n8n или dify?

Модная концепция сервисов в формате self hosted открыла известный ящик, из которого иногда выпрыгивают довольно мощные разработки для автоматизации бизнес-процессов.

Возник вопрос, а может ли новый многообещающий проект Dify, заточенный на работу с языковыми моделями и разработку ИИ-приложений, полностью заместить ставший очень популярным n8n (у которого работа с ИИ построена не так удобно)?

Решил разобраться в вопросе.

n8n — это открытая платформа, позиционирующаяся как универсальный движок автоматизации бизнес-процессов. Её ДНК восходит к идеологии Node-RED и Zapier: конечная цель — соединить почти любые системы и сервисы через API-интеграции, обработать данные, применить логику и запустить действия. n8n рассматривает AI как дополнительный инструмент в наборе (встроенные LLM-интеграции, обработка текста), но не ставит AI в центр своей архитектуры.

Dify — это AI-нативная платформа для разработки приложений на базе больших языковых моделей (LLM). Её архитектура "Beehive" (с версии 0.4.0) специально спроектирована для управления LLM-приложениями: оркестрация моделей, построение RAG-систем, управление промпт-цепочками, агентами и память контекста. Dify рассматривает традиционную автоматизацию как вспомогательную функцию.

Ядро рабочего процесса

Типы рабочих процессов

n8n предлагает один универсальный тип: Workflow (с визуальным редактором + возможностью писать JavaScript/Python).

Dify предлагает многоуровневые типы для разных сценариев:

Workflow — autonomous AI workflows с drag-and-drop
Chatflow — workflow с памятью и интерфейсом чатбота
Chatbot — быстрое создание LLM-чатбота (простая конфигурация)
Agent — интеллектуальный агент с итеративными рассуждениями и Function Calling
Text generation — ассистент для текстогенерации

Этот многоуровневый подход позволяет выбрать сложность в соответствии с задачей: если нужен простой чат, не нужно проектировать полноценный workflow.

Модель управления интеграциями

n8n: 400+ встроенных коннекторов к CRM, ERP, базам данных, маркетинг-платформам. Это дефакто стандартная база. Расширяется через пользовательские ноды (custom nodes).

Dify: Сосредоточена на AI-ориентированных интеграциях: подключение моделей (OpenAI, Claude, Qwen, DeepSeek, локальные LLM), knowledge bases (RAG), APIs для инструментов. С версией 0.4.0 поддерживает OpenAPI Specification и MCP (Model Context Protocol) серверы.

Практический пример интеграции:

Если нужно вытащить данные из Битрикс24, преобразовать их и отправить в Telegram — n8n это нативно решает через готовые коннекторы.
Если нужно вытащить данные, передать их в LLM для анализа, используя при этом custom knowledge base, а результат вернуть в формате markdown — Dify это решает более элегантно, но для Битрикс24 может потребоваться доп. настройка API.

Целевая аудитория и сложность

Суть: n8n требует "думать в категориях потока данных и систем", Dify требует "думать в категориях моделей и контекста".

Развёртывание и контроль данных

Для организаций с жёсткими требованиями compliance (финсектор, государство) — n8n предпочтительнее благодаря полному on-prem контролю.

Ключевые функциональные различия

Автоматизация и оркестрация

n8n превосходит в сложных многошаговых автоматизациях:

Условная логика, циклы, параллельное выполнение, вложенные workflows (sub-workflows)
Scheduling, webhooks, event-driven triggers
Пакетная обработка данных (batch jobs)
Экспорт данных из БД → отправка по расписанию

Dify ограничена в классической автоматизации:

Базовые триггеры (вебхук, чат)
Ограниченные опции для scheduling
Лучше для синхронных или квази-асинхронных потоков

Управление LLM и AI

Dify кардинально превосходит:

Встроенная система переключения моделей
Управление версиями промптов и A/B-тестирование
RAG Engine: модульная архитектура с ETL, embedding, indexing, retrieval
Встроенная оценка (evaluation) результатов AI
Context injection, memory management для многооборотных диалогов
Function Calling: более гибкое назначение tools для агентов (поддерживает любые модели через workarounds)

n8n требует ручной конфигурации:

LLM вызывается через обычный API-ноду
Function Calling требует пользовательской логики
Нет встроенного RAG-движка (нужно интегрировать внешние сервисы)
Нет встроенной системы управления промптами

Блоки задач: Когда использовать что

n8n идеален для:

Корпоративная интеграция систем — соединение CRM, ERP, HR-систем, баз данных, маркетинг-платформ в единую автоматизацию.
Пакетные данные-pipelines — экспорт из БД каждый час → обогащение → отправка в другую систему.
Event-driven автоматизация — при события в Jira создать задачу в Notion, отправить Slack-notification.
Backend-focused workflows — когда человек не участвует, это чистая система-на-систему автоматизация.
Комбинированные AI + Automation — например, "обработать данные → запустить AI-анализ → сохранить результат в БД → отправить отчёт". Здесь n8n может соединить всё в одном workflow.
Complex logic — множество условных операторов, циклов, вложенных процессов.

Практический пример n8n:

Trigger: Каждый день в 9:00 → Получить список лидов из CRM → Обогатить данные (API external service) → Сегментировать по score (JS-ноде с условиями) → Для каждого сегмента: отправить email, обновить поле в CRM → Залогировать результат в Google Sheets

Dify идеален для:

LLM-приложения с Rich AI — многооборотные чаты, AI-ассистенты, где контекст и память критичны.
RAG-системы — документ-ориентированные ассистенты, где нужно интегрировать knowledge base и LLM.
Агентные системы — когда AI должен автономно выбирать инструменты, думать и действовать.
Быстрое прототипирование LLM-приложений — с нуля до production за часы, не дни.
Управление версиями и оценка промптов — A/B-тестирование разных версий LLM-приложений.
Опыт пользователя (UX)-ориентированные потоки — где пользователь активно участвует в диалоге.

Практический пример Dify:

Chatflow: Пользователь задаёт вопрос → Поиск в knowledge base (RAG) → Передача контекста + истории чата в LLM → LLM выбирает инструмент (например, "поиск в БД" или "generate report") → Выполнение инструмента → LLM формирует финальный ответ с контекстом → Ответ пользователю + сохранение в memory

Гибридные сценарии: Комбинирование n8n + Dify

Наиболее мощный подход для предприятия — использовать оба инструмента в тандеме:

Сравнительная таблица

Финальный вывод

Нет, это специализированные инструменты:

n8n — универсален для системной интеграции и автоматизации, но неоптимален для LLM-ориентированных задач (требует слишком много ручной работы).
Dify — универсален для AI-приложений и LLM-оркестрации, но не заменяет n8n для backend-автоматизации (недостаёт интеграций).

Блоки задач:

n8n-домен: Интеграция систем, пакетная обработка, сложная логика, event-driven workflows, multi-step automations.
Dify-домен: Чаты, RAG-системы, агенты, управление версиями промптов, многооборотные диалоги, прототипирование LLM-приложений.

Рекомендация для разработчика с вашим профилем:

Учитывая ваш опыт с n8n и интерес к AI/ML, оптимальная стратегия:

n8n для основного слоя автоматизации (workflow, интеграции, scheduling).
Dify как специализированный микросервис для LLM-задач (опубликовать как API из Dify, вызывать из n8n).
Это даёт лучшее из двух миров — мощность n8n в интеграциях и лучший UX Dify для AI.