自动化平台n8n、make、dify、coze哪家强？到底应该选哪个？

发表于： 2025年5月25日 2025年5月25日
分类：未分类

n8n、Make、Dify、Coze 自动化与 AI 平台深度对比分析报告

1. 内容摘要

自动化和人工智能 (AI) 正在重塑各行各业的运营模式。n8n、Make、Dify 和 Coze 作为当前市场上备受关注的四个平台，各自在自动化和 AI 应用开发领域展现出不同的特性和优势。本报告旨在对这四个平台进行全面深入的对比分析，揭示它们的核心差异、功能、应用场景、独特优势及适用对象，为企业和开发者在选择合适的解决方案时提供决策支持。

核心差异概述：

n8n: 一个以开发者为中心、功能强大的开源工作流自动化平台，尤其擅长处理复杂、定制化的自动化任务，并具备强大的 AI 集成能力和灵活的自托管选项。

Make (原 Integromat): 一个以可视化、无代码/低代码为核心的平台，拥有广泛的应用集成，专注于简化和自动化各类业务流程，适用于广泛的用户群体。

Dify: 一个开源的 LLM 应用开发平台，聚焦于检索增强生成 (RAG)、大型语言模型运营 (LLMOps) 和后端即服务 (BaaS)，专为构建 AI 原生应用而设计。

Coze国外版（后面均是此版本）: 一个无代码 AI 聊天机器人和智能体开发平台，强调创建过程的简易性和向多渠道快速部署对话式 AI 应用的能力。

高层比较矩阵：

平台	核心焦点	主要用户类型	关键优势
n8n	技术型工作流自动化	开发者、技术团队	灵活性、控制力、可定制性、开源、自托管
Make	可视化业务流程自动化	业务用户、市场运营、中小企业	易用性、广泛的 SaaS 应用集成
Dify	LLM 应用开发与运营	AI 工程师、产品团队、AI 应用开发者	AI 原生工具链、RAG、LLMOps、开源、可定制 AI
Coze	AI 聊天机器人与智能体快速构建与部署	非技术创作者、市场营销、客服团队	无代码、快速构建、多渠道部署、对话式 AI 专注

这些平台的选择并非关乎“最佳”，而是关乎哪一个平台能最紧密地契合特定的项目需求、技术资源、AI 中心性以及部署偏好。市场正在细分，工具也日趋专业化。企业在进行技术选型时，必须清晰地认识到，通用型解决方案可能无法满足所有需求，而针对特定场景的专业工具则能提供更高的效率和更优的性能。

2. 引言

报告目的与范围：

本报告旨在对 n8n、Make、Dify 和 Coze 这四个自动化与 AI 平台进行详尽的对比分析。通过深入剖析它们的核心功能、技术架构、集成能力、定价模型、应用场景及独特优势，本报告致力于为技术决策者、业务负责人、产品经理和开发者提供清晰、客观的评估依据，从而帮助他们根据自身需求做出明智的平台选择。

自动化与 AI 平台的发展趋势：

当前，工作流自动化与人工智能，特别是大型语言模型 (LLM) 的融合已成为不可逆转的趋势。市场对通用自动化工具和专业化 AI 开发平台的需求均在快速增长。无代码/低代码开发理念的普及降低了技术门槛，使得更多非技术人员也能参与到自动化和 AI 应用的创建中。与此同时，开源模式、自托管部署选项为企业提供了更高的数据控制权和定制自由度。检索增强生成 (RAG) 技术解决了 LLM 依赖过时训练数据的问题，而大型语言模型运营 (LLMOps) 则为 AI 应用的整个生命周期管理提供了关键支持。这些技术和理念共同塑造了当前自动化与 AI 平台的市场格局。

分析方法：

本报告的分析基于对各平台官方网站、技术文档、用户评价及相关行业研究等公开信息的收集与整理。通过对这些信息的系统性梳理和对比，力求呈现各平台的全貌，并提炼出其核心价值与差异。

在自动化与 AI 领域，一个显著的现象是“普惠化”与“专业化”之间的张力。一方面，如 Make 和 Coze 这样的平台，致力于通过简化的用户界面和预设功能，降低技术门槛，使更广泛的用户群体能够构建和部署自动化流程及 AI 应用 1。另一方面，n8n 和 Dify 则为专业人士提供了更强大、更底层的工具集，支持更复杂、更定制化的开发需求 4。这种分化表明，市场正在从提供“一刀切”的解决方案，转向满足不同层次、不同领域用户需求的多元化发展。企业在选择平台时，需要认识到这种趋势，并考虑是否需要一个工具组合来满足其多样化的自动化与 AI 需求。

3. 平台深度剖析：n8n

3.1. 概述与核心焦点

n8n 是一款功能强大的工作流自动化软件，专为技术团队设计 4。它强调灵活性，允许用户“以代码的精度或拖放的速度进行构建” 4。其核心焦点在于自动化复杂的工作流程，集成多样化的应用程序，并嵌入 AI 功能，同时提供强大的自托管选项和数据控制能力。

