最近在研究低代码平台的时候，被一个工具狠狠种草了：n8n。说实话，我之前对它的了解不多，但在实际体验了一把之后，真的被它的灵活性和上限打动了。
当大家都在疯狂追捧Dify的时候，这款叫n8n的平台悄悄地在GitHub上拿到了107k的star数，甚至超过了Dify！
今天这篇文章，就想带你一起体验一下如何用 n8n 搭建一个文生图的 AI 机器人，顺便聊聊它和 Dify 在定位上的不同——以及为什么我觉得这类工具的工作流能力正在越来越重要。
n8n 是什么？
n8n 的名字来源于 “node to node”（节点到节点），发音是 “n-eight-n”。听起来有点怪，但你可以把它简单理解为一个低代码工作流平台——而且是非常强的那种。
它的核心定位是做自动化流程（workflow automation），可以把不同应用之间的操作用“节点”方式串起来，并嵌入代码或 AI 能力。
经过我一段时间的深度体验，我发现n8n受欢迎的原因主要有几个：
首先是它的开源和自托管能力。在这个数据隐私越来越重要的时代，能够完全掌控自己的数据和系统是非常有价值的。n8n采用"fair-code"分发模式，既保证了代码的透明度，又给了用户足够的灵活性。
其次是它的低代码可视化界面配合高度可扩展性。我可以通过拖拽节点来构建简单的自动化流程，也可以通过自定义节点和脚本来实现复杂的企业级自动化。
最重要的是，n8n不按任务收费，这在大规模应用中真的是太香了！
对比Dify 有啥不同？
我之前也用过一段时间的 Dify，它更像是一个专为 LLM 应用而生的平台，支持 RAG 管道、模型管理等，适合开发智能问答、AI 助手这类原生 AI 应用。
下面这张表我自己整理了一下，对比还挺清楚的：
| 特性维度 | Dify | n8n |
|---|---|---|
| 主要用途 | LLM应用开发平台 | 通用工作流自动化 |
| AI/LLM侧重 | 原生AI构建，RAG 引擎 | LLM API编排，LangChain支持 |
| 目标用户 | AI开发者、产品团队 | 技术团队、DevOps |
| 核心优势 | 快速原型+LLMOps | 高度灵活+自托管+成本优势 |
| 工作流构建 | 可视化 Chatflow | 节点式拖拉图形化流程 |
| 可扩展性 | 支持插件、API | 可写代码节点，接近无限拓展 |
| 集成数量 | 聚焦AI生态 | 支持近 2000 个服务连接 |
| 部署选项 | 云服务+自托管 | 同样支持云服务和自托管 |
| 许可模式 | 商业修改版 | Fair-code，适合个人和中小团队 |
用大白话来说：
如果你想快速搭个 AI 应用，比如客服机器人、知识问答，选 Dify；
如果你更想连接系统、玩流程、接 API、搞自动化，那就别犹豫，上 n8n！ 甚至你还可以两个结合用：Dify 做核心 AI 功能，n8n 做业务流程整合。
n8n中文版部署实操
虽然Dify的部署教程满天飞，但n8n的中文部署教程还真不多。作为一个实用主义者，我选择了最简单的Docker部署方式。
5 分钟快速本地部署 + 中文汉化 + 快速启动，全程无需写一行复杂代码。
步骤 1：安装 Docker桌面版
n8n 是基于 Docker 镜像部署的，所以先下载安装 Docker：官方下载链接
步骤 2：拉取 n8n 镜像
打开 Docker Desktop，搜索 n8nio/n8n，点击 pull 拉取镜像。
步骤 3：运行容器
按照官方示例配置运行
在logs中会出现本地链接，点击就能访问了。
步骤 4：中文汉化
浏览器打开：http://localhost:5678，需要输入账号密码（这里的用户名密码随便填），邮箱一定要真实的，便于后续可通过发送到邮箱的key进行免费认证使用完整付费服务
默认启动是英文界面（我一开始打开差点劝退……），好在有大神开发了中文汉化包，非常实用。
汉化操作：
下载n8n中文汉化包
解压到本地目录
使用带中文配置的Docker命令运行
docker run -it --rm --name n8n \
-p 5678:5678 \
-v D:/editor-ui/dist:/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/n8n-editor-ui/dist \
-v n8n_data:/home/node/.n8n \
-e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN \
-e N8N_RUNNERS_ENABLED=true \
-e N8N_SECURE_COOKIE=false \
n8nio/n8n
运行后访问 http://localhost:5678，你就可以看到中文的可视化工作流界面了！
我只能说：效果非常的 very good！
常见问题处理
问题1：端口被占用？
-
修改端口映射：
-
把主机端口改为
8080:5678 -
访问地址变为：http://localhost:8080
问题2：无法保存工作流？
-
确认已正确挂载
/home/node/.n8n目录 -
检查磁盘空间是否充足（至少保留5GB）
问题3：报错 The container name "/n8n" is already in use
如果遇到这个错误：
Failed to run image. (HTTP code 409) unexpected - Conflict. The container name "/n8n" is already in use by container "4032df05ff2a513f2e24bf3b091a16d0f0c53e90bb147b0f42686efe8606dc1a". You have to remove (or rename) that container to be able to reuse that name.
这是 Docker 的一个基础规则：同一个名字只能被一个容器使用。切换到 Containers 标签页先删除已有的即可。
总结
Dify 最近确实热度很高，部署教程也一抓一大把；但 n8n 作为一个更广义的低代码平台，其实在功能和生态上比想象中更强，尤其适合喜欢折腾系统整合和自动化的人。
在实际工作中，我们完全可以根据具体需求来选择合适的工具，甚至可以两者结合使用。
相关链接：
n8n中文汉化包：https://github.com/other-blowsnow/n8n-i18n-chinese/releases
n8n官方GitHub：https://github.com/n8n-io/n8n
n8n官方文档：https://docs.n8n.io/
Docker桌面版：https://www.docker.com/