以下是一份关于 Coze、n8n、Dify的深度对比分析，涵盖技术定位、核心功能、开源与成本、适用场景、扩展性与部署、选型建议六大维度，结合具体案例与数据说明：

一、技术定位与核心功能

1. n8n

  定位：德国开发者Jan Oberhauser主导的开源自动化平台，专注于跨平台工作流集成（如数据同步、API调用）。 

  核心功能： 

    - 400+预建节点支持多平台连接（如Shopify、Google Sheets）。 

    - 可视化拖拽+代码扩展，适合复杂流程自动化（如跨境电商订单全流程处理）。 

    - 案例：某电商企业通过n8n自动化订单处理，人工干预减少80%，月省300小时。

开源地址：https://github.com/n8n-io/n8n?tab=readme-ov-file

官方文档：https://docs.n8n.io/

2. Dify

  定位：中国创业者张路宇团队打造的企业级AI应用开发平台，聚焦大模型（LLM）与工作流整合。 

  核心功能： 

    - 支持RAG框架，一键上传文档生成智能知识库。 

    - 多模型热切换（如GPT-4、DeepSeek），内置Prompt工程与性能监控。 

    - 案例：某律所使用Dify构建合同审查机器人，审查效率提升90%，风险识别准确率达95%。

开源地址：https://github.com/langgenius/dify

官方文档：https://docs.dify.ai/zh-hans/introduction

3. Coze

  定位：字节跳动推出的轻量化AI工具，零代码AI应用构建平台，强调快速部署与字节生态绑定。 

  核心功能： 

    - 预设模板（如客服机器人、翻译助手），支持多平台一键发布（抖音、飞书）。 

    - 案例：大学生30分钟搭建课程表查询机器人，首周用户突破2000+。

平台地址：https://www.coze.cn/

二、开源程度与成本模型

三、适用场景与用户群体

1. n8n

  场景：跨系统自动化（如ERP与物流系统集成）、非AI驱动的复杂流程。 

  用户：技术团队、运维人员，需灵活性与数据主权。

2. Dify

  场景：企业级AI应用（智能客服、文档分析）、需RAG或Agent的复杂任务。 

  用户：开发者、需私有化部署的企业（金融、医疗）。

3. Coze  

  场景：轻量级对话机器人（C端客服、社交媒体助手）、快速MVP验证。 

  用户：非技术人员、个人开发者，依赖字节生态。

四、扩展性与部署灵活性

1. 扩展能力

  n8n：支持自定义JavaScript/Python节点，可集成硬件设备（如Arduino）。 

  Dify：支持自定义模型接入与插件开发（如结合BentoML）。 

  Coze：仅限模板与插件市场，无法深度定制。

2. 部署方式

  n8n：本地/云端自托管（Docker/K8s），数据完全可控。 

  Dify：支持私有化部署，需满足模型资源需求。 

  Coze：仅公有云部署，无私有化选项。

五、AI能力与生态整合

六、选型建议与组合策略

1. 优先n8n的场景： 

  - 需要复杂跨系统自动化（如供应链管理），且预算有限。 

  - 示例：制造业企业通过n8n连接ERP与物流系统，减少70%人工对账。

2. 优先Dify的场景： 

  - 需结合大模型开发定制化应用（如合同审查、知识问答）。 

  - 示例：金融机构使用Dify搭建风控系统，动态切换模型应对多语言咨询。

3. 优先Coze的场景： 

  - 快速验证轻量级AI应用（如抖音客服机器人），且无技术背景。 

  - 示例：自媒体用Coze搭建抖音评论引流机器人，转化率提升30%。

4. 组合策略： 

  - n8n + Dify：n8n处理自动化流程，Dify提供AI核心能力（如订单数据→AI分析→工单触发）。 

  - Coze + n8n：Coze作为前端交互界面，n8n同步后端数据（如抖音用户咨询→Coze回复→n8n更新CRM）。

总结

- n8n：自动化领域的“瑞士军刀”，适合技术驱动的复杂集成。 

- Dify：企业级AI应用的“技术栈”，平衡低代码与大模型能力。 

- Coze：零代码的“快餐车”，快速变现但功能深度有限。 

关键决策因素：技术能力、数据安全需求、预算及生态依赖。三者可独立或组合使用，以实现效率最大化。

组合建议：

复杂业务流（n8n） + AI核心（Dify） → 兼顾自动化与智能化。

抖音生态轻应用（Coze） + 数据同步（n8n） → 快速落地与后台集成。