news 2026/6/6 4:46:24

0基础学AI智能体,Coze和n8n该学那个?有什么区别吗?

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
0基础学AI智能体,Coze和n8n该学那个?有什么区别吗?

从本篇文章开始,一起和偶然从零开始学习 n8n 吧!

文章开始前,先听博主巴拉几句,毕竟博主是真人更新,不是 AI 去写,多少也是有生活和感情的人,虽然我知道这和你们没关,哈哈!

兄弟们,这段时间更新的非常的少,主要是工作和生活上的一些事情,导致自己比较心累,我还和我的朋友说,是不是自己的心理出现了问题。

但朋友的回复真是让我又搞笑又无奈,摸了摸口袋,确实还是没什么钱去矫情,伤感 emo。

当然,我这种是因为事情太多导致的心累,不是那种疾病的,只是和我的朋友吐槽一下。

如果兄弟姐妹们,真的感觉是自己的心理出问题,那么我是建议你去看一下的哈,我并不会觉得你矫情,或者你太闲了导致的。

我希望,你爱生活,爱自己。

上个月去参加了大学舍友的婚礼,没想到舍友的速度是真快,去年毕业,今年就结婚了,毕业那会还和我们说他将会是宿舍里第一个结婚的,当时我还不相信。

大山里的风景,美那是真的美,但整个过程累,也是真的累。

广西的十万大山,那是真的山,从家到市区,开车都要四五个小时,需要翻过一座又一座山。

而且这些山的海拔都不低,再加上当时的雨天,车越往上开,雾越大,再看看哪没有护栏的山间小路,真的让人不敢睡觉,生怕翻车下去,直接东一块西一块的。

那种场景,手机拍不出来,身临其境的话,感觉像在天上一样!给大家看一种高海拔上山的照片你就懂了。

(在车上拍的,找不到好角度,可以很清晰看到云)

同时,我自己也想问一下关于前途和爱情,哪个更重要?

我查了一下后台,年纪比我大的粉丝,占比超 90% ,所以大部分人的经历,阅历都是远超我的。

所以,对于这些,其实大家比我懂得更多,也更深刻。

如果大家感兴趣,可以在评论区留言,说说自己的看法喔!

接下来咱们开始今天的内容吧。

什么是 n8n

n8n是一款开源的,基于节点的工作流自动化工具,提供了一个低代码平台,允许用户通过拖放操作创建复杂的工作流,无需编写大量代码。

它以强大的通用工作流自动化能力著称,近些年来积极拥抱AI,允许用户将LLM节点嵌入复杂的自动化流程中。

n8n支持超过400个应用程序和服务的集成,涵盖了从社交媒体到企业级应用的各个领域。

它灵活的部署方式(本地部署、私有服务器部署或n8n Cloud服务)和活跃的社区是它显著的优势。

n8n 与 coze 核心功能对比

开发门槛:

coze:开发门槛低,可视化操作,不用编程基础,适合非技术人员快速搭建 AI 应用。

就是说,你完全不用懂复杂的编程语言,只需要在界面上用鼠标拖一拖、拽一拽这些现成的“积木”(比如问答模块、图片生成模块),然后把它们用线连起来,一个 AI 应用就搭好了。

哪怕你是个纯小白,只要会玩拼图游戏,就能跟着教程一步步做出能用的AI助手,比如做个自动回复客服、帮你写文案的小机器人。

n8n:开发门槛适中,低代码平台,拖放操作,复杂集成和自定义需要编程基础或者逻辑思维。

它的基础操作也是拖拽,比完全手写代码要简单很多。界面上也有很多现成的工具给你用。

但是,当你想实现一些特别复杂或者个性化的高级功能时,就可能需要在这个工具箱里,写几行简单的指令(代码) 来告诉它具体怎么做。

这就需要你有一点逻辑思维,或者愿意学习一点基础编程概念。

所以它更适合有一定技术背景的开发者,因为它非常灵活和强大,几乎能连接所有你能想到的网络服务。

知识库能力:

