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n8n工作流在AI发展浪潮中找到了独特的平衡点，既不是过渡产品也不是终极方案，而是当前阶段实用的生产力工具。核心内容： 1. AI技术发展现状与n8n的中间路线价值 2. 不同用户群体对技术工具的差异化需求分析 3. n8n在业务场景中的实际应用优势与局限
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
最近和群友唠嗑，发现有不少人以前是玩coze的，现在转向搞n8n，甚至all in。
那么连马斯克都说，还有3到5年，就有AGI了，现在学习n8n会不会像49年入国军，像是AI发展史上小灵通乍现吗。（小灵通是2g通信时代的“过渡性产品”，因技术落后、政策清退、市场淘汰而消亡）
其实这也是困扰我许久的一个问题，n8n目前国内的确火了， 不少人也从coze转向学习n8n,网上也的确存在两种不同的声音：
第一种认为： n8n已死，Agentic编程工具后面会取代n8n，特别是最近比较出圈的Claude Skills
第二种认为：n8n万能，因为它节点多、可编排、灵活但又可控，什么应用场景都能黏上。
上面两种说法，你说对也对，你说不对那也不对。为了这个问题，我翻阅了一些资料，今天掰扯掰扯这个话题。主要是抛砖引玉，欢迎不同声音。
对于n8n，我的思考是，任何一项技术都需要结合当下科技发展阶段+人+业务场景来谈论，n8n这项技术，在后面不仅会持续长时间存在，而且成为AI时代的生产力工具，但是也承认，n8n还是有技术天花板的。
1. 从科技发展阶段
人工智能的发展并非一帆风顺，而是经历了多次“热潮—低谷—再崛起”的周期
1960s–1970s 符号主义（Symbolic AI）
1980s-1990s 专家系统、知识工程
1990s–至今 复苏与机器学习的崛起，特别是以2006年Hinton提出深度学习概念，2017年Transformer架构提出，2022年以ChatGPT为代表的大语言模型。
目前我们正处于第三次AI繁荣期，什么时候能实现AGI不清楚，会不突然泡沫破裂不清楚。
但是肯定的是，目前人工智能技术还未完全成熟，核心原因是有幻觉、偏见、不可解释性。
大模型现在动不动就1万亿参数，但是内部运行机制是一个黑盒，它可能生成错误、偏见或不可验证的内容。
你可以试一下，同一个问题，AI生成的结果都是不一样，而且有时还附带错误。
但是对企业生产来说最怕的就是失控 ，目前完全靠AI自己决定是极不靠谱的，但是完全靠规则又太死板了 。
而n8n，另辟蹊径，走了中间路线 ，让用户自己决定什么时候用AI，什么时候用规则 ，每个节点数据透明，人可以介入，让你既能用AI又能保持控制权。
2. 从人+业务场景角度
任何科技的发明都是为了解决痛点，但是很多用户其实并不知道自己需要什么工具，以及最新的AI技术演进方向，可以帮助它来实现什么也不知道。
你跟他们说要去学AI编程、claude code 、claude skills、Agentic AI，大部分人并不能理解，马上去付诸行动。
打个比方，领导让你做数据分析，你可以在草稿纸上面手算、用计算器算、用excle上面的函数来算，更进一步可以用python进行数据分析。
大部分人会去选择前面几种方式，因为可以短、平、快的解决他们的痛点。对大部分场景来说足够用了，没有必要为了简单的需求上Agentic AI，那和开条航母出去捞鱼一样。
n8n就是这样一个在AI时代人人可以学会的生产力工具。
n8n 创始人Jan Oberhauser曾不止一次在分享中提到，他想让n8n像AI时代的Excel一样普及 ，人人都会用，要成为所有人构建智能系统的默认平台 ，成为基本技能 ，成为10x开发者。
参考：Youtube: n8n’s mission and vision with CEO Jan Oberhauser, at our NYC Meetup (August 2025)
对一条n8n自动化工作流来说，它并不会在意模型本身有多强大，模型只是工作流无数个节点中的一个，重要的是能不能实实在在解决一个个业务场景下的问题。
3. n8n的技术天花板
n8n当然也有技术天花板！
1. 构建节点耗时耗力，如果遇到特别复杂的场景，随着节点的增多，n8n整个工作流可读性、执行效率和、维护性都变得非常差。
2. 系统只能处理预设规则内的问题，缺乏灵活性，无法适应外部变化；
3. 规则之间可能冲突，更新成本高。
所以在all in n8n的时候，可以同步穿插第二曲线，比如Agentic AI，这样当n8n在未来某一天受到其他技术挤压的时候，或者自己开发上面遇到瓶颈了，也能迅进行调整，顺理成章过度。
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