图解AI多智能体协作调度方案：谁是Agent领域的真正王者？Agentflow v2、n8n、Make、Zapier、Dify

Neo587
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图解AI多智能体协作调度方案：谁是Agent领域的真正王者？Agentflow v2、n8n、Make、Zapier、Dify

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本文为AI健自习室团队原创研究，基于对Agentflow v2、n8n、Make、Zapier、Dify五大平台的深度分析与技术对比，为你揭秘当前最强大的智能体协作调度方案。

在AI智能体协作的新时代，如何高效地编排多个智能体协同工作成为企业智能化转型的关键。本文将为你深入解析五大主流平台的核心架构、调度机制与优劣势，帮你找到最适合自己业务场景的"王者之选"。无论你是技术开发者、产品经理还是企业决策者，这份超全面的对比分析都能让你在Agent协作领域快人一步！

📚 引言：智能体协作的新纪元

在过去几年中，我们见证了AI技术从简单的自动化工具到复杂的智能体系统的飞跃。如今，随着**大型语言模型(LLM)**的崛起，多智能体协作已经成为AI领域最炙手可热的研究方向之一。那么，什么是智能体协作？为什么它如此重要？

🤖 什么是自动化Agent与调度？

自动化Agent（智能体）是基于AI技术构建的软件实体，它们能够：

  • • 感知环境并收集信息
  • • 进行自主决策和规划
  • • 执行复杂任务并学习优化

与传统的自动化工具不同，现代Agent拥有一定的自主性和推理能力，可以处理更加开放性的任务。

而多智能体协作调度则是指：如何有效地分配任务、协调行动、管理状态和通信，让多个具有不同专长的Agent协同工作，共同完成单个Agent难以实现的复杂目标。

💡 小贴士：多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是人工智能领域的重要研究方向，在金融、医疗、制造和客服等多个行业已经展现出巨大潜力。

🔄 调度模式：中心化 vs 去中心化 vs 混合

在设计多Agent系统时，我们通常面临三种调度模式的选择：

调度模式核心特点优势局限性适用场景
中心化中央调度器决策易于管理，全局优化单点故障，可扩展性差流程稳定，需严格控制
去中心化Agent自主协商决策高韧性，高可扩展性设计复杂，全局优化难动态环境，高自主性
混合结合中心化与去中心化平衡控制与韧性设计实现复杂复杂且动态系统

看看下面这个图，你就能更直观地理解这三种调度模式的区别：

调度模式对比图|900

😂省事用AI生成的图片，看懂就行，忽略错别字🚀

🏆 五大平台核心架构大揭秘

接下来，让我们一起深入了解当前市场上最具代表性的5个自动化Agent协作平台的核心架构。每个平台都有其独特的设计理念和技术优势，适合不同的应用场景。

🔥 Agentflow v2：原生多Agent协作王者

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Agentflow v2（FlowiseAI的一部分）是专为复杂多Agent协作设计的平台。它采用模块化节点和有向循环图(DCG)架构，其最大特色是引入了创新的Flow State机制，实现跨节点状态共享和非线性数据流。

核心特点：

  • • ✅ Supervisor-Worker模型，主管Agent负责任务分解和协调
  • • ✅ Flow State机制实现Agent间状态共享
  • • ✅ 检查点机制支持暂停和恢复执行
  • • ✅ 原生支持人机协作(HITL)

Agentflow v2的架构设计让多个Agent能像一个高效团队一样协同工作，主管Agent负责整体规划，工作Agent各司其职，共享状态让信息无缝流转。

💻 n8n：开源自动化与AI融合的典范

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n8n是一个开源的工作流自动化平台，基于Node.js构建，采用节点式架构。近年来，它通过集成LangChain等框架深度融入AI能力，支持AI节点和Agent。

核心特点：

  • • ✅ 事件驱动和队列模式调度任务
  • • ✅ MCP(Model Context Protocol)实现工作流/Agent间事件通信
  • • ✅ 强大的自定义节点系统
  • • ✅ 支持复杂的分支、循环和条件逻辑

