我将为大家整理一份关于 Dify、n8n 和 Ragflow 的最新研究分析，涵盖以下六个方面：功能对比、应用场景、架构设计、集成能力、和使用门槛。我会尽可能引用其官方文档、GitHub 仓库以及社区讨论等权威信息来源。 我整理好后会第一时间通知你查看。
在生成式 AI 工具生态中，Dify、n8n 和 RAGFlow 是近期备受关注的三个开源项目。它们在功能定位、应用场景和架构设计等方面各有侧重。本文将从六个维度对三者进行对比分析：功能对比 、应用场景 、架构设计 、集成能力 、开源社区活跃度 和使用门槛 。
1.1功能对比
Dify、n8n 和 RAGFlow 都提供了一定程度的[工作流编排]和 AI 集成功能，但侧重点不同。下表总结了三者在主要功能上的异同：
| 功能 / 特性 | Dify | n8n | RAGFlow | | --- | --- | --- | --- | | 工作流编排支持 | ✅ 提供可视化 AI 工作流编排，支持将复杂任务拆解为节点 (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)。 | ✅ 提供可视化通用工作流编排，可拖拽节点构建自动化流程 (GitHub - n8n-io/n8n: Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+ integrations.)。 | ⚠️ 部分支持：专注于 RAG 流程，有 Graph 图式工作流用于检索流程（Agentic RAG） (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)。 | | 可视化界面 | ✅ 带有网页可视化 “画布” 界面，可在上面构建和测试 AI 流程 (dify/README_CN.md at main · langgenius/dify · GitHub)。 | ✅ 带有网页可视化流程编辑器构建流程，所见即所得。 | ⚠️ 有限：提供 Web 界面用于上传文档和对话，但无通用流程设计界面。 | | AI/LLM 集成 | ✅ 深度集成各类 LLM，大量模型支持（数百种模型 / 数十推理服务商） (dify/README_CN.md at main · langgenius/dify · GitHub)；内置 Prompt IDE 调试提示。 | ✅ 内置 AI 节点，支持 LangChain 等，可调用 OpenAI 等模型 (GitHub - n8n-io/n8n: Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+ integrations.)；支持自定义代码节点调用任意模型 API。 | ✅ 集成 LLM 用于问答，支持多种大模型提供商（OpenAI、本地模型等） (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)；模型可配置切换。 | | 文档 / RAG 管道 | ✅ 内置 RAG 管道，从文档摄取到检索全流程，支持 PDF、PPT 等格式文本自动解析 (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)。 | ⚠️ 间接支持：无内置 RAG 模块，但可通过节点组合实现检索 + 问答（如向量数据库节点 + AI 节点）。 | ✅ 专为检索增强生成设计，深度文档解析（OCR、结构提取等）+ 检索 + 引用；提供可靠带引用的问答 (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)。 | | Agent 智能体 | ✅ 支持基于 LLM 函数调用或 ReAct 的 Agent 框架，可添加预构建 / 自定义工具；内置 50 + 工具（如 Google 搜索、DALL·E、WolframAlpha 等） (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)。 | ✅ 支持 AI Agent 流程，可结合 LangChain 代理调用外部服务 (GitHub - n8n-io/n8n: Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+ integrations.)；也可通过 HTTP 节点调用任意 API 实现 Agent 行为。 | ⚠️ 基础支持：引入 “Agentic RAG” 概念，可在检索流程中加入外部搜索（如 Wiki、PubMed 等算子） (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)；但不提供通用 Agent 工具框架。 | | 数据处理能力
| ⚠️ 偏重文本：侧重 AI 应用相关的数据（提示、向量等）处理，支持数据集 ETL 和模板转换节点等；不以通用 ETL 为目标。 | ✅ 强大：可处理各类数据，支持格式转换、过滤、延时等操作节点，以及代码节点实现复杂逻辑。 | ⚠️ 专用：聚焦文档解析处理（版面分析、表格结构提取等）；不适合作为通用数据管道，仅针对知识库构建优化 (RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎)。 |
