI结合自动化流程的赛道上越走越远。

与传统开源项目不同，n8n采用了独特的"Fair-code"许可证模式，这是一个介于完全开源和闭源之间的创新授权方式。这种模式的核心优势在于：

用户可以完全免费使用和修改源码。
对预算有限的个人开发者和小型团队极其友好。
避免了传统开源项目的商业化困境。
为企业级用户提供了可持续的商业支持。

问题来了：这三条路线哪个更有前景？你的业务场景更适合哪一个？

三大平台核心差异解析

要回答上面的问题，我们必须深入理解这三个平台的核心差异。它们不仅仅是功能上的不同，更代表了三种完全不同的产品理念。

n8n：AI工作流的演进

n8n的成功来自于一个关键洞察：75%的客户现在都在使用AI功能。传统工作流自动化正在被AI改造，而n8n成功抓住了这个转折点。对于MCP协议，虽然n8n目前不原生支持MCP协议，但它强大的HTTP请求节点和自定义节点开发能力，让用户可以通过编程方式连接支持MCP的服务。这体现了n8n"灵活性优先"的设计哲学。

核心理念： 让技术人员能够灵活组合各种服务，同时降低AI集成的门槛。

技术特色：

400+原生集成，覆盖主流企业应用；
Fair-code许可，平衡开源与商业利益；
可视化+代码并存，适应不同技术水平的用户；
通过HTTP节点可间接连接MCP服务；
自托管选项，满足企业数据安全需求。

Dify：私有化的智能体平台

Dify在2024年获得43k新增星标，增长率326%，这个增长速度背后是AI应用开发需求的爆发。Dify的理念很清晰：既然AI已经成为核心，为什么不从一开始就以AI为中心设计平台？Dify主要作为企业级的解决方案，可以私有化部署自己的AI智能体平台。

MCP协议支持： Dify通过mcp-server插件支持MCP协议，可以将任何Dify应用转换为MCP兼容的服务器端点，让外部MCP客户端直接访问。这种设计让Dify构建的AI应用能更好地与其他AI工具生态协同。

核心理念： 让任何人都能快速构建生产级的AI应用

技术特色：

内置RAG能力，知识库应用开箱即用；
多模型支持，不绑定特定AI供应商；
MCP服务器模式，增强AI工具互操作性；
低代码AI应用开发，降低技术门槛；
企业级权限和安全管理。

Coze：生态整合的SAAS资源

Coze的逻辑完全不同：与其做一个通用平台，不如深度整合现有生态，打造现有流程。基于字节自研的Doubao模型，同时国内兼容如DeepSeek、kimi、智谱等知名大模型，原生支持MCP协议，与Lark、抖音等产品深度集成。

MCP协议的意义： MCP是由Anthropic开发的模型上下文协议，它让AI助手能够安全、标准化地连接各种数据源和工具。Coze对MCP的原生支持意味着它能更好地与其他AI工具和服务协同工作。

核心理念： 在已有生态中嵌入AI能力，而不是另起炉灶。

技术特色：

基于Doubao大模型，中文处理能力强
原生MCP协议支持，标准化AI工具连接
与ByteDance全系产品无缝集成
专注对话式AI和内容生成场景
主要服务中国市场，本土化程度高

三个工具的全维度对比分析

1、基础信息对比

维度	n8n	Dify	Coze
核心定位	工作流自动化平台	AI智能体开发平台	对话式AI智能体构建平台
技术路线	传统自动化+AI增强	AI原生设计	生态集成优先
学习门槛	中等（需要流程思维）	低（可视化开发）	低（模板驱动）
开源程度	Fair-code开源	完全开源	闭源
用户群体	技术团队/企业IT	AI开发者/产品经理	运营人员/内容创作者
商业模式	企业版订阅	云服务/企业版	平台服务费

