为什么需要编排 AI 工作流？

构建 AI 应用需要串联提示词、工具、API 和逻辑。工作流编排平台使这一过程可视化且可维护。

Dify

  • 类型：开源，提供云选项。
  • 优势：功能全面——RAG、Agent、工作流、提示词管理。
  • 适合：需要一体化平台的团队。

LangFlow

  • 类型：开源，Python 基础。
  • 优势：LangChain 管道的可视化构建器。

Flowise

  • 类型：开源，Node.js 基础。
  • 优势：拖拽式 LLM 流程构建器。

n8n + AI 节点

  • 类型：开源工作流自动化。
  • 优势：将 AI 连接到 300+ 集成。

何时用代码替代

  • 难以用可视化表达的复杂业务逻辑。
  • 性能关键路径。
  • 自定义模型训练或微调管道。

选择平台

选择取决于团队规模、技术深度和部署需求。Dify 适合需要可视化构建器加内置 RAG 和 Agent 能力的团队。n8n 擅长连接多种服务（400+ 集成）。LangFlow 适合需要精细控制 LLM 链的 ML 工程师。企业需求方面，Flowise 提供自托管部署加 SSO 和审计日志。

关键决策因素

  • 自托管 vs 云：Dify、n8n、Flowise 都可通过 Docker 自托管。LangSmith Cloud 仅托管。
  • 可视化 vs 代码：Dify 和 n8n 可视化优先。LangFlow 桥接可视化和代码。纯代码用 LangChain 或 LlamaIndex。
  • 社区和支持：n8n 社区最大（40K+ GitHub stars）。Dify 增长最快（30K+ stars）。所有主要平台都有企业支持。