Dify、n8n、Coze常被放进同一张Agent平台选型表。功能页看上去很接近：都能拖工作流，都能接大模型，也都能做自动化。
但一到真实项目里，差别会很快出现。有人要把CRM、工单、数据库、邮件系统串起来；有人要做带知识库的客服助手；还有人只是想让业务团队先在飞书、微信公众号或豆包里跑一个Bot。这三件事听起来都叫“AI工作流”，选工具时却不是同一个问题。
七牛云在《AI工作流三大神器对比：n8n/Coze/Dify完全选型指南》里提到，企业评估这类工具，绕不开架构灵活性、模型接入成本和私有化落地难度。金融、医疗、政务这类对数据隐私敏感的场景尤其明显：SaaS省事，但合规要求会先把一批方案排除掉。
先分清：你是在连系统，还是在做LLM应用
n8n的底色是自动化。
智启云川的对比文章把n8n定义为开源自动化工具，用户可以用可视化方式设计流程，把具备API的应用连接起来，让数据在不同系统之间自动流转。这个描述很关键。n8n最擅长的不是“把模型包装得更像产品”，而是把原本分散在各处的系统接起来。
比如一个流程要先接收Webhook，再查数据库，然后调用模型生成摘要，最后把结果推到邮件或协作工具。这里大模型只是其中一个节点。真正麻烦的地方，往往是接口、鉴权、异常处理和数据写回。
Dify的重心在另一边。
智启云川提到，Dify是开源的大语言模型应用开发平台，融合了后端即服务等能力。它更适合围绕LLM应用本身组织工作：知识库、Prompt、模型接入、应用发布、调用链路管理。要做内部问答、文档分析、客服辅助回复，Dify通常比通用自动化工具更贴近需求。
Coze则把门槛压得更低。智启云川的材料写到，Coze由字节跳动推出，支持自然语言操作和拖拽式工作流，可以快速构建基于大模型的AI应用，并部署到飞书、微信公众号、豆包等平台。
所以，别先问哪个更火。先问项目主线是什么：系统集成、LLM应用开发，还是快速发布一个Bot。
系统多、接口多，n8n更顺手
很多Agent项目最后卡住，并不是模型不会回答，而是业务系统接不进去。
订单状态在ERP里，客户记录在CRM里，工单在另一套系统里，最后还要把处理结果写回表格或消息工具。到了这一步，平台价值不在“能不能调大模型”，而在“能不能稳定连上一堆系统”。
n8n适合这种场景。它原本就是自动化工具，AI能力可以作为流程中的一个节点存在。技术团队可以把数据读取、条件判断、模型调用、消息推送拆成清楚的步骤，每一步出了问题也更容易定位。
Dify也能调用外部工具，但它的组织方式更偏LLM应用。外部系统通常是给模型提供数据，或者承接模型输出。如果项目里大部分动作都是系统之间搬数据，Dify可能会显得绕。
Coze在飞书、微信公众号、豆包等分发场景里体验更轻。问题一般出现在生态外：一旦要对接企业内部系统、非标准API，低代码体验就会被接口适配、权限校验和异常处理稀释。七牛云把“架构灵活性”列为比较维度，原因也在这里。
要把模型应用做成产品，优先看Dify
如果项目主线是大模型应用，Dify更值得先评估。
典型场景包括企业知识库问答、客服辅助回复、文档理解、内部Agent应用。这些项目需要反复调Prompt、换模型、看调用链路、控制知识库效果。问题不只是“调一次模型”，而是能不能把模型应用持续维护下去。
Dify把LLM应用开发里的常见部件放在一起。开发者不用从零处理模型接入、应用封装和后端服务，业务团队也能在界面里看到应用大致怎么运行。
n8n也能接模型，但它更像流程胶水。如果只是让模型在某一步做分类、摘要、改写，n8n够用；如果要围绕模型做一个长期迭代的应用，Dify会少一些拼装成本。
Coze适合轻量Bot和快速验证。没有专职开发、又想尽快把AI应用发布到常用平台的团队，会喜欢它的拖拽式工作流。但项目一旦进入复杂权限、私有数据和长期维护阶段，就要重新看边界。
私有化部署别留到最后
有些团队选工具时先看Demo，流程搭得差不多了，才开始问能不能私有化。这个顺序很危险。
七牛云的选型指南提到，对金融、医疗、政务等行业来说，SaaS模式的便捷性往往抵不过合规红线，私有化部署能力会成为关键因素。
Dify和n8n都有开源、自托管相关基础，因此更容易进入企业技术团队的私有化讨论。Dify适合把LLM应用部署在可控环境里，n8n适合把自动化流程放到自己的环境中运行。两者都能围绕“数据留在本地或可控环境”设计方案，只是关注点不同。
Coze的优势更多在云端使用和字节系平台分发。如果团队一开始就有合规要求，至少要提前确认部署方式、数据流向、权限审计和成本结构。不能只看搭Bot时有多快。
只要业务涉及客户数据、订单数据、医疗数据、政务数据，私有化就不是采购阶段的附加题，而是第一轮选型就要问清楚的前提。
模型接入成本，要看调用链路
模型价格只是成本的一部分。
Agent工作流经常会把一次任务拆成多步：识别意图、检索资料、调用工具、生成回复、再做格式整理。每一步都可能产生模型调用。平台封装得越顺手，越容易让团队忽略背后的调用次数和上下文长度。
七牛云把“模型接入成本”列为对比维度，说明这已经不是单纯的技术细节。选型时要看几件事：每次调用发生在哪里，能不能控制上下文，能不能替换模型，能不能删掉无效步骤。
Dify的优势在LLM应用管理，适合围绕模型调用做调试和优化。n8n的优势在流程透明，适合技术团队自己安排每一步调用。Coze的封装体验更好，但也要关注封装背后的调用链路和计费方式。
一个更实用的选型顺序
先画业务流。
把每一步写出来：哪里读取数据，哪里调用模型，哪里写回系统，哪里需要人工确认。系统搬运节点最多，优先看n8n；模型应用是主角，优先看Dify；只是快速做一个低门槛Bot，并且分发平台正好匹配Coze，可以先用Coze验证。
再看数据边界。能不能上云，哪些数据不能离开内网，是否需要私有化部署，是否要审计日志和权限控制。这个问题会直接改变结果。
最后算总成本。不要只看订阅费，还要把模型调用、部署运维、接口开发、后续维护放在一起看。
Dify、n8n、Coze都不是通用答案。更准确地说，Dify偏LLM应用开发，n8n偏工作流自动化，Coze偏低门槛Bot搭建和平台分发。按热度选，最容易选到一个演示时好看、落地后别扭的工具。
