从产品定位上看，Dify 是一个面向 AI 应用开发的平台，核心聚焦在 Prompt 管理、知识库接入、模型调用、Agent 工作流 等 AI 相关能力上，并且为这些环节提供了可视化配置界面和即用型 API，降低了 AI 应用的开发门槛。 它不追求集成所有类型的系统，而是把精力集中在 AI 这一垂直领域。
如果用比喻来辅助理解，Dify 更像是一间“已经装修好的 AI 公寓”，Prompt、知识库、模型调用都配好了，你只需带着业务数据和对话逻辑“拎包入住”。
总结差异
n8n：偏向 通用型自动化平台，AI 只是它的一个模块，优势是自由度高、集成面广。
Dify：偏向 垂直型 AI 平台，所有功能围绕 AI 场景展开，优势是上手快、AI 功能深度好用。
我在真实项目中的使用体验
1. 用 n8n 写 Agent：像搭乐高，但得自己找零件
场景 在一个客户服务自动化项目中，我需要实现这样一个闭环：
用户在线填写一个需求表单（收集问题、联系方式）
系统将表单内容交给 AI 生成个性化回复
回复通过邮件自动发送给用户，并抄送客服团队
如果用户 48 小时内未回复，则自动发送跟进提醒
体验
优点：
节点（Nodes）数量丰富，跨系统集成很容易：我直接用 n8n 接 Google 表单、OpenAI API、SMTP 邮件服务器，没有额外写一行代码。
流程可视化，每个节点的数据都能调试查看，方便定位问题。
不足：
AI 只是它的一个“插件”，Prompt 管理、上下文保存、模型切换这些都要自己实现。
如果 AI 的生成逻辑有更新，要回到多个节点里手动改 Prompt，流程复杂时维护成本高。
感受
n8n 在这种 多环节、跨系统的长流程 里表现很稳定，但如果项目的核心是 AI 逻辑，就会感觉在它里面“埋”AI 有点笨重。它像是给你一大盒乐高，你可以拼任何东西，但每个零件都得自己找好位置。
2. 用 Dify 写 Agent：像拎包入住的公寓，家具都帮你配好
场景 我做了一个面向企业内训的 AI 问答助手：
员工可以直接在聊天窗口提问，比如“我们公司的假期政策是什么”
系统在内置知识库中检索公司制度文档
结合 Prompt 生成规范、友好的回答
支持随时切换不同模型（Claude、GPT-4、GPT-4o 等）来测试回答风格
体验
优点：
Prompt 管理界面化，支持多版本保存和回滚，改动不会影响其他功能。
知识库管理很方便，直接上传文档或链接，Dify 自动向量化并接入到 Agent。
模型切换是即时的，能快速对比不同模型的输出效果。
不足：
对非 AI 任务支持有限，比如我想要用户问题被记录到公司 CRM，就必须额外写 webhook 或在外部系统做集成。
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