3.2. 关键特性与功能

基于节点的可视化工作流构建器： n8n 提供直观的拖放式界面，用户通过连接代表任务或操作的“节点”来构建工作流 6。与其他仅支持分支拆分的工具不同，n8n 支持复杂逻辑，如合并工作流分支 4。
代码集成： 这是 n8n 的一个核心差异化特性，允许技术用户在工作流中编写 JavaScript 或 Python 代码，粘贴 cURL 请求，并添加 npm 或 Python 库，从而实现高度定制化的功能 4。
AI 集成： n8n 允许用户构建多步骤 AI 智能体，集成任何 LLM，并能与自有数据进行交互（暗示了 RAG 能力）。用户可以利用 AI 完成诸如摘要生成、数据提取、自然语言指令转换等任务 4。平台提供了预构建的 AI 节点和模板，例如“自托管 AI 入门套件” 9，进一步简化了 AI 功能的集成。
调试与执行控制： 用户可以重新运行工作流中的单个步骤，而无需重新运行整个流程。此外，还可以重放或模拟数据，便于调试并避免等待外部系统响应，同时提供内联日志 4。
丰富的模板库： n8n 提供了超过 1700 个模板，帮助用户快速启动项目 4。

3.3. 集成能力

应用连接器： n8n 拥有超过 500 个预构建的集成，覆盖了通信（如 Slack、Gmail）、开发（如 GitHub、Jira）、数据与存储（如 Google Sheets、MySQL、Notion）等多个领域 4。
API 与 Webhook 支持： 通过 HTTP 请求节点，n8n 可以与任何提供 REST API 的服务进行交互 8。Webhook 也可用于触发工作流的执行 8。

3.4. 独特优势

开源与自托管： n8n 的完整源代码在 GitHub 上公开，支持使用 Docker 进行部署 4。这为企业提供了数据主权和高度的定制化能力。“自托管 AI 入门套件” 10 进一步强化了这一优势，允许用户在本地环境中构建和运行 AI 工作流。
技术用户的高度灵活性： n8n 允许用户在可视化构建和编码之间无缝切换，为处理复杂场景提供了无与伦比的控制力 4。
复杂工作流处理能力： n8n 能够构建其他工具可能难以处理的复杂、精细的工作流 4。
成本效益（自托管）： 社区版可免费用于自托管，并提供无限的工作流数量，对于预算有限但技术实力强的团队极具吸引力 6。

3.5. 局限性

学习曲线： 由于其功能丰富且面向技术用户，初学者或非技术用户可能会觉得上手有一定难度 6。
自托管的复杂性： 自托管版本的设置和维护需要一定的技术知识 6。
云版本性能： 在处理海量数据时，n8n 的云版本可能会遇到性能瓶颈 8。
许可证细微差别： 自托管版本的商业使用受到“可持续使用许可证”的限制，这可能对某些商业模式构成障碍 14。

3.6. 定价模型

- 社区版 (Community Edition)： 免费，自托管，无限工作流，社区支持 6。
- 云计划 (Cloud Plans)：
  - Starter：每月 20 欧元，支持 20 个活动工作流，1 个编辑器 15。
  - Pro：每月 50 欧元，支持 100 个活动工作流，2 个编辑器 15。

企业版 (Enterprise Plan)： 定制价格，可定制托管方案，无限工作流，专属支持，高级安全功能 15。
n8n Embed： 将 n8n 嵌入到其他产品中，起价为每年 50,000 美元 17。

3.7. 主要应用场景与理想用户画像

- 应用场景：
  - IT 运维：新员工入职自动化、账户配置 4。
  - 安全运维：安全事件工单丰富 4。
  - 开发运维：CI/CD 流程自动化、API 调用自动化、自然语言转 API 调用 4。
  - 销售：CRM 更新、基于评论的客户洞察生成 4。
  - 数据转换与集成、后端自动化、构建定制化 AI 工具和智能体 8。

理想用户画像：
- 开发者、DevOps 工程师、IT 专业人员、技术团队 4。
- 需要通过自托管实现数据控制和高度定制化的企业。
- 需要自动化高度复杂或特定业务流程的用户 19。

n8n 的定位超越了简单的无代码工具，更像是一个以可视化界面作为高级抽象层、同时允许深入代码层面进行操作的开发框架。其对代码集成的持续强调 4、对自托管的全面支持 4、处理复杂工作流的能力 4 以及构建 AI 智能体的功能 9，使其成为“开发者的自动化利器”。这意味着，当预置连接器或简单逻辑不足以满足需求时，拥有开发资源的团队可以利用 n8n 实现远比纯无代码平台更定制化、更稳健的自动化解决方案。“自托管 AI 入门套件” 10 的推出，进一步印证了其服务于开发者构建本地 AI 环境的决心。

4. 平台深度剖析：Make (原 Integromat)

4.1. 概述与核心焦点

Make (前身为 Integromat) 是一个“视觉直观的无代码开发平台”，旨在自动化工作流程和集成应用程序 1。其核心焦点在于赋能团队（尤其是非开发人员）通过可视化方式创建、构建和自动化跨越广泛应用程序的流程。

