0-1 入门 n8n ，一文了解当下最火的自动化工作流平台

近期在杭州SCAI内部做了个有关n8n工作流的简单分享，之前一直感觉这个工作流使用比较简单，但大家反馈还是有些问题存在的，所以整理了一下我对n8n的一些理解和认识发出来，希望对于不了解n8n的新手小白有一些帮助。

文章整体介绍了n8n是什么，n8n能做什么，n8n和竞争对手的比较优势，以及我整理的一些n8n学习资料和模板等等。

n8n是什么

n8n是一个开源的低代码自动化工作流平台，我们一步步拆解下它的特点开源：意味着可以本地部署、云端部署、同时使用基本免费，对标coze这种闭源平台具备更多的开发者进行社区建设，社区和共创氛围比较浓厚，很多bug可以在社区找到解决方法低代码：基本不需要了解技术，部分代码节点通过AI可以把代码快速写出来自动化：可以设置定时触发、自动处理、批量处理等，只要有API的功能全部都能集成到里面工作流：流程化节点，重逻辑轻技术，只要理解业务逻辑就能快速实现业务流程设计

我对n8n的定义是一个可以实现高逻辑低代码的后端搭建平台。

简而言之所有批量自动化的机械式工作，乃至绝大多数AI应用的后端功能都可以通过n8n来完成，从我自己的使用体验来说，除了数据库外绝大多数的后端功能实现都是能用n8n来完成实现的，比如爬虫、生图、生视频、内容二创、内容上传、自动发邮件营销等等。

n8n与竞争对手对比

n8n的核心对标产品包括dify、coze、Zapier、Make等，我们这里主要对比n8n和大家比较熟悉的国内产品coze。

coze是字节旗下的闭源智能体开发平台，主要优点在于部署后可以快速多平台发布，和国内平台的连接性更强，典型例子是各种小红书和抖音的内容二创智能体，也有比较丰富的插件库，配合与多维表格的强联通能力具备比较丰富的应用场景。

但coze的缺陷在于是个闭源平台，更新迭代和bug修复完全取决于字节的节奏（比如我在使用的时候遇到了coze内部的python库定义错误问题），同时coze不支持海外的各类模型，模型能力在一些领域相对比较差（当然有HTTP节点还是能用的就是没那么丝滑，包括类Agent能力等等）

n8n用下来我个人的感觉第一是界面用起来比较舒服、各种节点迭代和更新的速度很快，用例很多，各种功能只要掌握逻辑和API节点布置都能快速复刻出来，能够组合的想象空间更大，和外部程序的对接也更加丝滑。

后端能力数据库对接开源性部署上线速度 n8n ☆☆，可作为API或者MCP融入任何其他程序，可部署配合任何开源项目一起运行 ☆☆，存在飞书多维表格、google sheet、notion等节点，包括各种向量数据库的API也支持链接 ☆☆，开源、可以本地或云端部署做业务后端，社区活跃度高项目用例丰富 ☆，仅能作为后端功能使用，无前端界面 coze ☆，可以作为API，但是比较复杂，同时可拓展性低 ☆，和飞书多维表格对接极其丝滑，其他数据库理论上通过API也能连接，但看到的用例比较少 ☆，闭源，能力严重依赖字节，但对99%的用户来说没什么影响 ☆☆，可以快速上线智能体和小程序，包括前端界面

在前期使用的话我认为coze和n8n没什么本质区别，但是n8n的上限是更高的，使用体验的话我个人感觉n8n也更加舒服和丝滑，我用n8n做程序后端基本全流程都非常通畅，用coze的话需要跑好几个流程、火山引擎、火山方舟、飞书开放平台、coze等等，搞得比较麻烦

我目前有一些依托coze的工作流，因为和多维表格有非常好的联动所以还在使用，但后续我预计也都会搬运到n8n上面（n8n在6月更新了飞书和微信公众号的节点，对国内的支持也变得更好了）

n8n的使用案例介绍

这部分我主要介绍一些n8n的使用案例，有一些是我自用的，有一些是我从老外那里扒过来的觉得比较有价值的模板，大家可以基于此了解一下n8n可以完成哪些任务

3.1 基础用例——简单API请求与异步轮询

使用场景：AI web网站的API套壳和存储

一个简单的api调用和返回webhook响应的工作流，节点释义如下（全部用大白话解释，后同）： webhook：接受程序的http请求调用n8n工作流，是开始触发节点 replicate生成图片：Http request节点，调用API生成图片检测图片是否生成：Http request节点，异步轮询检查任务是否完成检查返回的状态：if节点，进行条件判断格式转换：Http request节点，生成的视频进行格式转换便于永久储存 Cloudflare r2：s3存储桶节点，储存视频到 cloudflare 云储存中