表：Dify、n8n、RAGFlow 功能特性对比
可以看出，Dify 是一个面向[生成式 AI应用的全栈平台，集成了 AI 工作流编排、RAG 管道、Agent 框架、模型管理 等多种核心功能，让开发者可以从零开始快速构建复杂的 AI 应用 n8n 则是一款通用的工作流自动化平台，强调超 400 种第三方服务集成 和 “代码即服务” 的灵活性 ，近期也增加了原生的 AI 能力使其能够构建 AI 代理流程。相比之下，RAGFlow 专注于 文档驱动的问答系统 ，提供端到端的检索增强生成 工作流，包括文档解析、向量检索、多模态支持和引用追溯，旨在在无限文本 场景下提供可靠的问答结果
1.2应用场景
三者由于功能侧重不同，在适用场景上也有所区别：
- • Dify：主要用于构建生成式 AI 应用和智能 Agent 。适用场景包括企业 客服对话机器人 （结合 Chatflow 和知识检索）， 语义搜索问答系统 （RAG 知识库问答）， 多步骤逻辑的对话应用 （Chatflow 实现复杂对话策略），以及各类 内容生成 、 数据分析 等自动化 AI 流程例如，开发者可以用 Dify 快速搭建一个基于自有文档的 ChatGPT 应用，或构建一个调用多个工具的智能助理。
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- • n8n：主要用于通用流程自动化 ，典型场景包括：跨系统的数据同步与集成（如把数据库更新自动通知到 Slack），工作流程的自动化（如定期生成报表发送邮件），第三方服务的触发式任务（如监控 GitHub 事件触发后续操作）等。借助其新增的 AI 能力，n8n 也可以实现 AI 驱动的自动化 ，例如 AI 内容审核与发布 、 邮件智能回复 、 AI Agent 执行任务 等，将 LLM 代理嵌入业务流程。简而言之，n8n 充当 “胶水” 将各种应用和 AI 模型连接起来，实现 业务流程 + AI 的融合。
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- • RAGFlow：专长在知识库问答和信息检索 领域。非常适合用于 企业内部知识问答系统 、 文档助理 、 研究论文问答 、 客户支持知识库 等场景。它能够处理海量文档（各种格式，如 PDF、Word、图片扫描件等），通过 OCR 和深度解析构建索引，并让用户以对话形式查询例如，企业可部署 RAGFlow 来让员工查询内部手册和报告，得到带出处引用的可靠回答。此外，RAGFlow 的 Graph 工作流还能扩展用于 联网问答 （集成网络搜索）以及 Agentic RAG （在检索流程中加入推理节点），从而适用于需要综合内部知识和外部知识的高级查询场景。
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1.3 架构设计
三者在系统架构上体现出不同的设计理念和技术实现：
- • Dify 的架构：采用模块化的分层架构，核心是 Orchestration Studio 编排引擎，围绕它包括多个功能模块。例如，Dify 内置 提示词 IDE 用于 Prompt 开发、 RAG Pipeline 用于文档检索、 Agent DSL 用于定义智能体逻辑，还有用于监控分析的 LLMOps 模块 和插件扩展的 Plugins Toolbox 等。各模块通过后台服务（API/BaaS 平台）衔接，例如应用请求经由 Dify 的 BaaS 层进入工作流，由工作流节点调用模型服务、检索服务、工具插件等，再通过 Moderation （内容过滤）和 Cache 缓存系统处理后返回结果。Dify 支持 Docker 容器化部署 ，提供云端和本地两种模式；其架构具备良好的扩展性，开发者可以通过插件市场添加新的工具节点或模型集成。总体而言，Dify 的设计追求 “一站式”AI 应用中台，将模型接入、数据存储（向量库、关系库等）和应用逻辑编排融为一体。
- • n8n 的架构：基于 Node.js 的事件驱动架构，前后端集成在一起。n8n 包含一个基于浏览器的可视化编辑器前端 和一个 执行引擎后端 。后端使用数据库（默认 SQLite 或可配置 PostgreSQL）来存储工作流定义、凭据和执行日志当触发器启动工作流时，后端按顺序执行各节点：节点既可以是内置集成功能（HTTP 请求、文件操作等），也可以是执行自定义代码（JS/Python 片段）。n8n 架构相对 轻量且可嵌入 ，支持将其以 一个服务 嵌入到其他应用中，或以 多实例分布式 方式扩展处理能力（例如通过队列和多 Worker 架构提高并发）其 “公平代码” 许可证允许自部署，官方也提供云服务。这种架构使得 n8n 在单台服务器上即可运行完整功能，同时通过社区贡献的节点包来扩展其能力，保持高度的灵活性和可扩展性。