4.2. 关键特性与功能

可视化工作流构建器 (“Scenarios”)： Make 提供直观的拖放界面，用户通过连接代表应用程序或功能的“模块”来构建自动化流程（称为“Scenario”）1。其测试版的 “Make Grid” 功能提供了一个全局的自动化概览视图 1。
流程控制： 支持条件语句、错误处理（如路由器、错误处理器）以及丰富的数据操作函数，允许用户精细控制工作流的执行逻辑 1。
数据操作： 提供广泛的拖放式函数，用于将数据转换为任何所需格式 1。
AI 集成： Make 引入了 “Make AI Agents”，旨在实现能够“即时思考和行动”的自动化 1。同时，它也支持与 OpenAI 等 AI 工具的集成 1。
可观察性： 提供分析仪表盘 (Analytics Dashboard)，清晰展示工作流的使用情况和性能表现 1。

4.3. 集成能力

广泛的应用库： Make 拥有超过 2000 个预构建的应用集成 1（尽管 57 在 Pointerpro 的上下文中提到“超过 200 个应用”，28 提到“1000 多个标准应用”，但官方网站 1 的数据 2000+ 可能最为准确）。这些集成涵盖了 Salesforce、Slack、Google Sheets、HubSpot、OpenAI 等流行应用 1。
HTTP/Webhooks： 用户可以向任何公共 API 发送请求，并可以从外部 Web 服务触发工作流 1。

4.4. 独特优势

非开发人员的易用性： 高度直观的可视化界面使其对没有编程技能的用户非常友好 1。
快速集成与自动化： 用户可以迅速连接不同的云应用并自动化任务 21。
可视化清晰度： 工作流易于理解、共享，并且可以通过可视化方式直接进行文档化 1。
集成广度： 支持大量标准应用程序的连接 1。

4.5. 局限性

基于操作的定价： 这种定价模式可能导致成本难以预测，因为工作流中的每一步或轮询都计为一个操作 27。这是用户普遍关注的一个问题。
高级功能的学习曲线： 虽然基础使用简单，但对于一些用户而言，掌握复杂场景和高级功能可能仍具挑战性 21。
AI 能力： 与 Dify 这样的专业 AI 平台或 n8n 的编码方式相比，Make 的 AI 功能可能不够深入或灵活 21。
不适合高度定制化代码： Make 主要是一个无代码/低代码工具，其平台本身并非为大量定制脚本而设计。

4.6. 定价模型

免费计划 (Free Plan)： 每月 0 美元，包含 1,000 次操作，2 个活动场景 27。
核心计划 (Core Plan)： 起价为每月 9 美元（按年计费），包含每月 10,000 次操作，无限活动场景 27。
专业计划 (Pro Plan)： 起价为每月 16 美元（按年计费），包含每月 10,000 次操作 27（注意：27 称 Pro 版有 5 万次操作，28 称 Pro 版有 1 万次操作，这可能是计划更新或信息来源差异。28 与 28 的 Pro 起始操作数一致）。
团队计划 (Teams Plan)： 起价为每月 29 美元（按年计费），包含每月 10,000 次操作 18。
企业计划 (Enterprise Plan)： 定制价格 27。
额外操作： 如果超出计划限制，可以购买额外的操作包（例如，每 10,000 次操作 10 美元 – 27）。

4.7. 主要应用场景与理想用户画像

- 应用场景：
  - 市场营销自动化：社交媒体发布、邮件营销活动 1。
  - 销售自动化：潜在客户管理、合同自动化 1。
  - 运营：跨工具数据同步、流程优化 1。
  - 客户支持：基础工单流转 1。
  - 人力资源、财务、系统文档自动化 1。

理想用户画像：
- 业务用户、市场营销团队、销售运营人员、中小型企业、公民开发者 1。
- 任何需要在无需编码的情况下快速连接云应用并实现自动化的个人或团队 19。

Make 的核心价值在于其作为连接各种 SaaS 工具的中央枢纽的能力，这一点从其庞大的应用库 1 和用户对其集成能力的高度评价 21 中可见一斑。其可视化界面 1 显著降低了非技术用户实施这些集成的门槛。尽管 Make 也具备 AI 功能 1，但其核心优势仍然在于编排现有业务应用之间的数据流和操作。然而，其“基于操作”的定价模型 28 意味着，对于那些需要高频轮询或处理大量数据的场景，成本可能会迅速攀升，这可能会促使有此类需求的用户转向如 n8n（尤其是自托管版本）或更专业的解决方案。

5. 平台深度剖析：Dify

5.1. 概述与核心焦点

Dify 是一个“开源的 LLM 应用开发平台” 5，它融合了“后端即服务 (Backend-as-a-Service) 和大型语言模型运营 (LLMOps)”的理念 29。其核心焦点在于赋能开发者和企业构建、部署和管理生产就绪的生成式 AI 应用，并特别强调 RAG、智能体能力和模型管理。