coze:支持知识库,通过组件库“知识库查询”组件提供知识支持,功能相对基础,服务于对话型 AI 应用。

n8n:本身不直接提供知识库功能,但可以通过连接其它专业知识库服务,比如 FastGPT 或 RAGFlow 实现。

模型兼容性:

coze:支持主流 LLM 模型,具体选择可能受限于平台集成和字节跳动生态。

n8n:通过集成各种 API 或自定义节点,能够灵活支持几乎所有 LLM 模型,开放性高。

集成能力:

coze:比较丰富,内置了大量插件和模板,涵盖联网搜索,数据库,API 调用等,支持一键发布到飞书,微信,Discord,Telegram等。

n8n:极其强大,支持超过 400 个应用程序和服务集成,涵盖社交媒体,CRM,ERP,数据库,云服务等。

应用场景:

coze:创建智能体(AI Agents)和完整AI应用,比如智能客服机器人、个人效率助手,基于知识库问答等

n8n:通用自动化工作流管理工具,应用场景广泛,包括营销自动化、数据同步、任务提醒、跨系统数据流转等。

为什么要学习 n8n

n8n 侧重复杂业务流程集成和高度自定义,而 coze 侧重快速构建对话型应用和轻量级自动化。

它的关键优势在于,它是开源可自托管,数据自主可控的,集成能力强,灵活度高,支持复杂流程,比如条件分支,循环,错误处理等。

虽然Coze在快速构建 AI 聊天机器人和易用性方面表现出色。

但 n8n 在数据主权、集成广度、灵活性、复杂流程处理能力以及开源成本效益方面更有优势。

如何本地部署 n8n (Windows 版)

这里的 n8n 部署,我只教 Windows 版本的,因为我没有 Mac 的电脑,所以就没办法教大家使用 Mac 版的本地部署了。

Windows 系统要求:

版本: Windows 11 64 位 版本号: 21H2 或更高版本。

版本: Windows 10 64 位 版本号:最低要求 21H2 或更高版本,建议使用 22H2 或更高版本。

这个是我电脑的:

第一步:配置 wsl 环境

点击电脑快捷键 Win + R ,输入 cmd ,以管理员的方式运行 wsl --install 先去安装适用于 Linux 的 Windows 子系统。

安装完成后,我们重启电脑,然后再次输入 wsl --install 去安装 Ubuntu,并启动。

注:Ubuntu 是一个以桌面应用为主的 Linux 操作系统发行版,适合初学者入门。

第二步,安装 Docker

我们要去https://www.docker.com/products/docker-desktop/中下载 windows 版本的 Docker Desktop。

第三步,下载 n8n

打开 Docker deskstop 并进入 Docker Hub ,搜索 n8n

点击 pull 进行下载。

第四步,创建 n8n_data

安装完成后,我们进入 Volumes 然后点击 create ,创建一个 n8n_data

这里我解释一下 Volumes 的核心用途:

数据持久化:容器的文件系统是临时的,当容器被删除,其内部的数据也会丢失。Volume 可以将数据存储在容器之外,从而独立于容器的生命周期。

即使容器被删除或重启,Volume 中的数据依然安全。

数据共享:它允许在多个容器之间共享数据。

第五步,添加镜像

点击 images ,搜索 n8n ,点击 pull。

第六步,运行

运行镜像。

第七步,进入 n8n

打开浏览器,然后在网址上输入:localhost:端口号,就可以进入 n8n 界面了,我这里的端口号是 8080 ,所以我输入的位 localhost:8080 。

到这里,你就完成了 n8n 的 Windows 版本部署了,接下来我会讲关于 n8n 的节点介绍以及搭建你的第一个 n8n 工作流。

如果你对 n8n 感兴趣,那就和偶然一起从零开始学习 n8n 吧。

本期的内容就到这里了,感谢你的耐心。

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