开源AI工作流工具
作者：微信文章以下是基于最新技术动态（截至2025年6月）的开源AI工作流工具对比分析，涵盖核心定位、功能差异、适用场景及选型建议，帮助您快速匹配需求：
🔧 一、工具全景图：按核心定位分类
⚙️ 二、关键能力横向对比（Dify vs n8n vs 其他）
注：Dify在金融合规场景支持GDPR/等保三级，n8n凭借自托管特性成为医疗数据首选。
🎯 三、按场景的选型指南
企业级AI中台建设
推荐组合Dify + 本地模型（如Llama3）原因内置LLMOps和审计功能，适合金融/医疗等合规场景。案例某银行用Dify部署信贷审核助手，人工审核减少40%。
跨系统业务流程自动化
首选工具n8n原因连接ERP/CRM等传统系统，支持“订单→库存→财务”全链路自动化。案例电商通过n8n同步Shopify与物流API，月省300+人力小时。
高精度知识库问答
推荐方案RAGFlow（复杂文档） 或 FastGPT（中文优化）关键能力表格结构提取、多级引用追溯，合同审查准确率95%+。
快速验证AI创意
轻量级选择Flowise（可视化） 或 Coze（零代码）优势5分钟搭建客服机器人，支持微信/飞书发布。
⚠️ 四、许可与商用注意
Dify修改版Apache 2.0，禁止未授权多租户SaaSn8nFair-Code许可，允许内部商用但SaaS需授权LangChainMIT协议最宽松，无专利限制
🔮 五、未来趋势建议
Agentic Workflow关注LangGraph的多Agent协作框架，适合长任务推理（如研究分析）。低成本本地化结合n8n+Dify API，用自托管降低GPT-4调用成本。多模态扩展PySpur（音视频处理）或Jina AI（跨模态搜索）是新兴方向。
企业选型应优先验证POC效果——Dify/RAGFlow提供1周快速试点，n8n社区版支持无限次本地测试。
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