5.2. 关键特性与功能

编排工作室 (Orchestration Studio)： 提供可视化界面，用于设计 AI 应用的整体架构和逻辑流程 5。
RAG 管道 (RAG Pipeline)： 通过可靠的数据管道增强应用程序，连接外部知识源，安全地整合业务知识以深化 LLM 的洞察力 5。支持多种数据源（文本、结构化数据、在线数据）和向量数据库，如 Milvus 34 和 Tablestore 33。
Prompt IDE： 强大的提示词集成开发环境，用于设计、测试和优化高级提示词，以获得更佳的模型输出 5。
企业级 LLMOps： 提供监控模型推理、记录日志、标注数据和微调模型等功能，以持续优化生成式 AI 应用的性能和可靠性 5。
BaaS 解决方案： 提供全面的后端 API，使开发者能够轻松地将 AI 功能集成到任何现有产品或新应用中 5。
LLM 智能体框架 (LLM Agent Framework)： 允许创建自定义智能体，这些智能体可以独立使用各种工具来处理复杂任务 5。支持如思维链 (CoT)、ReAct 等智能体策略 37。
工作流编排 (Workflow Orchestration)： 用于编排 AI 工作流，确保结果的可靠性和可管理性，支持 AI 流程的灵活编排并与现有系统集成 5。
模型管理 (Model Management)： 支持广泛的 LLM 选择，并允许在不同应用场景中灵活切换模型，以适应不断变化的业务需求 5。

5.3. 集成能力

LLM 支持： 集成了众多主流 LLM，包括 OpenAI 系列、Anthropic Claude 系列、Llama 系列、Azure OpenAI、Hugging Face、Replicate、通义千问、文心一言、百川智能、讯飞星火、ChatGLM、Minimax、Ollama、LocalAI 等 5。
向量数据库： 支持与 Milvus、Tablestore 等向量数据库的集成，用于高效存储和检索知识库的向量嵌入 33。n8n 的入门套件中提到了 Qdrant 10，Dify 可能也支持。
插件与扩展： 提供模型、工具、智能体策略和通过 Webhook 进行外部集成的插件和扩展机制 37。
API 访问： 提供 RESTful API，方便将 Dify 的功能集成到其他应用程序中 29。

5.4. 独特优势

AI 原生与全面性： Dify 专为构建生成式 AI 应用而设计，提供从 RAG、LLMOps 到智能体的一整套工具链 5。其宣称“比 LangChain 更生产就绪” 5，突显了其在实际应用部署方面的优势。
开源与可自托管： 作为开源平台，Dify 赋予用户数据控制权和高度的定制化能力，支持在自有服务器上部署 5。
聚焦 RAG 与知识增强： 平台在将 LLM 与自定义数据（知识库）连接方面能力突出，有助于生成更准确、更相关的回答 31。
面向生产的 LLMOps： 提供了监控、日志记录和优化 AI 应用在生产环境中运行所需的功能 5。

5.5. 局限性

相对较新的平台： 与一些成熟的工作流工具相比，Dify 的社区规模和功能成熟度可能仍在发展中。
专业化焦点： Dify 主要面向以 LLM 为核心的 AI 应用开发，对于非 AI 中心的通用业务流程自动化，可能不是最佳选择 19。
UI 复杂性： 对于初学者，尤其是非技术用户，Dify 的用户界面和众多功能可能会显得有些复杂和难以快速上手 42。
多智能体系统： 尽管计划中，但原生的复杂多智能体系统支持在早期可能是一个局限 44。

5.6. 定价模型

自托管： 开源版本可免费在用户自己的基础设施上部署 29。
云计划 (Dify.AI)：
- 沙盒计划 (Sandbox Plan)： 免费（包含 200 次 GPT 免费试用，5MB 向量存储，50 个文档）42。
- 专业计划 (Professional Plan)： 每月 59 美元（每月 5,000 条消息，200MB 向量存储，500 个文档）42。
- 团队计划 (Team Plan)： 每月 159 美元（每月 10,000 条消息，1GB 向量存储，1000 个文档）42。
- 企业计划 (Enterprise Plan)： 定制价格，提供无限配额、单点登录 (SSO)、部署协助等高级服务 42。

5.7. 主要应用场景与理想用户画像

- 应用场景：
  - 构建基于 RAG 的定制化 AI 聊天机器人和助手 5。
  - AI 驱动的文档分析与生成。
  - 企业级智能搜索解决方案。
  - 利用 LLM 开发内部生产力应用。
  - 需要 LLMOps 支持的 AI 工作流开发与管理 32。

理想用户画像：
- AI 开发者、构建 AI 原生应用的产品团队 5。
- 需要在生产环境中集成 LLM 并对其进行管理的各类企业。
- 进行 AI 解决方案原型设计的初创公司 19。

Dify 凭借其全面的功能集——包括 RAG 引擎 5、LLMOps 5、BaaS 5、智能体框架 5 以及其开源特性 29——将自身定位为不仅仅是一个构建工具，更是一个覆盖 LLM 应用完整生命周期的端到端平台。从开发、数据集成到部署和持续运营管理，Dify 都提供了相应的支持。其“比 LangChain 更生产就绪”的宣称 5 以及对企业级需求的关注 5，表明了其致力于成为严肃 AI 开发的基础设施的雄心。这使其区别于那些仅仅将 AI 作为一项集成功能的通用自动化工具，也不同于功能相对简单的聊天机器人构建器。这意味着，Dify 更适合那些将 AI 视为核心产品或关键能力，而非仅仅是一个附加功能的企业和团队。

6. 平台深度剖析：Coze

6.1. 概述与核心焦点

Coze 是一个“下一代 AI 应用和智能体开发平台” 2，它使得用户能够“轻松创建各种智能体，并将它们部署到不同的社交平台和消息应用中” 2。其核心焦点在于通过无代码/低代码的方式，简化 AI 聊天机器人和智能体的开发过程，并实现便捷的多渠道发布，以打造丰富的对话式体验。

