先说结论：层级搞错了，一切都怪不上工具
这两年做研发提效、GraphRAG、内部助手，身边最常见的一幕是： 有人拉起一个 n8n，三下五除二搭了个“AI 工作流”，Slack 连上了，Notion 连上了，表面上很热闹，真出了 Bug，没人知道问题出在 prompt、模型、还是某个小小的 if。
后来换个方向：把 Agent 当“服务端内核”，用 Python 写清楚角色、任务、状态、工具调用，围着日志和回放调一阵，再考虑要不要给别人拖拽。这个时候，crewAI 这种东西，就顺眼多了。
一句话：
- n8n 更像“外层编排 + 系统集成平台”；
- crewAI 更像“Agent 引擎 + 任务流框架”。
你要造的是发动机，不是仪表盘。至少现在不是。
n8n：好用，但太容易让人“误以为自己已经工程化了”
先肯定一句：n8n 是个非常成熟的自动化平台，400+ 集成、可视化编辑器、自托管、权限、模板，这些对团队落地流程特别友好。
如果你要做的是：
- “有人在工单系统里提了 Bug，就自动去查日志 + 发个总结到飞书”
- “每天早上把埋点数据跑一遍，出个报表发到邮箱”
- “客服对话里叫一下 LLM 帮忙写个总结”
n8n 完全能搞，而且体验很好，拖节点比你写一堆 glue code 快乐多了。
问题出在——你现在玩的，不是这个层级。
假设你要的是：
- GraphRAG：图结构 + 代码依赖 + 文档一锅炖，问一个问题顺着调用链走下去。
- 多 Agent：有人负责检索，有人负责规划，有人负责验证，有人负责改写工具调用。
- 本地模型：DeepSeek / Ollama / 自建推理服务，可控可审计，要能用日志回放每一步。
把这些塞进 n8n，你会发现：
- 状态长得离谱，一个 workflow 承担了“业务流程 + Agent 内部逻辑”，一改就牵一片。
- 历史对话、Agent 记忆、工具调用结果，全混在节点里，要么变成一坨 JSON，要么散在变量上，很难系统性调试。
- 真出问题，你最后还是得回到“自己写个服务”，然后用 n8n 当 HTTP 调用方。
这不怪 n8n，它的设计目标本来就是自动化平台，不是 Agent 引擎。
crewAI：你其实要的是“多进程调度器”，不是“流程图编辑器”
回到 crewAI。它卖点写得很直白：
- 纯 Python、多 Agent 框架，独立于 LangChain；
- 有“Crew”（一组 Agent）和“Flow”（事件驱动流程）这两套抽象；
- 默认就考虑了角色、任务、流程、工具、模型接入这些东西。
翻译成人话：
- 你用 YAML / Python 把角色写出来：研究员、分析师、审稿人……
- 每个角色一个 Agent，对应一个或多个 Task；
- 把一堆 Agent + Task 丢进一个 Crew，指定是顺序跑、还是层级跑；
- 再用 Flow 把不同 Crew 串起来，像写后端服务一样写逻辑、写 if-else、写状态机。
关键有两点，特别对你这种搞 GraphRAG / 研发助手的开发者友好：
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状态和日志在你自己的代码世界里
- 你可以直接把 GraphRAG 的查询、代码解析、检索逻辑写进 Python 函数，挂成工具。
- Agent 的输入输出就是你眼熟的 dict / pydantic 模型，loguru 打日志，pytest 写回归，完全是正常工程套路。
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“Crew + Flow”这两个抽象，刚好卡在“够用又不太重”的点上
- Crew 解决“多 Agent 怎么协同”：谁先干、谁再干、要不要有个负责人复核。
- Flow 解决“在真实系统里跑起来”的事：定时触发、事件触发、状态路由。你不会被迫一上线就写成一整套庞大的 LangGraph 图，却又比“手写一堆 while True + queue”要健康太多。
对一个想认真折腾 Agent 的开发者来说，这个抽象层级刚刚好。你可以先用它写出“内部 Agent 服务”，等稳定了，再考虑要不要暴露给 n8n 这种外层平台用。
真正的区别：谁当“内核”，谁当“外壳”
如果只是在“选哪个框架”这个层面纠结，其实挺浪费时间。 更实在的问法是：在你的系统里，谁是内核，谁是外壳？
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内核：
- 负责结构化知识（GraphRAG、知识图谱）、
- 负责复杂任务拆解、多 Agent 协作、
- 负责日志、回放、评测和灰度。 这个东西，应该是 Python 服务、git 管控、可以单元测试，可以做 CI/CD，可以被你骂两句然后认真 refactor 的那种。对你来说，crewAI 比较适合站在这里。
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外壳：
- 负责把“有点难度的内核能力”包装成“几个 HTTP 接口 / Webhook / 事件通道”，
- 再接 Slack、飞书、Jira、工单系统、数据库，解决“怎么接到现有系统里”的问题。 这块，n8n 是非常爽的，拖几条线就能帮你把新东西接进老系统。
当你把这个层级想明白了，其实“我为什么推荐你先用 crewAI，而不是 n8n”就很好解释：
- 你现在在搭的是内核，而不是给别人看的自动化大屏。
- 你手上最值钱的东西，不是那几个 workflow，而是你对“Agent 怎么拆、GraphRAG 怎么建、日志怎么打、异常怎么兜底”的工程判断。
先把这块打磨出来，哪天真要开给运营 / 产品用，再上 n8n，当一个优雅的外壳，而不是把所有复杂度都塞到节点图里。
如果你现在就要开干，可以这么落一手
最后给几个很落地的小建议，不算“教程”，更像“踩坑总结”：
- crewAI 更像你自己写的“Agent service + orchestration layer”；
- n8n 更像你公司买的一个“自动化平台 + 插件市场”。
这也是为什么，现在不少团队会走一个“内外分层”的套路：
里层用 crewAI 或类似框架，把多 Agent 能力做成一个稳定的 HTTP / gRPC 服务，自己掌握代码、监控和评测体系；外层再用 n8n 这类平台，把这个服务当成一个节点，和 CRM、财务、工单系统一起编排，让非开发同学也能拉流程。
你要是站在“只做一个 side project，快点跑起来”这个角度，n8n 确实很香：两个小时搞一个 AI 工作流的案例，不是夸张的故事，而是官方和社区经常挂在嘴边的节奏。 但如果你心里已经在想：“这套 Agent 以后要不要上生产、要不要做 A/B、要不要做 SLA 和报警？”——那就老老实实先把内核写在 crewAI 里，把自己当成是给团队造基础设施，而不是造一个玩具。
最后啰嗦一句，留给开发者
选型这种事，很容易被“哪个更火”“哪个视频多”带节奏。n8n 星多、集成多，这是事实；crewAI 这两年在多 Agent 圈子里冒头也很快，这也是事实。 但对一个写代码的开发者来说，更关键的问题只有一个：一年之后，谁在维护这套系统？
如果答案是“主要还是我和我的同事”，那你至少要有一个 code-first 的、多 Agent 友好的内核，这一票大概率会投给 crewAI。等内核稳了，再上 n8n 这种平台，把它当壳子包出去，顺手也不迟。
反过来，如果你现在就是在给一群非技术同学服务，他们要的就是“今天能改个流程、明天能多拉一个节点”，那就别纠结 crewAI 了，先把 n8n 玩熟，给自己省点命。