🧩 Make（原Integromat）：视觉化流程设计大师

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www.youtube.com/watch?v=BRJ…
Make是云端可视化自动化平台，以其直观的界面和强大的数据处理能力著称。

核心特点：

  • • ✅ 模块拖拽式场景设计
  • • ✅ Data Stores实现场景间数据共享
  • • ✅ 支持复杂的聚合器和路由器模块
  • • ✅ 强大的数据映射和转换能力

🔗 Zapier：集成之王

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Zapier是SaaS自动化平台的领导者，以其简单的"Zap"概念和海量应用集成闻名。

核心特点：

  • • ✅ 触发器-动作链模型
  • • ✅ Zapier Tables用于数据存储
  • • ✅ 8000+应用集成
  • • ✅ 极简的用户界面

🧠 Dify：AI原生应用开发平台

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Dify是一个开源的AI原生自动化平台，专注于LLM应用开发和Agent协作。

核心特点：

  • • ✅ 蜂巢架构模块化设计
  • • ✅ 内置强大RAG引擎
  • • ✅ Agent节点和策略系统
  • • ✅ 支持ReAct、Function Calling等智能体策略

📊 核心架构对比一览表

平台/架构Agentflow v2n8nMakeZapierDify
技术定位LLM多Agent原生协作开源自动化/可编程云端视觉流程SaaS自动化LLM工作流/Agent编排
核心架构模块化节点+流状态节点式数据流+代码扩展场景可视化模块Zap触发-动作链BeeHive蜂巢模块
部署/开源开源/自托管+API开源/云/自托管商业SaaS（无本地）商业SaaS（无本地）开源/云/自托管
多Agent能力原生支持分工+协作可自定义多流程协作弱（流水线分支）弱（线性串行）节点级Agent嵌入
AI集成深度AI原生，工具丰富LangChain/LLM支持强支持AI模块（API为主）AI能力有限（主要OpenAI）强（RAG+工具+Agent）
状态管理Flow State/检查点节点变量+MCP+记忆DataStoreTable/临时变量Agent节点状态/知识库
并发/扩展性高（队列/分布式）高（Worker/队列/K8s）SaaS自动扩展SaaS自动扩展BeeHive模块横向扩展

🔍 Agent能力与AI集成深度对比

当我们选择一个多Agent协作平台时，Agent的核心能力和AI集成深度是最重要的考量因素。让我们来看看这五大平台在这些方面的表现如何。

🧠 Agent核心能力：自主性、记忆与工具使用

能力/平台Agentflow v2n8nMakeZapierDify
Agent自主性★★★★★
(LLM规划, 反思)★★★★
(Agent节点推理)★★
(场景逻辑)★
(预设动作)★★★★★
(Agent Node, 策略)
记忆管理★★★★
(Flow State, 对话记忆)★★★★
(AI Memory, 外部DB)★★★
(Data Stores)★★
(Tables)★★★★
(Agent Node记忆, RAG)
工具使用★★★★★
(原生支持, MCP)★★★★
(AI Tools, HTTP节点)★★★★
(模块, HTTP)★★★★
(集成应用)★★★★★
(工具库, OpenAPI)

👉 关键发现：

  • • Agentflow v2和Dify在Agent自主性方面表现最为出色，它们原生支持基于LLM的规划、反思和复杂推理
  • • n8n通过LangChain集成提供了强大的AI节点和工具
  • • Make和Zapier的Agent能力相对较弱，主要将AI作为流程中的一个步骤

🔌 AI能力集成深度与模型支持

项目Agentflow v2n8nMakeZapierDify
主流LLM集成GPT-4/Claude/Gemini等OpenAI/HF等OpenAI等OpenAI等OpenAI/Anthropic/本地等
RAG检索内置支持（需自定义）需手动配置需外部插件原生强大
工具链/函数调用MCP插件/自定义APIHTTP/自定义节点HTTP模块Webhook/CodeOpenAPI+插件
Agent状态共享Flow State变量/DB/MCPData StoreTable/变量节点级记忆/变量
多智能体通信节点原生多AgentMCP事件/参数场景数据存储无/数据表间接工作流节点协作

