核心结论
n8n、Dify、Coze 不是竞争关系，是三种不同问题的答案。关键不是选"最强"，而是匹配业务问题类型。
适合谁
运营负责人（串流程）、产品负责人（做 AI 应用）、自动化团队（选技术栈），以及正在比较这三个平台的决策者。
交付什么
工具决策矩阵、业务问题→工具映射、组合方案建议、选型前自检清单。
决策矩阵
一句话定位：你的业务属于哪种
| 判断维度 | n8n 自动化引擎 | Dify AI 应用平台 | Coze Agent 原型工具 |
|---|---|---|---|
| 最擅长 | 把表单、CRM、飞书、邮件、数据库、Webhook 串成自动化流程。 | 构建带知识库、工作流、模型管理和 API 能力的 LLM 应用。 | 快速做 Agent 原型、对话体验和轻量业务助手。 |
| 典型场景 | 线索进入表单，同步 CRM，通知销售，定时提醒。 | 内部知识问答、智能客服、文档分析应用。 | 对话式 Agent、快速演示、业务方体验验证。 |
| 不擅长 | 复杂知识库问答和多轮 AI 体验。 | 大量传统系统集成和跨工具编排。 | 企业级权限、审计和深度系统集成。 |
按业务问题选，不按功能表选
问题 1：我想把重复动作自动化
优先看 n8n。典型场景：线索进入表单 → 自动同步 CRM → 通知销售 → 生成复盘记录 → 定时提醒跟进。
问题 2：我想做内部知识问答或 AI 应用
优先看 Dify。它更适合把知识库、模型、工作流和应用 API 组织成可持续迭代的 LLM 应用。
问题 3：我想快速验证一个 Agent 想法
优先看 Coze。快速搭出可演示的对话式 Agent，让业务方先看见体验，再决定是否工程化。
我们的建议组合方式
- 用 Coze 或 Dify 快速验证 AI 交互和业务逻辑。
- 用 n8n 把真实业务系统串起来，让结果进入 CRM、飞书或数据库。
- 当知识库、权限和审计变复杂时，把 Dify 或私有化架构放到核心位置。
- 把成熟流程沉淀成 SOP，而不是只停在 demo。
选型前自检清单
- 这个流程主要是系统自动化，还是 AI 判断？
- 是否需要长期维护知识库？
- 是否涉及客户数据、合同、报价、内部制度？
- 结果要进入哪里：CRM、飞书、数据库、文档，还是人工审批？
- 这个流程是做演示，还是要进入真实交付？