Windows 系统下 n8n 自动化工具的完整部署指南
引言
Coze（扣子）、Dify 和 n8n 是当前（2025年）AI自动化与应用开发领域的三大主流平台，它们虽然都支持“可视化工作流”和“连接外部服务”，但定位、核心能力、适用人群和场景存在显著差异。
可以简单概括为：
- n8n 是“自动化流程管家”，擅长连接一切应用，实现跨系统自动化。
- Dify 是“企业级AI应用开发平台”，专注于构建生产级的AI智能体和复杂AI应用。
- Coze（扣子） 是“零代码AI机器人搭建工具”，主打快速、简单地创建聊天机器人。
①优势与劣势总结
n8n
- ✅ 优势：
- 完全开源，数据自主可控，适合金融、医疗等合规场景。
- 集成能力极强，支持400+应用（Notion、飞书、MySQL、AWS等）。
- 支持复杂自动化流程（如订单→库存→物流→财务自动同步）。
- 成本低，自托管无额外费用。
- ❌ 劣势：
- 学习门槛高，需理解API、JSON、工作流逻辑。
- 中文支持弱，界面偏技术向。
- AI能力需手动集成，不适合直接开发AI应用。
Dify
- ✅ 优势：
- 专为大模型应用设计，支持RAG、多模型切换、Prompt优化。
- 企业级功能完善（权限管理、日志监控、API网关）。
- 支持私有化部署，满足合规需求。
- 低代码+高扩展，适合技术团队快速构建AI Agent。
- ❌ 劣势：
- 依赖外部大模型API（如OpenAI、DeepSeek），调用成本高。
- 对非技术人员不友好，需理解向量数据库、LLMOps等概念。
- 入门门槛高于Coze，低于n8n。
Coze（扣子）
- ✅ 优势：
- 零代码，小白用户5分钟即可搭建聊天机器人。
- 模板丰富，内置插件（天气、翻译、生图等）开箱即用。
- 深度集成字节生态（抖音、飞书），支持一键发布和流量变现。
- 免费版功能足够个人使用（10万次调用/月）。
- ❌ 劣势：
- 功能浅，无法实现复杂逻辑或系统集成。
- 数据存储在云端，企业级场景需付费且控制力弱。
- 不支持私有化部署，定制化能力差。
- 主要面向国内平台，海外支持弱。
②如何选择？
- 选 Coze：如果你是非技术人员，想快速、免费地做一个聊天机器人，尤其是要发布到抖音、微信等平台，Coze 是最佳选择。
- 选 Dify：如果你是技术团队或企业，想构建生产级的AI应用，需要私有化部署、知识库、多模型支持，Dify 更合适。
- 选 n8n：如果你需要连接多个系统做自动化，或者有数据安全和自托管需求，n8n 是最强大、最灵活的选择。
一、本地部署n8n
1.1 相关官网
n8n官网地址：AI Workflow Automation Platform & Tools - n8n
https://n8n.io/
n8n的github地址：n8n-io/n8n: Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+ integrations.https://github.com/n8n-io/n8n
1.2 本地部署n8n
在n8n的github主页，我们可以看到地部署n8n主要可以通过两种方式：
①使用 npx 尝试 n8n
②使用 Docker 进行部署（本篇文章的部署方式）
win+r 打开cmd终端，执行一下命令：
docker volume create n8n_data
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n执行命令前，你要确保已经安装并打开了Dorker：
①创建一个名为 n8n_data 的 Docker 持久化数据卷（Volume）。
②启动 n8n 容器：从镜像启动一个名为 n8n 的容器，并将其配置为可通过浏览器访问，同时挂载之前创建的数据卷以实现数据持久化。
在docker desktop中也能看到容器信息：
访问后如果显示 n8n 注册账号页面，则说明安装成功：
访问后如果显示 n8n 注册账号页面，则说明安装成功：
接下来访问localhost:5678，设置账号。云版：n8n.io注册免费试用。
登录之后：注册免费的密钥
n8n会给你发个邮件
最后进入邮箱，点击激活license key即可。
- 界面导览：Editor是核心，左边模板/变量，中间画布拖节点，右边配置面板。Executions tab查日志。
避坑：防火墙开5678端口，数据卷备份~/.n8n。
n8n的AI代理工作流界面——一屏搞定聊天+内存+工具！
二、基本工作流构建
2.1 第一个工作流
用模板起步：n8n有1700+，如“Learn n8n Basics in 3 Easy Steps”。步骤：
- 加Schedule Trigger（每小时跑）。
- 加HTTP Request节点（抓API数据）。
- 加If节点（条件分支）。
- 加Slack节点（发消息）。
测试：点击Test Workflow，模拟数据。幽默地说，这像连线游戏，但赢了能省时！
在n8n的主界面，我们首先点击右侧的使用现成的AI Agent模版进行创建即可：
然后我们进行工作流接入AI大模型
选择大模型中的开发人工智能
开放大模型中的向模型中的发送信息
2.2 控制流说明
打开后，我们能看到提供了一个基础的工作流模版
进入个人工作流：
大模型的密钥和URL
进行测试，并且成功连接
配置大模型其他的小功能
到这里我们就成功接入了一个AI大模型
AI工作流示例：聊天触发+模型+内存——智能客服上线！
结语：
无论是想摆脱重复操作的琐碎，还是想用自动化解锁效率新可能，n8n 都能成为你的得力帮手 —— 从基础的定时任务到智能的 AI 代理，每一种功能都在为你的工作与生活 “减负加速”。如果在使用中发现任何问题，欢迎随时在评论区反馈，一起让自动化变得更完善，也让你的日常更轻松～