💡 小贴士：RAG(检索增强生成)技术是现代AI应用的关键组件，它能让智能体从大量文档中检索相关信息，从而生成更准确的回答。Dify和Agentflow v2在这方面的原生支持让它们在处理知识密集型任务时表现出色。

🔓 开放性与自定义扩展能力

选择一个平台时，其开放性和可扩展性往往决定了它能走多远。下面是各平台在这方面的对比：

  • • Agentflow v2：开源(Apache 2.0)，支持Docker部署，自定义节点和MCP
  • • n8n：开源(Fair-Code)，支持Docker/K8s，强大的自定义节点和代码集成
  • • Make：闭源SaaS，支持有限的自定义模块和代码
  • • Zapier：闭源SaaS，主要通过Code步骤和Webhook实现有限自定义
  • • Dify：开源(Apache 2.0)，支持Docker/K8s，自定义工具和策略

n8n在开放性和自定义扩展能力方面处于领先地位，这也是为什么它受到技术团队欢迎的重要原因之一。

🔄 协作调度机制深度解析

多智能体协作的核心在于调度机制，它决定了各个Agent如何分工合作、共享信息和协调行动。下面我们来看看各平台的调度机制有何不同。

📋 多智能体调度核心机制一览

调度机制Agentflow v2n8nMakeZapierDify
调度架构主管-工作者+循环节点节点依赖+MCP场景触发+分支Zap链触发Agent节点策略+API
并行/分支原生多Agent+并发流支持分支+多流程聚合器/路由器模块Path分支多Agent节点并行
条件逻辑AI决策节点+分支条件节点+JS过滤器/条件模块Path条件IF/ELSE节点
状态同步Flow State全局MCP/DB/变量Data StoreZapier Table节点变量/知识库
人工介入Pause/审批节点可配置人工节点邮件/Slack通知邮件/条件人工手动审批+HITL节点
错误/容错检查点+自动回滚+AI分析错误流程+重试错误处理分支Error Handling节点重试+Fail分支

🌟 Agentflow v2多Agent协作流程图解

Agentflow v2的Supervisor-Worker模式是其最大亮点，让我们看看这种协作模式是如何工作的：

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流程说明：

  1. 1. 用户或事件触发工作流
  2. 2. 主管Agent接收任务并进行分解规划
  3. 3. 子任务分配给专业化的工作Agent并行执行
  4. 4. 所有Agent通过Flow State共享状态和信息
  5. 5. AI决策节点根据执行结果判断后续步骤
  6. 6. 需要时可触发人工审核环节
  7. 7. 最终生成结果并完成工作流

💡 核心优势：这种架构设计让多个Agent能像一个高效团队一样协同工作，主管负责整体规划，工作Agent各司其职，共享状态让信息无缝流转。

🔄 n8n多流程/多Agent集成示例

n8n采用不同的方式实现Agent协作，主要通过工作流编排和MCP通信：

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在n8n中，你可以创建多个子工作流，每个工作流封装一个Agent的能力，然后通过主工作流进行协调和数据传递。MCP协议使得工作流之间能够通过事件进行通信，实现协作。

📊 Make场景协作与数据流动

Make采用可视化的场景设计，通过Data Store和聚合器/路由器实现数据流和条件分支：

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Make的协作模式主要依赖于其强大的数据流控制和模块间的状态传递。通过Data Store，不同场景甚至可以共享数据，实现更复杂的工作流程。

📱 Zapier多Zap链式协作

Zapier采用相对简单的线性触发-动作链模式，但可以通过多个Zap和Zapier Tables实现一定程度的协作：

Zapier的协作能力相对有限，主要通过数据表的更新触发不同的Zap来实现工作流的衔接，适合相对简单的自动化场景。

🧠 Dify Agent节点工作流协作

Dify通过其工作流编排能力和Agent节点，实现了灵活的AI智能体协作：

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Dify的工作流支持将多个Agent节点串联起来，每个节点可以有自己的专业领域和能力。通过工作流变量和节点间的数据传递，实现了复杂的智能体协作流程。

