AI工作流平台对比：n8n vs Dify vs Coze vs FastGPT

原创灵阙教研团队

A 推荐进阶 | 约 7 分钟阅读更新于 2026-02-28

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 | maurice_wen@proton.me