2、核心功能对比

功能模块

n8n

Dify

Coze

工作流设计

✅ 可视化节点编辑器

✅ 支持条件分支和循环

✅ 触发器和定时任务

✅ AI工作流可视化设计

✅ LLM节点和RAG流程

❌ 传统IT系统集成较弱

❌ 主要面向对话流程

❌ 复杂工作流支持有限

✅ 智能对话逻辑设计

✅ 智能体流程设计

AI集成能力

✅ OpenAI/Claude等API集成

✅ 自定义AI节点

❌ 非AI原生设计

❌ 无MCP协议支持

✅ 多模型统一接口

✅ 内置向量数据库

✅ RAG应用开箱即用

✅ MCP服务器支持

✅ 基于Doubao深度优化

✅ 中文对话场景强

✅模型选择性范围广

✅ 原生MCP协议集成

数据处理

✅ 强大的数据转换能力

✅ 支持JavaScript/Python

✅ 批量数据处理

✅ AI增强的数据处理

✅ 文档解析和向量化

❌ 传统ETL能力较弱

❌ 数据处理能力有限

✅ 文本内容理解强

✅ 结构化数据支持

集成生态

✅ 400+原生集成

✅ HTTP请求节点

✅ 自定义节点开发

✅ 主要AI服务集成

✅ Webhook支持

✅ 企业系统集成

✅ 字节全系产品

✅ 抖音、Lark深度集成

❌ 第三方生态较小

部署选项

✅ 完全自托管

✅ 云服务选项

✅ Docker/Kubernetes

✅ 主要云服务

✅ 私有部署选项

❌ 自托管复杂度高

❌ 仅云服务

❌ 无私有部署

❌ 依赖字节基础设施

3、技术架构对比

技术特性	n8n	Dify	Coze
后端技术栈	Node.js + TypeScript SQLite/PostgreSQL Redis缓存	Python + FastAPI PostgreSQL + 向量数据库 Celery任务队列	内部技术栈（基于Go）云原生架构 Doubao模型深度集成
前端技术	Vue.js 可视化流程编辑器响应式设计	React + Next.js AI应用构建界面低代码可视化	React 对话式界面优先移动端适配
API设计	RESTful API Webhook支持 GraphQL支持	RESTful + OpenAI兼容API SDK多语言支持插件系统	内部API + MCP协议 ByteDance生态专用接口有限的第三方API
MCP协议支持	❌ 无原生MCP支持 ❌ 需要自定义开发集成 ✅ 可通过HTTP节点间接连接	✅ 支持MCP服务器模式 ✅ mcp-server插件可用 ✅ 可作为MCP端点被调用	✅ 原生MCP协议支持 ✅ 深度集成字节生态 ✅ Lark、Amap等MCP连接
扩展能力	自定义节点开发 Community packages JavaScript代码执行	插件市场自定义工具开发模型适配器	受限的定制能力主要通过配置扩展依赖平台更新
性能特性	单实例220执行/秒多实例水平扩展内存优化执行	AI推理优化向量搜索加速流式输出支持	基于Doubao优化中文处理性能强云端弹性扩容

4、应用场景适配度对比

应用场景

n8n

Dify

Coze

企业系统集成

⭐⭐⭐⭐⭐

CRM、ERP、财务系统连接

⭐⭐⭐

主要通过API，集成度一般

⭐⭐

仅限ByteDance生态

AI应用开发

⭐⭐⭐

可集成AI，但需要编程

⭐⭐⭐⭐⭐

专为AI应用设计

⭐⭐⭐⭐

对话AI场景强

营销自动化

⭐⭐⭐⭐⭐

多渠道营销流程自动化

⭐⭐⭐

AI辅助内容生成

⭐⭐⭐⭐

社交媒体营销强

客户服务

⭐⭐⭐

工单流转，需要集成

⭐⭐⭐⭐

智能客服机器人

⭐⭐⭐⭐⭐

对话式客服专业

内容创作

⭐⭐

内容分发自动化

⭐⭐⭐⭐

AI辅助创作工具

⭐⭐⭐⭐⭐

社交内容生成专业

数据分析

⭐⭐⭐⭐

数据清洗和转换强

⭐⭐⭐⭐

AI增强的数据洞察

⭐⭐

主要生成分析报告

运维监控

⭐⭐⭐⭐⭐

告警处理和自动修复

⭐⭐

日志分析，运维能力弱

⭐

基本不适用

5、成本和维护对比

成本维度	n8n	Dify	Coze
初始成本	免费（自托管）云服务$20-50/月起	免费（自托管）云服务按使用量计费	免费试用商用收费（具体价格未公开）
运维成本	需要专业运维人员服务器和基础设施成本	相对简单主要是AI模型调用成本	几乎无运维按使用量付费
人员培训	需要学习工作流概念中等学习曲线	AI应用开发相对简单产品人员也能上手	模板化操作学习成本最低
长期维护	需要持续更新和监控节点维护成本	主要是模型和数据更新维护相对简单	基本无需维护依赖平台更新