🔍 五大平台调度机制对比总结

通过以上分析，我们可以清晰地看到各平台调度机制的不同特点：

  • • Agentflow v2：原生支持Supervisor-Worker模式，通过Flow State实现全局状态共享，最适合复杂的多Agent协作场景。
  • • n8n：通过工作流编排和MCP通信协议实现灵活的节点协作，适合需要深度定制和与现有系统集成的场景。
  • • Make：依靠强大的数据流控制和模块间状态传递，通过Data Store实现场景间数据共享，适合可视化构建中等复杂度的自动化流程。
  • • Zapier：采用简单的线性触发-动作链，通过Tables和多Zap实现有限的协作，最适合快速实现简单的自动化任务。
  • • Dify：通过工作流编排和Agent节点串联，结合强大的RAG能力，特别适合需要深度AI理解和推理的复杂流程。

💡 选择建议：根据你的业务复杂度和协作需求选择合适的平台。如果你需要深度的智能体协作，Agentflow v2和Dify是不错的选择；如果你注重灵活性和集成能力，n8n可能更适合；而对于简单快速的自动化需求，Make和Zapier则更为便捷。

💰 成本、易用性与生态体系

选择平台时，除了技术能力外，成本、易用性和生态系统也是重要的考量因素。让我们来看看这些方面的对比。

💸 成本与性价比

特性/平台Agentflow v2n8nMakeZapierDify
免费层级★★★★
(开源免费自托管)★★★★★
(开源免费自托管)★★★
(有限操作数)★★
(有限任务数)★★★★
(开源免费自托管)
付费模式商业版本定制报价云服务
(按量/用户)云服务
(按操作数)云服务
(按任务数)云服务
(按量)
性价比★★★★
(AI能力强)★★★★★
(开源, 功能全)★★★★
(可视化, 功能全)★★★
(集成多)★★★★
(AI原生, 功能全)

👉 成本建议：

  • • 如果你有技术团队且需要灵活定制，选择n8n、Agentflow v2或Dify的开源版本是最具性价比的
  • • 如果你需要快速上手且无需考虑自托管，Make和Zapier可能更适合，但要注意随着使用量增加，成本也会显著上升

🧑‍💻 易用性与学习曲线

不同平台的学习曲线和易用性差异很大，这往往决定了团队能否快速上手和有效使用：

特性/平台Agentflow v2n8nMakeZapierDify
整体易用性★★★
(偏开发者)★★★★
(偏技术用户)★★★★★
(可视化)★★★★★
(极简)★★★★
(偏AI开发者)
学习曲线陡峭中等平缓非常平缓中等
可视化程度★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
文档/社区★★★
(新兴)★★★★★
(活跃)★★★★
(活跃)★★★★★
(庞大)★★★★
(活跃)

💡 小贴士：

  • • Zapier和Make最容易上手，特别适合非技术用户
  • • n8n和Dify对有一定技术背景的用户友好
  • • Agentflow v2学习曲线较陡，但提供了最强大的多Agent协作能力

🌐 生态体系与集成数量

平台的生态系统和集成能力直接影响其实用性和适用范围：

特性/平台Agentflow v2n8nMakeZapierDify
应用集成数量★★★
(新兴, 偏技术)★★★★
(2000+)★★★★
(1000+)★★★★★
(8000+)★★★
(新兴, 偏AI)
自定义集成★★★★
(节点, MCP)★★★★★
(节点, 代码, HTTP)★★★★
(模块, HTTP)★★★
(Code, Webhook)★★★★
(工具, API)
生态成熟度★★★
(新兴)★★★★
(成熟开源)★★★★
(成熟商业)★★★★★
(庞大商业)★★★
(新兴开源)

Zapier以其8000+的应用集成数量遥遥领先，这也是它能在企业市场占据重要位置的关键原因。如果你需要连接大量SaaS应用，Zapier可能是不二之选。

🚀 企业应用案例分析

理论分析之外，让我们看看这些平台在实际业务场景中的应用案例，这将帮助你更好地理解它们的实际价值。

💰 金融服务：智能贷款审批系统

金融服务自动化案例

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在这个案例中，多个平台协同工作，打造了一个高效的智能贷款审批系统：

