Agent自动化工作流：n8n、dify、coze，谁更强？

在AI技术狂飙的今天，“自动化”早已不是新鲜词——但真正的效率革命，发生在“AI能力”与“业务流程”的深度融合中。当大模型能理解需求、生成内容，下一步的关键，是如何让这些能力像乐高积木一样，按需组合成适配具体业务的自动化流程。
无论是企业想要搭建定制化的业务流程，还是个人想解放重复劳动，市面上层出不穷的工具总能让人挑花眼——而n8n、dify、coze，无疑是当下最受关注的三匹“黑马”。它们一个以“无代码连接万物”出圈，一个主打“AI应用开发平台”，一个凭借“字节生态加持”快速崛起，看似都瞄准了“自动化”赛道，实则各有乾坤。那么他们谁更强？到底哪款工具更适合你的需求？
如果非要有一个客观的评判标准，那Github的star或许是较为客观的一种方式，n8n和dify这两个从出生就是开源的，coze是今年刚开源，从Github star数来看，n8n 157K排第一，dify紧随其后119k排第二，coze由于开源时间较晚只有18.6k。

接下来，我们就从核心定位、功能特性、适用场景三个维度深度拆解，帮你找到最趁手的AI自动化“利器”。
n8n、Dify、Coze，正是当前最主流的三大Agent自动化工作流工具：一个专注工作流编排，一个聚焦AI应用开发，一个深耕智能体搭建。
一、先搞懂本质：三款工具的核心定位差异

要对比强弱，先得明确“赛道”——三款工具看似都涉及“自动化”，但解决的问题域完全不同。
1. n8n：低代码/无代码的通用自动化工作流引擎​

核心定位：“连接一切”的流程编排工具，不局限于AI。它的底层逻辑是通过可视化节点（Node），将API调用、数据库操作、消息通知、文件处理等常见任务模块化，用户拖拽节点并设置参数，即可构建自动化流程（比如“定时抓取网页数据→清洗后存入数据库→触发邮件提醒”）。

对AI的支持：可通过节点调用任意大模型API（如OpenAI、Claude、本地部署的LLM），但AI只是其中的一个“功能模块”，需要用户自己设计完整的业务流程（比如先调用模型生成内容，再调用另一个节点格式化输出）。
适合谁：技术背景较弱但需要灵活串联多系统的技术小白/全栈开发者，尤其是已有成熟业务系统，想通过AI增强部分环节的场景（例如电商订单自动处理+AI客服回复）。
2. Dify：面向开发者的AI应用开发平台​

核心定位：“从零到一”快速构建AI原生应用，聚焦大模型的“功能化落地”。它提供了一套完整的工具链——包括模型接入（支持主流闭源/开源模型）、Prompt编排（通过可视化界面优化指令）、知识库管理（上传文档让模型精准回答）、前后端部署（一键生成Web应用/API接口）。

dify本质是“AI+业务逻辑”的封装，它的定位更偏向“AI应用构建”，它不仅提供自动化能力，更聚焦于让用户快速开发基于大模型的应用。比如你想做一个“客服知识库问答机器人”，或者“文档摘要分析工具”，dify可以帮你完成“数据导入、prompt设计、流程编排、部署上线”的全链路操作，甚至支持自定义插件扩展功能，更适合需要深度结合大模型能力的场景。
适合谁：有一定技术基础，想基于大模型开发定制化AI工具的产品经理/开发者（例如企业内部的智能工单系统、教育行业的AI助教）。
3. Coze：面向非技术用户的智能体（Agent）搭建平台​

coze（扣子）作为字节跳动旗下的工具，最大的优势在于“字节生态整合”和“轻量化体验”。它主打“用自然语言搭建自动化流程”，用户可以通过对话式指令快速创建任务，比如“每天9点提醒我查看抖音后台数据”“将飞书文档内容生成思维导图”。同时，它深度集成了抖音、飞书、剪映等字节系产品，对于字节生态内的用户来说，上手门槛极低。

用户无需关心底层流程如何串联，只需关注“智能体应该做什么”。
适合谁：无技术背景的业务人员/产品经理，尤其是需要快速验证AI应用场景（如客服提效、营销文案生成）的团队。
二、功能特性：细节见真章，场景定输赢

定位差异之下，三款工具的功能设计也各有侧重，我们从“流程搭建、生态整合、扩展性、上手难度”四个关键维度展开对比：

• 流程搭建方式：n8n是“可视化节点拖拽”，自由度高但需要理解每个节点的逻辑；dify结合了“流程图+prompt工程”，兼顾自动化与AI能力调优；coze是“自然语言对话创建”，最轻量化但复杂流程的灵活性稍弱。
  
• 生态整合能力：n8n支持1000+款第三方应用（如Slack、Google Sheets、AWS），开源生态丰富；dify侧重“大模型生态”（支持GPT-4、 Claude、通义千问等）和“知识库整合”；coze则是“字节生态闭环”，与飞书、抖音等产品无缝衔接。
  
• 扩展性表现：n8n支持自定义节点开发、本地部署，适合企业级定制；dify提供API接口、插件市场，方便扩展应用功能；coze目前扩展性相对较弱，更聚焦于标准化流程。
  
• 上手难度：coze＜dify＜n8n。coze的自然语言交互对新手最友好；dify的流程设计逻辑清晰，AI功能模块划分明确；n8n需要一定的逻辑思维，复杂流程的学习成本较高。
  

三、适用场景：没有“最强”，只有“最适配”

不存在“最强万能工具”，只有“适合适配当下场景的工具”，如果用一句话总结：

• 你要“连接一切”（串联系统、自定义复杂流程）、跨平台自动化（比如连接微信、Excel、CRM）、企业级复杂流程搭建、需要本地部署或高度定制化，尤其是非AI原生的纯流程自动化场景。→ 选n8n（技术向，灵活度天花板）；
  
• 你要“做出一个好用的AI产品”，开发基于大模型的AI应用（如问答机器人、文档分析工具）、需要深度整合知识库和prompt工程、希望快速将AI能力落地为具体产品。→ 选Dify（开发者向，落地能力强）；
  
• 你要“快速搞定一个智能小助手”（零代码、轻量级）想用自然语言快速创建简单任务、不想花太多时间学习复杂操作。→ 选Coze（业务向，上手最快）。
  

未来，随着AI与业务的融合加深，这三类工具可能会进一步融合——比如n8n增加更友好的AI节点，Dify强化工作流编排能力，Coze开放更多系统对接选项。但对于当下的用户来说，明确自己的核心需求（是连接系统？开发产品？还是快速验证？），比纠结“谁更强”更重要。
毕竟，工具的价值，在于让它为你“自动化”掉繁琐，而不是让你为选择工具“自动化”掉时间。

你对哪款工具更感兴趣？欢迎留言讨论！

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