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探索元老级自动化AI工作流平台n8n,体验其丰富插件和强大功能。 核心内容: 1. n8n平台的历史和优势对比 2. n8n的丰富插件和社区支持 3. n8n的工作流模板和安装指南
最近一直在对比不同低代码AIAgent 平台,林林总总完成了 coze、dify、Ragflow的安装和应用案例跑通。在B 站上,看到很多 UP 主非常推崇一个叫 n8n 的 AIAgent 开源平台,在 GitHub上的收藏量高达 7.1 万。
顿时,我来了兴趣,想好好对比看看,究竟这个跟其他几个平台的差异在哪里。
简单研究了一番,大概有这些区别。
在 LLM 大模型出来之前,就已经存在的低代码自动化工作流平台。里面的节点和逻辑编排对于非程序员而言,极度友好。
因为存在的时间足够长,所以,在用户需求的满足度和插件的丰富度上,已经跟 coze、Dify、Ragflow 因为 LLM 大模型出现后,才出现的 AIAgent 平台比,是资深老前辈。
在用 Dfiy 和 Ragflow 的时候,最讨厌的就是有一个想法想实现,插件不支持,就得自己撸代码节点。或者,把代码封装成 api,再部署服务,执行调用。麻烦的不行。
然而,老前辈 n8n 内置的官方节点就有 400+ 个(如 Slack、GitHub、AWS、数据库等)。就不要说社区贡献节点覆盖更多小众工具。
n8n 提供了多种插件类型,每种插件都有其特定的功能和用途:
总结下来,有这些:
我数了一下,光Telegram 的子节点,就有30+个。
自己从 0 开始搭建最容易崩溃,对于新手而言,最快上手和使用的方法,绝对是站在巨人的肩膀上。如果能找到类似的工作流,然后改改再用,就最好不过了。
正因为 n8n 的历史悠久,社区活跃,所以,光官网上就有 1500+个工作流模板可以参考。
当然,对标使用的第一步是安装部署。
老样子,我们又得请出我们熟悉的老伙计,Docker。
接下来,是在 MacBook 上通过 Docker 安装 n8n 的详细步骤:
docker pull n8nio/n8n
当你看到如下信息则代表,n8n的 Docker 镜像已经拉取完成。
Status: Downloaded newer image for n8nio/n8n:latest
docker.io/n8nio/n8n:latest
docker volume create n8n_data
docker run -d \
--name n8n \
-p 5678:5678 \
-v n8n_data:/home/node/.n8n \
-e WEBHOOK_URL=http://localhost:5678 \
n8nio/n8n这个命令的参数解释:
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