Dify 和 n8n 是低代码 Agent 领域的两个代表，但它们走的是不同路线。Dify 是面向大模型应用的工作流平台，强项是 RAG 知识库、Prompt 编排、模型切换和多租户发布，适合"对话式应用加知识问答"的场景，开箱即用程度高。n8n 是通用自动化工作流的老牌工具，强项是海量节点集成、条件分支、定时触发和代码节点兜底，适合"系统集成加定时任务加数据搬运"。

选型第一步看团队。有开发能力、要深度定制、流程里有大量条件分支和异常处理，n8n 更灵活，代码节点能兜住一切。想快速上线一个 AI 客服或内部知识库，团队里没人想写代码，Dify 更快，模板和发布能力是现成的。

第二步看场景核心。如果核心诉求是"让模型稳定地回答业务问题"，选 Dify 这类大模型原生平台，它的 RAG 链路、上下文管理和评估工具是主业。如果核心诉求是"把 A 系统的数据按规则搬到 B 系统、定时跑批"，n8n 更合适，几百个现成节点省的是实打实的对接时间。两者也能组合：n8n 做数据管道和定时同步，Dify 做问答前端，各干各擅长的。

避坑经验。Dify 的 RAG 效果七分靠数据治理，文档切分、清洗、去重没做好，换什么平台都白搭，先拿真实文档做 PoC 再谈选型。n8n 自建要注意版本升级和工作流备份，节点一多排错会很痛苦，工作流导出文件定期存一份。涉及企业微信、飞书、钉钉这类国内生态，两家的官方节点覆盖都不全，要预留用 HTTP 节点自己对接的时间。另外都算好账：Dify 的模型调用是持续成本，n8n 自建是运维成本，别只看授权费用那一行。

建议流程：先拿一个真实的小场景做 PoC，跑两周，看三个指标——需求覆盖度、异常处理成本、团队上手速度，再决定。别一上来就全量迁移，低代码平台的坑都是在真实数据量下才暴露的。