随着AI技术的快速发展，工作流自动化和低代码开发平台正成为企业数字化转型的重要工具。本报告将深入对比三款热门的AI工作流平台：FlowGram、Dify和n8n，从它们的功能特点、应用场景、技术架构到适用人群进行全面分析，帮助开发者和技术团队选择最适合其需求的工具。

产品概述

FlowGram

FlowGram是由字节跳动开源的可视化工作流搭建引擎，专为AI应用场景设计。它是一款基于节点编辑的可视化流程构建工具，允许开发者通过拖拽方式快速创建工作流。

FlowGram的主要特点：

提供固定布局和自由连线两种模式
支持丰富的交互功能，包括动画过渡、手势缩放、撤销重做等
可将工作流导出为图片或代码
开源免费，采用MIT许可证

Dify

Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台，融合了后端即服务(BaaS)和LLMOps的理念，使开发者能够快速构建生产级的生成式AI应用。

Dify的核心功能：

提供健全的应用模板和编排框架
支持复杂工作流、多模型协作与企业级知识治理
集成RAG（检索增强生成）引擎
专注于AI应用开发，特别是基于大语言模型的应用

n8n

n8n是一个工作流自动化平台，结合了AI能力与业务流程自动化，提供了一个低代码平台，支持用户用拖放的方式创建复杂的工作流，无需编写代码。

n8n的主要特点：

开源与自由：用户可以自由下载、修改和部署
可视化工作流设计：通过拖放操作直观创建流程
支持400多个应用程序和服务的集成，包括AI组件
提供自托管和云部署选项

核心功能对比

工作流模式与布局

工具	布局模式	特点
FlowGram	双布局模式	提供固定布局（结构化流程）和自由布局（灵活连接）两种模式，特别适合AI应用场景，支持明确的输入和输出定义
Dify	固定布局为主	专注于AI应用开发，提供可视化AI工作流设计，通过拖拽界面设计对话逻辑、知识库检索等
n8n	节点连接式	通过连接不同服务节点构建自动化流程，提供拖拽式节点连接界面，支持2000+应用集成

AI集成能力

工具	AI能力	特点
FlowGram	AI增强功能	提供智能建议、风险预测、自动文档生成等功能，AI能力主要体现在工作流构建过程中的辅助功能
Dify	内置LLM能力	直接集成LLM（如GPT、Claude），支持RAG技术，专注于生成文本、图像等内容，AI能力是其核心功能
n8n	AI组件集成	支持AI节点和API集成，提供Langchain节点和AI节点，但AI能力不是其主要设计目标

扩展性与灵活性

工具	扩展方式	特点
FlowGram	可扩展节点和自定义逻辑	提供画布引擎、节点引擎、变量引擎等核心组件，支持自定义节点和业务逻辑开发
Dify	插件系统和工作流扩展	通过插件扩展AI能力，提供自定义知识库和私有模型接入支持，但功能依赖预设模板，自由度相对较低
n8n	自定义节点开发	支持自定义节点开发，兼容Docker/Kubernetes部署，灵活性极高，适合需要高度定制化或企业级系统集成的场景

技术架构对比

渲染引擎与性能

工具	渲染引擎	性能特点
FlowGram	基于Canvas的自研渲染引擎	专为流程图复杂场景优化，支持200+节点仍能保持流畅60 FPS，采用ECS数据分割和MobX响应式机制，确保渲染高效不卡顿
Dify	未明确说明	专注于后端服务和LLM应用开发，渲染引擎可能基于常见Web技术实现
n8n	未明确说明	提供直观的可视化界面，但未详细公开其渲染引擎架构

开发语言与框架

工具	开发语言	框架
FlowGram	基于TypeScript开发	提供画布引擎、节点引擎、变量引擎等核心组件，采用现代Web开发技术
Dify	未明确说明	融合了BaaS和LLMOps理念，专注于LLM应用开发平台构建
n8n	未明确说明	提供拖拽式界面和代码节点扩展能力，支持JavaScript/Python代码编写

部署方式

工具	部署方式	特点
FlowGram	基于TypeScript开发，提供快速部署指南	开源项目，可基于TypeScript快速搭建项目模板
Dify	自托管或云服务（提供托管版）	免费开源，企业版需付费，适合中小团队快速部署AI应用
n8n	自托管（需自行维护服务器）或云服务（n8n Cloud）	免费开源，企业版支持付费高级功能，适合需要长期维护复杂流程的企业

