Dify vs n8n vs Langflow：2026年三大开源AI工作流平台深度横评

2026-07-04 · 科技资讯

为什么需要AI工作流平台

2026年，搭建一个AI应用已经不再是新鲜事。但真正的问题从「能不能做」变成了「怎么做才高效」。

如果你需要构建一个能调用多种工具、串联多个AI模型的智能体（Agent），你很快就会遇到一个困境：手写代码太慢、太容易出错；全交给AI又不可控。

这就是AI工作流平台的价值——用可视化方式搭建AI管线，把复杂逻辑变成流程图。目前GitHub上最有影响力的三个开源平台是Dify、n8n和Langflow。它们各有所长，今天来做个深度对比。

Dify的定位很清晰：搭建可上线的AI应用。

它内置了RAG（检索增强生成）管线、对话管理、知识库管理、Prompt编排、应用监控等功能。如果你要做一个AI客服机器人、一个企业内部知识问答系统、或者一个智能数据分析助手——Dify几乎提供了开箱即用的全套工具。

Dify的优势在于「全」。它不只是工作流引擎，而是一个完整的AI应用开发平台。支持部署到云端或本地，有完善的用户管理和权限系统。

GitHub Stars：超过6.5万

适合场景：企业级AI应用、RAG问答系统、AI Agent平台

n8n的核心基因是通用自动化，AI只是它众多能力中的一个。

它的节点生态极其丰富——超过400个内置集成，覆盖Gmail、Slack、GitHub、数据库、API等几乎所有常见服务。如果你需要一个能连接各种外部系统、定时触发、条件判断的自动化管线，n8n是目前最好的开源选择。

AI方面，n8n支持接入OpenAI、Anthropic、Ollama本地模型等，可以在工作流中嵌入LLM节点进行文本处理、分类、摘要等操作。

GitHub Stars：超过6.8万

适合场景：跨系统自动化、定时任务、数据管道、AI增强的工作流

Langflow的基因是轻量和灵活。

它是三者中最容易上手的——拖拽节点、连线、配置参数、运行。不需要写任何代码就能搭建一个完整的AI Agent。底层基于LangChain，所以当你需要更复杂的定制能力时，可以无缝过渡到代码。

Langflow特别适合快速原型阶段——当你的想法还不确定时，用它先搭一个能跑通的版本，验证可行性后再决定是否深入开发。

GitHub Stars：超过14万

适合场景：快速原型、实验性AI Agent、教学演示

简单来说：

Dify = 你要做AI「产品」
n8n = 你要做AI「自动化」
Langflow = 你要做AI「实验」

三者并不互斥——很多团队同时用Langflow做原型、Dify做应用、n8n做运维自动化。选择的关键不是哪个「最好」，而是哪个最匹配你当前的需求阶段。

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| Langflow | MIT | 免费 | Docker一键部署或pip安装 |

Dify和Langflow使用宽松的开源许可，商业使用无限制。n8n使用「可持续使用许可」，核心功能开源但限制了以n8n本身为核心的商业化服务。

如果你在乎的是纯开源（随时可以fork并商业化），Langflow的MIT许可最友好。如果你需要完整的生产级AI应用平台，Dify的一体化能力最强。如果你的场景更偏传统自动化+AI增强，n8n的成熟度和生态最完善。

2026年7月3日 | LC智趣厅

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