- • RAGFlow 的架构：采用面向检索问答的流水线式架构 ，将文档解析、索引、查询和生成等环节解耦。系统由一个 Web 前端（含 Nginx 代理） 、 核心 API 服务器 和 若干后台组件 构成 文档数据通过前端上传后，API 服务器的 Task Dispatch 模块将任务分发给文档解析管道，包括 OCR 识别、文档结构分析、表格检测等步骤。解析生成的文本 Chunk 和向量被存储在内部 知识库 （支持 ElasticSearch 或自研的 Infinity 向量库）中 当用户提出 问题 时，API 服务器先经过 Query Analyze 分析，再触发 多路召回模块 同时从向量索引和关键字搜索中获取候选片段，并通过 融合重排序 挑选相关内容 。随后将检索结果及引用证据传给配置的 LLM 生成答案，最后由前端返回带引用标注的应答。RAGFlow 支持通过配置文件选择不同的模型提供商和向量数据库，并采用 Docker 容器一键部署。其模块划分清晰，方便替换或扩展各环节（例如接入新的 OCR 模型或检索算法），整个架构针对 高质量问答 进行了优化设计。
1.4 集成能力
在与外部系统和服务的集成扩展能力方面：
- • Dify：具备良好的 AI 生态集成能力，内置支持上百种主流大模型 ，包括 OpenAI、Azure、国内外开源模型等，几乎任何兼容 OpenAI API 的模型都可无缝对接同时，通过 Dify 的 Agent 框架可以使用 50 多个 预置工具插件 访问外部服务，例如网络搜索（Google/Bing）、图像生成（Stable Diffusion、DALL·E）、知识问答（WolframAlpha）等 这些工具的存在极大拓展了 AI 应用的能力边界。此外，Dify 强调 Backend-as-a-Service（后端即服务）理念，所有功能都有对应 API，方便开发者将 Dify 集成到自己的业务系统中调用。这意味着开发者既可以使用 Dify 提供的 UI 搭建应用，也可以把它当作后端服务，通过 REST API 创建工作流、触发执行并获取结果。Dify 最新版本还引入了插件机制和 Marketplace 市场 ，允许社区开发第三方插件节点，实现对数据库、云服务等更广泛系统的对接（如通过插件连接 SQL 数据库或 CRM 系统）。总体而言，Dify 在 AI 模型和 AI 相关工具方面集成度极高，但在传统业务系统（如企业内部数据库）的直接集成上需借助代码节点或插件进行扩展。
- • n8n：以集成丰富著称 。它本身提供了超过 400+ 个内置节点连接第三方服务，包括常见数据库（MySQL、PostgreSQL 等）、云服务（AWS S3、Google Sheets、Slack 等）以及各类应用的 API 。n8n 被视为 “一体化集成” 工具，绝大多数常见应用都已有官方或社区节点支持。此外，n8n 允许使用通用的 HTTP 请求节点调用任意 REST API，以及自定义代码节点，这使得 没有现成节点的服务也能集成 。在 AI 方面，n8n 拥有专门的 AI Agent 节点 ，底层基于 LangChain，可方便地接入 OpenAI 或本地大模型，并与其他 422 + 种应用节点组合。例如，利用 n8n 可以 将 LLM 产生的内容直接写入 Google Sheet ，或 对来自网页的数据执行向量嵌入并存入 Pinecone 向量库 。可以说，n8n 在 连接外部系统 方面远超另外两者，非常适合作为企业自动化和 AI 赋能的 “中枢神经”。
- • RAGFlow：集成能力聚焦在 AI 检索领域。首先，它支持对接多种大模型推理服务 ，既可以调用 OpenAI 等第三方 LLM API，也支持使用 LocalAI 等方案加载本地开源模型运行推理。这让使用者可根据需要选择云端或本地的 LLM。其次，在检索部分，RAGFlow 默认使用内置的 ElasticSearch 或 Infinity 向量库，但从更新日志看也开始支持更多 数据源 / 工具接入 ：如 2024 年中加入了对 Wikipedia、PubMed 等在线知识库的检索算子，以及对音频文件解析的支持。这表明 RAGFlow 正逐步扩展其检索数据源的范围。此外，RAGFlow 提供 易用的 REST API ，企业可以将其作为服务接入现有系统，实现问答功能的集成
1.5 开源社区活跃度
三者均为开源项目，在社区受欢迎程度和维护活跃度上可以通过 GitHub 数据和社区生态窥见一二：
- • GitHub 热度：截至 2025 年 4 月，Dify 在 GitHub 上已获得 92k+ Star，Fork 数超过 13.7k ；n8n 也有约 81k Star 和 21.7k Fork ；RAGFlow 相对略少但仍有 49k Star、4.6k Fork 。Star 数量表明 Dify 和 n8n 都是当前炙手可热的项目（Dify 凭借强大功能在短时间内激增星标，而 n8n 作为成熟项目累积了庞大用户群），RAGFlow 尽管出现较晚但也迅速吸引了众多关注。与此同时，三者的更新频率 都很高：例如 Dify 在不到一年时间里发布了 100+ 次版本更新（最新稳定版 v1.2.0 于 2025-04-09 发布 ，RAGFlow 自 2024 年开源以来迭代到 v0.17.2（2025-03-13 发布）。频繁的版本迭代和最近更新时间表明开发团队在持续积极地维护和扩展功能。