6.2. 关键特性与功能

无代码智能体/机器人构建： 用户可以通过编写提示词（“人设与提示词”）、配置技能，甚至使用自然语言描述智能体需求来创建智能体 3。
技能 (Skills)： 通过插件、工作流（用于对话逻辑）、触发器和卡片等方式增强智能体的能力 46。
知识库 (Knowledge Bases)： 允许用户为智能体添加自定义知识，使其能够回答特定领域的问题 46。
记忆 (Memory)： 支持长期记忆、数据库和文件盒，使智能体能够存储和回忆信息，从而提供更具上下文和个性化的交互 46。
工作流引擎（针对聊天机器人）： 提供专门为构建对话流设计的节点，包括 LLM 调用、逻辑判断（条件、循环）、数据处理、图像生成、API 调用等 46。
多平台发布： 可以轻松地将创建的智能体或应用发布到 Cici、Discord、Telegram、Instagram、Messenger、Reddit、Slack、LINE、飞书 (Lark)、WhatsApp 等主流平台，以及通过 API/SDK 发布到自定义渠道 19。
应用开发 (Application Development)： 类似于智能体构建，但可能涉及更复杂的业务逻辑和用户界面元素，以创建独立的应用程序 46。

6.3. 集成能力

消息与社交平台： 广泛支持各类消息和社交平台，如 Slack、Discord、Telegram、Messenger、Instagram、WhatsApp、LINE、飞书 (Lark) 等 19。
LLM 支持： 支持多种大型语言模型，包括 GPT-3.5、GPT-4o 系列、Gemini 1.5 Flash/Pro、Claude 3 Haiku/Sonnet、DeepSeek R1/V3、Skylark、o1-mini/preview 等 48。与 DeepSeek 的集成还包括查看模型推理链的功能 48。
插件 (Plugins)： 提供内置插件和自定义插件，用于扩展智能体的能力，例如网页搜索、图像编辑等 46。
API 与 SDK： 支持将智能体作为 API 服务发布，并提供 Python、JavaScript、Java、Go 等语言的 SDK，方便集成到自定义应用中 2。

6.4. 独特优势

聊天机器人创建的便捷性： 对非技术用户极为友好，能够快速构建功能丰富的 AI 聊天机器人 3。
快速多渠道部署： 实现向众多流行消息和社交平台的无缝发布，极大扩展了智能体的触达范围 46。
慷慨的免费额度（针对特定模型/用途）： 在某些渠道上为部分 LLM（如 GPT-3.5 Turbo）提供了可观的免费使用额度 52。
为对话设计的集成工作流： 其工作流构建器专门针对管理复杂的对话逻辑进行了优化。

6.5. 局限性

聚焦对话式 AI： Coze 主要为聊天机器人和对话式智能体设计，不太适合通用的、非对话驱动的业务流程自动化 19。
仅限云端： 目前未提及自托管选项，主要作为云服务提供 19，这在一定程度上限制了用户对数据的完全控制。
AI 回答质量： 与所有基于 LLM 的系统一样，生成的回答可能需要通过精心的提示词工程、知识库集成和持续微调来保证准确性和一致性 19。
高级定制的复杂性： 虽然提供工作流和 API，但对于高度复杂、非对话式的后端逻辑，n8n 或 Dify 可能更为合适。

6.6. 定价模型

- 基于点数的系统： 平台使用基于点数的计费方式，不同的 LLM 每次调用消耗的点数不同 52。
- 不同层级：
  - 免费版 (Free)： 每天 10 点数（例如，可进行 100 次 GPT-3.5 调用，或 5 次 GPT-4o 8k 调用）52。
  - 高级版 Lite (Premium Lite)： 每天 100 点数 52。
  - 高级版 (Premium)： 每天 400 点数 52。
  - 高级版 Plus (Premium Plus)： 每天 1000 点数 52。

API 调用配额： 提供免费的 API 调用配额（30 次），此配额与 LLM 的点数消耗分开计算 2。
渠道特定限制： 模型的每日调用限制可能因发布渠道（如 Coze 商店、Telegram、Cici、飞书等）而异 52。

6.7. 主要应用场景与理想用户画像

- 应用场景：
  - 客户服务 AI 聊天机器人，解答常见问题，提供初步支持 19。
  - 电商领域的导购机器人，提供产品推荐和常见问题解答。
  - 企业内部 HR 或 IT 支持机器人，自动化员工问询。
  - 社交媒体互动机器人，提升用户参与度。
  - 自动化消息工作流，如通知、提醒等。
  - 简单的 AI 问答智能体 56。

理想用户画像：
- 需要在无需大量开发投入的情况下快速部署聊天机器人的企业 2。
- 市场营销团队、销售团队、客户支持团队。
- 希望构建 AI 智能体的非技术用户。
- 希望在社交或消息平台上与受众互动的创作者 3。