应用场景对比

AI应用开发

工具	适用场景	优势
FlowGram	AI Bot对话逻辑、工具调用流程、算法原型/数据管道	提供双布局模式，特别适合AI应用场景，支持明确的输入和输出定义，适合探索性、迭代性工作
Dify	智能客服、内容生成工具、企业内部知识库检索系统	专注于AI应用开发，提供开箱即用的可视化AI工作流，特别适合快速开发基于LLM的应用
n8n	非AI自动化任务，如数据同步、定时任务、跨系统集成	虽然支持AI节点，但AI能力不是其主要设计目标，更适合处理非AI自动化任务

企业应用

工具	适用场景	优势
FlowGram	企业审批、订单处理、决策树等标准化流程	提供固定布局模式，特别适合企业标准化流程，据报道能将分拣错误率从15%降到2%，处理速度提升3倍
Dify	企业内部知识库检索系统、多语言知识管理系统	提供企业级知识治理能力，支持多模型协作，适合需要知识管理的企业场景
n8n	跨系统数据同步、定时任务、电商订单自动触发物流系统等	提供丰富的应用集成能力，支持2000+应用集成，特别适合企业系统集成场景

开发者工具

工具	适用场景	优势
FlowGram	算法原型/数据管道、图像生成流程等探索性工作	提供自由布局模式，特别适合探索性、迭代性工作，支持万级节点流畅操作
Dify	快速开发AI相关应用，如智能客服、文本生成工具	提供预设模板和中文文档，特别适合快速上手，降低开发门槛
n8n	复杂API流程、定时任务等技术要求较高的场景	提供代码节点扩展能力，支持自定义JavaScript/Python代码，适合有一定技术基础的开发者

技术门槛与学习曲线

开发技能要求

工具	技术要求	学习资源
FlowGram	基于TypeScript开发，需了解现代Web开发技术	GitHub仓库提供文档和快速启动指南
Dify	无编程基础即可使用	官方教程聚焦AI应用，文档清晰，尤其是中文资源丰富
n8n	需理解基础编程（如JSON、JavaScript）和API概念	教程覆盖广泛，但复杂场景需自行探索社区案例

学习时间与曲线

工具	典型学习时间	快速上手路径
FlowGram	未明确说明	关注GitHub仓库bytedance/flowgram.ai，获取在线Demo和本地安装指南
Dify	1-2小时可搭建简单AI应用	直接访问官网(dify.ai)注册免费账号，10分钟内尝试搭建简单聊天机器人，参考中文教程（如CSDN、掘金社区）快速上手
n8n	3-5小时掌握基础，复杂流程需更长时间学习	下载开源版(n8n.io)，通过拖拽节点尝试"收到新邮件→保存到Excel"流程，学习基础JSON数据格式和API调用（如YouTube教程）

社区与支持

开源社区活跃度

工具	GitHub指标	社区特点
FlowGram	未明确说明	提供了详细文档和快速启动指南，社区正在发展
Dify	GitHub 85k星标，中文文档完善	社区活跃度高，特别适合国内开发者，AI应用案例丰富
n8n	GitHub 70k星标，分叉项目更多，全球开发者贡献活跃	社区规模大，全球开发者贡献活跃

适用场景与资源

工具	适用场景	资源丰富度
FlowGram	AI应用场景、算法原型/数据管道等	提供了详细文档和快速启动指南，但资源相对较少
Dify	AI应用案例丰富	中文资源丰富，适合快速上手
n8n	集成案例多样（如电商、CRM系统）	资源多样，但复杂场景需自行探索社区案例

未来发展趋势

功能演进方向

工具	未来发展方向	重点
FlowGram	更强大的低代码集成、协作编辑、AI训练接口	未来可能直接生成微服务代码，实现多人实时编辑同一个工作流，将工作流转化为机器学习的训练数据
Dify	进一步增强RAG功能、拓展多模态能力、增加更多工作流控制特性	专注于提升AI应用开发能力，特别是RAG和多模态能力
n8n	加强AI集成能力、增加专用AI节点、优化大规模工作流管理	专注于提升AI集成能力和工作流管理效率

技术路线演进

工具	技术路线	趋势
FlowGram	基于Canvas的自研渲染引擎、Web Worker并行化、智能缓存	技术架构持续优化，提升性能和用户体验
Dify	融合BaaS和LLMOps理念，专注于LLM应用开发	技术路线将更加专注于LLM应用开发平台的完善
n8n	可视化工作流设计与代码能力结合，支持大规模工作流管理	技术路线将更加专注于工作流自动化的深度和广度