- • 社区贡献与生态：从 Issue 和 PR 看，Dify 当前有约 600 个开放 Issue，社区参与讨论较为活跃；n8n 的 Issue 数量在 300 左右且有大量 Pull Request（>300）在推进，表明外部贡献者众多 。Dify 的开发者生态也在快速成长，官方提供了多语言文档（中英等）和云服务试用，并启动了插件市场鼓励社区扩展功能。值得一提的是，不少开发者将 Dify 与其他工具组合使用（例如有教程将 Dify 与 RAGFlow 集成，实现优势互补的方案 ([RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎，这进一步丰富了 Dify 的使用场景。RAGFlow 则通过 Discord 社区和多语言文档吸引开发者加入，其 “深度文档理解” 特色功能也引起研究者关注，在 Hacker News 等平台有深入技术讨论 。总体而言，三者都拥有活跃的开源社区支撑：n8n 背靠多年积累形成了庞大、多元 的生态， Dify 和 RAGFlow 则在大模型浪潮下迅速兴起，展现出 高速增长 的社区活力。
1.6 使用门槛
在易用性和上手难度方面，三者针对的用户群有所不同：
- • Dify：提供了友好的用户界面 和大量 开箱即用 功能，降低了使用门槛。即使缺乏编程背景的产品经理也可以参与到应用搭建和数据运营中——例如通过图形化界面配置 Prompt 和工作流，而无需手写代码。同时，Dify 内置了很多范例（比如常见的聊天机器人流程）以及直观的 Prompt IDE 供测试，这些都提升了上手体验。当然，要充分利用其高级功能（如自定义 Agent 工具、复杂工作流逻辑），仍需要一定的学习曲线，包括理解 LLM 工作流的概念和熟悉各节点作用。Dify 的官方文档完整且提供中文说明，对国内开发者十分友好。此外，Dify 社区活跃，遇到问题可以在 GitHub Issue 和讨论区获得响应。因此，整体来说 Dify 的上手难度 中等偏低 ：基础使用相当简便，而精通其丰富功能则需要一定时间探索。
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n8n：作为通用自动化工具，对用户的技术背景要求相对适中
。它遵循 “no-code/low-code” 理念，通过拖拽节点就能实现大部分集成，但同时也给予技术用户 “像编写代码那样灵活” 的能力 对于熟悉业务流程又具备一定技术基础的用户（如业务工程师、增长黑客），n8n 非常容易上手：界面直观，官方文档和教程丰富，社区模板可供参考。然而，对完全没有技术经验的普通用户来说，理解数据流转和节点配置仍需要一些学习。此外 n8n 部署简单，可在本地运行测试，用
npx n8n一条命令即可启动编辑器。考虑到其广泛用途和可配置项，掌握所有细节（例如凭据配置、安全权限、错误处理）可能要花费时间，但基本的拖拽操作和现成模版可以让新人快速尝到自动化带来的便利。总的来说， n8n 起点门槛较低 且学习资源丰富，但要灵活运用自如仍需要一定的实践积累。 - • RAGFlow：定位于专业的 RAG 引擎，初始上手难度适中。一方面，它提供了一键部署 的 Docker 方案和演示 Web 界面，使具有基础开发知识的人能够较轻松地搭建起来。按照官方指南，只需满足必要的硬件资源（至少 16GB 内存等）并运行几条 Docker 命令即可启动服务 启动后，通过浏览器访问服务器 IP 即可进入 RAGFlow 的前端界面，上传文档并进行问答 这种设计使其基本功能（文档问答）不需要编程即可使用。另一方面，若要深入定制 RAGFlow，比如调整文档解析流程、增删检索数据源、或将其融入现有系统，则需要开发者具备相当的技术能力和对 RAG 原理的理解。其文档中提供了诸如 Graph 工作流配置等高级用法，但这些概念对新手可能较陌生。不过，相比从零构建一个 RAG 系统，RAGFlow 已经替用户完成了大部分复杂工作（OCR、索引、检索、问答整合），因此对于有此类需求的团队来说反而 降低了总体技术门槛 。社区支持方面，目前主要通过 Discord 和 GitHub 讨论获取帮助。综合来看，RAGFlow 对于直接使用其默认功能十分友好，但完全掌握和定制需要一定的学习成本，适合有一定 AI 或后端背景的工程师使用。
总结：Dify、n8n 和 RAGFlow 各自在智能应用和自动化领域提供了强大的能力支撑。Dify 侧重成为生成式 AI 应用的一站式平台 ，功能全面而完善；n8n 则作为通用工作流引擎 ，以其出色的集成性和易用性在自动化领域长期占有一席之地；RAGFlow 聚焦检索增强生成 ，在文档知识问答方面表现出色。根据具体需求和团队技术能力，选择合适的工具或将它们组合起来，都能加速相关应用的开发与落地 ([RAG+AI 工作流 + Agent：LLM 框架该如何选择，全面对比 MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 等 ]未来，这三者背后的社区和功能还在快速演进，值得持续关注和研究。
参考文章
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• RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow等
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• 最新研究分析