Coze 平台凭借其无代码智能体创建能力 3、广泛的即时通讯与社交平台发布渠道 46 以及在特定渠道上对某些模型（如 GPT-3.5 Turbo）提供无限次免费调用的定价策略 52，展现出其专注于赋能大规模创建和分发 AI 聊天机器人的战略意图。其工作流引擎 46 也是围绕对话逻辑而非通用流程自动化进行设计的。这使得 Coze 对于那些主要目标是快速在多个平台上建立 AI 对话能力的用户而言，具有极高的效率和吸引力。可以说，Coze 致力于大幅降低对话式 AI 的门槛，使其对个人开发者或小型企业也触手可及，成为名副其实的“聊天机器人生产与分发中心”。

7. 对比分析

7.1. 核心差异点

- 理念与目标受众：
  - n8n： 开发者优先，强调开源赋能、控制力和灵活性，适用于复杂的技术自动化场景 4。
  - Make： 以业务用户为中心，追求可视化简洁性与广泛连接性，服务于主流业务流程自动化 1。
  - Dify： 面向 AI 开发者，开源，提供端到端的 LLM 应用生命周期管理（开发、RAG、LLMOps、部署）5。
  - Coze： 以创作者（技术与非技术）为中心，强调无代码的易用性，以便快速构建 AI 聊天机器人并部署到多渠道 2。

主要功能定位：
- n8n：具备编码能力的工作流执行引擎。
- Make：可视化集成与自动化平台。
- Dify：LLM 应用开发与运营平台。
- Coze：对话式 AI 智能体（聊天机器人）构建与发布平台。

7.2. 功能对决

- 工作流构建：
  - n8n：基于节点，高度灵活，支持复杂逻辑（合并、自定义代码），可视化与代码结合 4。
  - Make：可视化，基于模块，对线性和分支流程直观，数据映射能力强 1。
  - Dify：针对 AI 应用的工作流编排，定义 AI 任务序列、RAG 管道、智能体交互 5。
  - Coze：用于定义聊天机器人内部对话逻辑的工作流（包含 LLM、插件、条件等节点）46。

AI/LLM 能力：
- n8n：深度集成，可构建自定义 AI 智能体，使用任何 LLM，支持 RAG，可通过代码实现 AI 逻辑 9。
- Make：“Make AI Agents”，集成 AI 服务（如 OpenAI），更多是作为 AI 的消费者而非 AI 开发环境 1。
- Dify：平台核心。提供 RAG 引擎、Prompt IDE、LLM 智能体框架、LLMOps、微调支持，LLM 选择广泛 5。
- Coze：聊天机器人的核心。支持 LLM 选择、提示词工程、知识库、记忆、用于 AI 任务的插件 46。

- 集成深度与可扩展性：
  - n8n：超过 500 个应用集成，强大的 HTTP/API 节点，Webhook 支持，可通过自定义代码实现任何集成 4。
  - Make：超过 2000 个应用集成，HTTP/API 节点，Webhook 支持。在预构建应用连接器方面最为强大 1。
  - Dify：专注于 LLM/向量数据库/AI 工具的集成。通过 API 实现 BaaS，通过插件支持模型/工具扩展 5。
  - Coze：专注于消息/社交平台的集成，通过插件实现聊天机器人技能扩展，通过 API/SDK 支持自定义渠道 2。

部署选项：
- n8n：云版本及广泛的自托管选项（Docker、各种 PaaS 平台）4。
- Make：主要基于云 1。
- Dify：云版本及自托管选项（Docker）5。
- Coze：主要基于云 19。

7.3. 应用场景分化

通用业务流程自动化： Make (最强)，n8n (适用于更技术性/复杂的需求)。Dify 和 Coze 则过于专业化。
复杂后端/数据工作流： n8n (最强)。Make (可能，但可能遇到限制)。Dify (如果 AI 是核心)。Coze (不适用)。
构建 AI 原生应用 (例如，基于 RAG)： Dify (最强)。n8n (有能力，但更偏向 DIY)。Coze (知识库用于聊天机器人)。Make (集成 AI 服务)。
开发和部署聊天机器人： Coze (在易用性和多渠道方面最强)；Dify (适用于具有聊天界面的更复杂 AI 应用)。n8n (可以构建聊天机器人，但更偏技术)。Make (可以与聊天机器人平台集成)。

7.4. 独特优势对比

n8n：为开发者提供无与伦比的灵活性（代码+可视化），开源带来的控制力。
Make：非开发人员的极致易用性，以及广泛的标准应用集成。
Dify：最全面的开源工具包，用于构建和运营 LLM 驱动的应用。
Coze：以最快、最简单的方式构建无代码 AI 聊天机器人并将其部署到多个对话渠道。

7.5. 易用性与学习曲线

Coze：在其特定领域（聊天机器人构建）最易上手 19。
Make：对于通用自动化非常容易，高级功能有一定学习门槛 21。
Dify：中到高，UI 对初学者可能较复杂，但可视化工具有所帮助 42。
n8n：中到高，尤其是在使用代码时；可视化构建器有帮助，但深度使用需要学习 6。

7.6. 定价模型与价值主张

n8n：自托管的免费版本为技术用户提供了巨大价值。云计划按工作流数量定价，相对合理 15。
Make：基于操作的定价是其可预测性和潜在高成本的主要担忧点 28。
Dify：自托管免费。云计划按功能分层；价值取决于对高级 AI 功能的需求 42。
Coze：在某些渠道上对部分模型提供慷慨的免费访问。点数系统在跨模型/用途时可能较难追踪 52。