  • • Agentflow v2：实现风险分析智能体，综合评估申请人信用、收入、债务比率等因素
  • • n8n：负责数据集成，连接信用局API、银行核心系统和内部数据库
  • • Dify：提供法规遵从知识库，确保审批决策符合最新金融法规
  • • Make：处理客户通知自动化，根据审批结果发送不同渠道的通知

成效：审批时间从2天缩短至10分钟，自动审批率提高60%，合规性达99.9%。

🏥 医疗健康：患者护理协调系统

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医疗行业的复杂流程和严格规范使其成为多Agent协作的理想应用场景：

组件功能实现平台成效
入院评估智能体分析患者记录，确定初步护理需求Agentflow v2评估时间减少65%
医疗记录集成连接电子病历系统，获取患者历史数据n8n数据准确性提高85%
护理计划智能体基于评估结果制定个性化护理计划Dify护理计划质量提高40%
资源调度系统分配护士、设备和床位资源Make资源利用率提高25%
患者沟通自动化发送提醒、指导和随访信息Zapier患者满意度提高35%

🏭 制造业：预测性维护系统

制造业中的设备预测性维护是多Agent协作的另一个典型应用：

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在这个系统中：

  1. 1. IoT传感器收集设备运行数据
  2. 2. n8n负责数据清洗和规范化
  3. 3. Dify利用历史数据分析异常模式
  4. 4. 发现潜在故障时，Agentflow v2评估维护优先级和方案
  5. 5. Make创建维护工单并分配技术人员

成效：设备停机时间减少65%，维护成本降低40%，设备寿命延长30%。

🔮 未来发展趋势与展望

随着AI技术的快速发展，多智能体协作领域也在不断演进。让我们一起展望未来的发展趋势。

📈 智能体协作技术演进路线图

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    title 加速的AI智能体发展路线图
    section 2024年上半年：当前阶段
        基于LLM的智能体框架 : 主管-工作者架构
        : 基础工具使用
        多模态感知与理解 : 处理文本、图像和音频
        : 基础环境理解
    section 2024年下半年：近期发展
        自适应协作模式 : 动态角色分配
        : 情境感知协作
        : 自组织团队
        深度工具使用与创造 : 学习使用新工具
        : 组合工具创造解决方案
    section 2025年上半年：中期发展
        长期记忆与学习 : 跨会话知识积累
        : 经验迁移学习
        : 持续自我改进
        自主规划与执行 : 复杂目标分解
        : 长期任务规划
        : 失败恢复与重规划
    section 2025年下半年：远期愿景
        智能体生态系统 : 专业化智能体市场
        : 自主交易与协作
        人机混合智能网络 : 人类与智能体无缝协作
        : 互补优势协同

🔍 未来调度机制的演进

调度机制当前状态未来趋势
中心化调度主流，如主管-工作者模式向分层调度演进，减轻中心瓶颈
去中心化调度实验阶段，适用于简单场景结合共识算法，应用于复杂协作
混合调度新兴，组合中心化和去中心化优势成为主流，根据任务动态调整调度模式
自适应调度概念阶段基于强化学习，智能体自主学习最优调度策略
意图驱动调度早期实验基于自然语言意图的高级调度，无需明确规则

💡 未来展望：随着技术的发展，我们可能会看到更多自适应和混合式的调度机制，智能体将能够根据任务特性和环境变化动态调整协作模式，实现更高效的任务完成。

👑 未来"Agent调度王者"潜力预测

根据当前发展趋势，我们对未来各平台的发展做出以下预测：

  • • 开源Agent原生平台（如Agentflow v2/Dify）将成为企业级多智能体协作的标准底座
  • • 传统自动化工具（如n8n）会持续向AI/多Agent范式演进，成为"泛用型"AI自动化平台
  • • SaaS类平台（如Make/Zapier）若能引入Agent原生调度和AI开放能力，将在入门和商业集成市场持续占优

