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一、各自的功能定位
•n8n：用拖拽节点的方式把触发器、条件分支、合并、HTTP 调用、数据库操作、LLM/RAG 节点等串起来；既低门槛，又允许插入 JS 代码和自定义节点，兼顾“所见即所得”和“可黑客化”。它强调把 Agent 放在更大的业务流程里（表单→审核→生成内容→发邮件/建条目/收款等）。
•LangGraph：用代码定义 StateGraph，节点/边/条件路由全部在代码层显式编排；内置检查点记忆、长时运行与中断机制，原生支持多智能体协作（监督/层级/网络型）。它把“Agent 的内部行为与状态”当成一等公民，可编程控制力最强。
•Dify：聚焦“把 LLM 应用低代码打包上线”（RAG/工具调用/对话等），更像“应用工厂”；若要对接企业内外部系统并做复杂自动化，常与 n8n 这类编排器配合。
•Coze：强调极简的 bot/助手搭建体验，平台闭环做得好；但要深度定制与跨系统编排时，边界更明显。
三、各自优势与适用场景
1) n8n：把 AI 接进业务，做成可售服务•开源可自托管：数据与成本可控，不被锁定，适合长期经营；同时也有云版省运维。•Agent 能力开箱即用：可把 LLM、RAG、用户上下文与多步逻辑组合，形成带记忆的自动行动体（发票、CRM 更新、抓取与分析等）。•海量集成：官方/社区节点 + 通用 HTTP，让你把 Slack、Gmail、Stripe、Shopify、Postgres、向量库等接在一条线上。•对外变现友好：工作流可直接暴露为带鉴权 API，结合 Webhook/触发器做“对外售卖的自动化”或“微型 SaaS”。更适合：从 0→1 的业务落地、自动化服务化/产品化、需要与众多 SaaS/支付/数据库打通的增长/运营工作。
2) Dify：把 LLM 应用快速打包上线•主打低代码 LLM 应用，做对话、RAG、工具调用面板很顺；当“跨系统编排”成为重点时，常与 n8n 搭配。 更适合：对话与检索应用、内部工具台、Demo→试运营的快速验证。
3) Coze：一键做 Bot，最快出原型•AI-first 的封闭平台，上手快、平台内体验好；但高级定制与大规模跨系统连接受限。 更适合：快速做 bot、内容助手、平台内闭环的小场景。
4) LangGraph：工程化的复杂 Agent 系统•代码优先 + 显式状态图，对多智能体协作、循环推理、长时任务、“人类在环”中断/恢复有一整套工程化语义。•与 LangChain 生态与 LangSmith 观测深度耦合，适合可观察、可追踪的生产级智能体。 更适合：需要强可编程控制、严格可观测、可审计的复杂 Agent 系统；Python/TS 工程团队。
四、怎么选？
五、如何组合用？
•LangGraph + n8n：LG 编排智能体内核（多智能体、记忆、中断），n8n 承担流程一体化与对外 API/计费/通知/数据入湖。这样既有代码级可控，又能快速接系统、跑业务。
•Dify + n8n：Dify 输出对话/RAG应用，n8n 负责触发→审批→分发→计费的外层流程，沉淀为可卖的自动化服务。
•Coze + n8n：Coze 快速做 bot MVP，n8n 把外部系统与支付接上，做“自动化外骨骼”。六、落地成本比较
•n8n：社区版开源可自托管；云端有按执行量/活跃工作流计费（Starter/Pro/Enterprise）。适合先自托管跑起来，增长后再评估云端或混合。
•LangGraph：库开源，商业平台按节点执行量/层级计价；适合先以库落地，再按需要上托管平台。•Dify/Coze：按平台模式取舍；需要数据主权/低成本可控时，偏向开源/自托管阵营（n8n/Dify）。
七、结论