详细功能比较表：

功能特性	n8n	Make	Dify	Coze
工作流复杂度	简单、中等、复杂、支持自定义代码	简单、中等	针对 AI 应用的复杂编排	针对对话逻辑的简单到中等复杂度
可视化构建器	是 (节点式)	是 (模块式)	是 (针对 AI 应用和工作流)	是 (针对聊天机器人和对话流)
编码支持	JavaScript, Python	有限 (主要为公式和简单脚本)	支持通过插件和自定义代码扩展	有限 (主要通过配置和工作流节点)
AI 模型集成	内置节点, 可集成任何 LLM	集成 AI 服务 (如 OpenAI)	核心功能，广泛支持各类 LLM	核心功能，支持多种 LLM
RAG 引擎	可通过节点和代码实现	否 (依赖外部服务)	是 (核心功能)	是 (通过知识库实现)
LLMOps	有限 (依赖外部工具)	否	是 (核心功能)	有限 (主要关注机器人性能)
智能体框架	是 (可构建多步 AI 智能体)	“Make AI Agents” (相对简单)	是 (核心功能，支持复杂智能体)	是 (核心功能，构建对话式智能体)
应用集成数量	500+	2000+	专注于 AI 相关工具和平台	专注于消息和社交平台
API 访问 (入站/出站)	是/是	是/是	是 (BaaS API)/是 (通过插件和 HTTP 请求)	是 (发布为 API 服务)/是 (通过插件和 HTTP 请求)
Webhook 支持	是	是	是 (通过扩展)	是 (用于触发和集成)
自托管	是	否	是	否
开源	是	否	是	否
主要定价指标	工作流数量 (云版), 免费 (自托管)	操作次数	消息/功能/资源配额 (云版), 免费 (自托管)	点数/调用次数 (与模型和渠道相关)
免费套餐可用性	是 (社区版自托管, 云版有免费层)	是	是 (沙盒计划云版, 自托管)	是
社区支持	活跃	存在	增长中	存在
企业支持	是	是	是	是

定价模型概览表：

平台	免费选项详情	主要付费指标	自托管成本 (软件免费，基础设施额外)	关键定价考量
n8n	社区版：无限工作流，自托管	活动工作流数量 (云版)	是	云版按工作流计费，自托管可大幅降低成本
Make	1,000 操作/月，2 个活动场景	操作次数	否	操作数计费可能导致成本快速上升且难以预测
Dify	沙盒计划：200 次 GPT 试用，有限资源；自托管开源免费	消息额度、功能层级、资源配额 (云版)	是	云版功能分级，成本取决于所需 AI 功能和用量
Coze	每日免费点数，部分模型/渠道有额外免费额度	点数 (因模型和使用场景而异)，API 调用次数	否	点数消耗因 LLM 选择和使用渠道而异，需仔细规划

在 AI 实现方面，这些平台展现了“构建”与“购买/配置”两种不同路径。n8n 和 Dify，尤其是它们的自托管和代码集成选项，更偏向于“构建”模式，为 AI 驱动的自动化提供了深度的定制能力 4。用户可以从底层搭建和控制 AI 的行为。相比之下，Make 和 Coze 更倾向于“购买/配置”模式，它们提供了预构建的 AI 功能或更便捷的方式来集成现有的 AI 服务/模型，减少了定制开发的复杂性 1。这反映了软件领域的一个普遍趋势：一些平台提供工具箱，让用户自由创造；另一些则提供更接近成品的解决方案。用户需要根据自身资源、专业知识以及对独特性的需求，来决定选择哪种路径。

8. 特定场景适用性与建议

8.1. 场景一：面向技术团队的复杂、代码密集型后端自动化

建议：n8n 是首选。
理由： n8n 能够集成自定义代码（JavaScript、Python）4，稳健处理复杂逻辑 4，通过自托管实现控制和安全 4，并拥有广泛的 API/Webhook 功能 8，使其成为开发者构建复杂后端系统、数据管道或精细 DevOps 自动化的理想选择。如果后端高度以 AI 为中心并需要 LLMOps，Dify 也可能是一个选项。

8.2. 场景二：面向中小企业的快速无代码/低代码业务流程自动化

建议：Make 非常适合。
理由： 其直观的可视化构建器 1、庞大的应用集成库 1 以及对非技术用户的易用性 21，使得中小企业和业务用户能够快速自动化常见的营销活动、销售工作流以及云服务间的数据同步。如果自动化纯粹是基于聊天机器人的客户互动，Coze 也能胜任。

8.3. 场景三：构建具有 RAG 和微调功能的定制化 LLM 驱动应用

建议：Dify 是领先的候选者。
理由： Dify 专为此类应用而生，提供 RAG 引擎 5、Prompt IDE、用于监控和微调的 LLMOps 5、对各种 LLM 和向量数据库的支持 34，以及开源、可自托管的架构 29。n8n 也能实现 RAG 9，但相比 Dify 提供的开箱即用组件，需要更多的手动设置。

