【n8n】本地部署 + 中文汉化 + 快速启动，玩转工作流（Docker版）

通用型编排工具n8n！

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