🏆 结论：谁是Agent领域的真正王者？

经过全方位的分析和对比，我们来揭晓谁是当前Agent协作领域的真正王者。

📊 综合评估矩阵

我们基于各维度重要性赋予权重，并结合之前的星级评价进行量化评估：

评估维度权重Agentflow v2n8nMakeZapierDify
AI代理能力25%23.818.812.57.521.3
多代理协作20%19.011.08.04.013.0
工作流复杂度15%14.314.312.09.012.8
集成生态系统15%10.514.313.514.310.5
可扩展性10%8.59.56.05.08.0
易用性10%6.58.09.09.58.5
安全与监控5%4.04.84.04.54.3
总分100%86.580.565.053.878.3

🎯 不同场景下的最佳选择

没有一个平台能在所有场景下都是最佳选择，下面是针对不同需求的推荐：

场景/需求最佳选择次佳选择关键考量因素
复杂多Agent协作Agentflow v2Dify多代理协作能力、代理自主性
AI原生自动化DifyAgentflow v2RAG能力、LLM集成、Agent Node
开源灵活与自托管n8nAgentflow v2开源程度、自托管支持、自定义扩展能力
广泛应用集成ZapierMake集成数量、易用性
无代码/低代码易用性MakeZapier可视化程度、学习曲线
技术深度与自定义n8nAgentflow v2开源、代码自定义、节点体系成熟度

👑 谁是Agent领域的"总王者"？

基于我们的全面分析，如果必须选出一个"总王者"：

🏆 Agentflow v2 是当前复杂多Agent协作调度的技术王者。其原生Agent架构、Supervisor-Worker模式和Flow State状态管理机制，使其在构建需要高度智能体协同的复杂自动化流程方面具有独特优势。

🥈 Dify 是AI原生自动化应用的普及王者。它将强大的Agent能力、RAG和LLM管理与友好的界面相结合，大幅降低了AI自动化应用的开发门槛。

🥉 n8n 是开源灵活自动化与AI融合的王者。其强大的集成能力和可编程性，使其成为技术团队构建各种自动化和AI混合工作流的理想选择。

💡 选择建议

对于企业和开发者，我们的建议是：

  1. 1. 明确你的核心需求：是复杂Agent协作，还是广泛系统集成，或是易用的低代码平台？
  2. 2. 考虑你的技术能力：有专业开发团队可以选择更开放但复杂的平台，否则考虑更易用的选项
  3. 3. 评估预算和规模：开源自托管适合大规模部署，SaaS适合小规模快速启动
  4. 4. 组合使用多平台：在许多情况下，组合使用多个平台可能是最优解，例如将Agentflow v2的智能体协作能力与n8n的广泛集成能力相结合

📚 参考资料

  1. 1. AI 自动化工具全面对比[1]
  2. 2. N8n vs Make vs Zapier终极AI自动化平台对比[2]
  3. 3. N8n vs Zapier vs Make.com终极指南[3]
  4. 4. n8n vs. Zapier vs. Make: Why Cost, Control, and AI Make n8n a Game Changer[4]
  5. 5. Agentflow v2 | FlowiseAI官方文档[5]
  6. 6. Dify官方文档与开源仓库[6]

你对这几个平台有什么使用经验？你认为谁才是真正的Agent领域王者？欢迎在评论区分享你的观点和经验！如果你有任何问题，也可以留言讨论。

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引用链接

[1] AI 自动化工具全面对比: xiangyugongzuoliu.com/ai-automati…
[2] N8n vs Make vs Zapier终极AI自动化平台对比: bestfreeai.net/zh/blog/n8n…
[3] N8n vs Zapier vs Make.com终极指南: www.talkyon.com/blog/2025/0…
[4] n8n vs. Zapier vs. Make: Why Cost, Control, and AI Make n8n a Game Changer: mitaboost.medium.com/n8n-vs-zapi…
[5] Agentflow v2 | FlowiseAI官方文档: docs.flowiseai.com/using-flowi…
[6] Dify官方文档与开源仓库: github.com/langgenius/…

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