一句话总结
Dify 和 FastGPT 更偏 AI 应用和知识库，Flowise 更偏 LLM 流程实验，n8n 更偏跨系统自动化。
重点判断
- 做知识库问答，优先看文档处理、召回质量和权限边界。
- 做内容自动化，优先看外部系统连接和审核流。
- 做产品原型，优先看能不能快速交付一个可演示版本。
对比结论
如果目标是做一个可运营的 AI 应用或知识库，Dify 和 FastGPT 更接近最终产品形态。Flowise 适合技术人员实验链路。n8n 不专注于 RAG，但非常适合把 AI 结果接到表格、通知、CMS 和发布系统。
第一阶段不要同时上太多工具。选择一个主工具，把流程跑通，比搭一个复杂工具矩阵更重要。
普通用户怎么选
如果你想给资料库做问答助手，优先试 Dify 或 FastGPT。如果你想把每天的内容整理、草稿生成和通知串起来，优先试 n8n。
如果你喜欢研究模型链路、节点参数和提示词流程，Flowise 更适合作为实验工具。
开发者怎么选
开发者应关注导出能力、API、权限、日志、部署成本和数据可迁移性。开源工具能降低启动成本，但上线后仍需要考虑备份、监控和安全边界。
如果业务已经清晰，可以把工具当作后台运营层，前台产品仍由 Next.js 等框架承载。
对比表
| 工具 | 定位 | 适合场景 |
|---|---|---|
| Dify | AI 应用平台 | 聊天助手、RAG、工作流应用 |
| FastGPT | 知识库和问答 | 中文知识库、内部资料问答 |
| Flowise | LLM 流程编排 | 技术实验、链路验证 |
| n8n | 自动化工作流 | 采集、草稿、审核、分发 |
我的判断
选择工具前先写清楚目标流程。工具不是越多越好，MVP 阶段最重要的是能持续产出内容或服务。