8.4. 场景四：为客户互动开发和部署 AI 聊天机器人

建议：Coze 在易用性和速度方面表现出色；对于具有聊天界面的更复杂底层 AI 应用，则选择 Dify。
理由： Coze 的无代码聊天机器人构建器 3、广泛的知识库和插件支持 46，以及向众多消息/社交平台的无缝部署能力 19，使其成为快速创建和分发面向客户的聊天机器人的理想选择。如果聊天机器人是更复杂的 AI 应用（需要 RAG 或超越标准对话流的复杂智能体行为）的前端，那么 Dify 更为合适 5。

8.5. 场景五：优先考虑开源和自托管以实现最大控制权

建议：n8n 或 Dify。
理由： 两者都是开源的，并提供强大的自托管选项 4。选择取决于主要目标：n8n 用于具有 AI 组件的通用和技术性工作流自动化；Dify 用于构建和管理 AI 原生应用。Make 和 Coze 主要是基于云的专有服务。

用例适用性矩阵：

用例/需求	n8n	Make	Dify	Coze
复杂后端自动化	极佳	一般	良好	不适用
无代码业务自动化	良好	极佳	一般	良好
基于 RAG 的 AI 应用	良好	一般	极佳	良好
聊天机器人部署	良好	一般	良好	极佳
自托管优先	极佳	不适用	极佳	不适用
市场营销自动化	良好	极佳	一般	良好
DevOps 自动化	极佳	一般	良好	不适用
构建带自定义工具的 AI 智能体	极佳	一般	极佳	良好

对特定场景的分析（例如 19 中对 n8n、Dify、Coze 的用例对比）进一步印证了“具体问题具体分析”的原则至关重要。n8n 在自定义脚本方面的强大能力 4 使其成为 DevOps 自动化的理想选择，但这对于简单的聊天机器人部署而言可能过于复杂，而这正是 Coze 的优势所在 19。Dify 的 LLMOps 功能 5 对企业级 AI 应用至关重要，但对于 Make 所擅长的基础 SaaS 集成则显得多余 1。这意味着用户在选择工具之前，必须首先清晰地定义他们的问题和所处的环境。错误的选择将导致体验不佳、功能未被充分利用，或不必要的复杂性和成本。

9. 结论与未来展望

核心发现回顾：

本报告对 n8n、Make、Dify 和 Coze 四个平台进行了深入分析，揭示了它们各自的核心定位和关键差异：

n8n： 以其灵活性、技术深度和开源特性，成为复杂、定制化自动化流程的首选，尤其适合开发者和技术团队。
Make： 凭借其用户友好的可视化界面和广泛的应用集成，在简化和自动化主流业务流程方面表现突出，深受业务用户青睐。
Dify： 作为一个 AI 原生应用开发平台，通过其 RAG 引擎、LLMOps 工具链和开源模式，为构建和运营复杂的 LLM 应用提供了强大支持。
Coze： 以其无代码的便捷性，在快速创建和多渠道部署 AI 聊天机器人方面独树一帜，极大地降低了对话式 AI 的门槛。

关于选择合适平台的最终思考：

选择最合适的平台需要进行全面的自我评估，考量因素包括：团队的技术能力、任务的复杂程度、AI 功能的核心性、数据治理需求（是否需要自托管）、预算限制以及期望的部署速度。对于需求多样化的组织而言，采用多个平台的组合策略（例如，使用 Make 处理常规业务任务，同时使用 Dify 开发专业的 AI 产品）甚至可能是最优选择。

未来展望：

自动化与 AI 平台领域正经历快速演进，未来几年可能呈现以下趋势：

趋势一：更深度的 AI 集成： 所有平台都将持续增强其 AI 能力。通用自动化工具（如 n8n、Make）可能会提供更复杂的内置 AI 功能和更便捷的 LLM 集成方式。
趋势二：LLMOps 与 RAG 的兴起： 随着 AI 应用的成熟，对强大管理功能 (LLMOps) 和基于自定义数据的知识增强 (RAG) 的需求将成为常态。Dify 等平台正在引领这一趋势，其他平台预计也将跟进。
趋势三：专业化与细分工具： 市场可能会出现进一步的专业化分工，工具将在特定领域（如 Coze 之于聊天机器人）表现卓越，而非试图满足所有需求。
趋势四：开源与社区的力量： 开源社区（如 n8n、Dify 的社区）的活力将继续推动创新，并为专有系统提供有价值的替代方案。
趋势五：多智能体系统： 更复杂的多智能体系统的发展（如 44 中提及的 Dify 未来规划）将是关键的进步领域，有望实现更复杂的自主操作。

这些平台的综合能力预示着一个未来：自动化不仅仅是将 A 点连接到 B 点，而是编排涉及多个系统、人工输入以及日益复杂的 AI 驱动决策和任务执行的复杂过程。从简单的 IFTTT 类工具到支持 AI 智能体、RAG 和 LLMOps 的平台（这一趋势在 n8n、Dify 乃至 Coze 的知识库功能中均有体现）的演变，清晰地指明了这一发展轨迹。这意味着企业需要从战略层面思考自动化和 AI，将其视为能够转变核心运营的互联能力，而不仅仅是孤立的单点解决方案。未来无疑是更加智能、更加协同的自动化时代。

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