n8n 图文详解：开源工作流自动化平台

一、什么是 n8n？

n8n（发音为 "n-eight-n"）是一款开源的工作流自动化工具，通过可视化节点编排实现跨平台、跨服务的复杂流程自动化。它采用 "公平代码"（Fair-Code）许可模式，兼具可视化拖拽操作的便捷性和代码级定制的灵活性，支持自托管部署，让用户完全掌控数据安全与隐私。

作为连接 "一切应用" 的自动化中枢，n8n 已被 Wayfair、Delivery Hero 等企业广泛采用，GitHub 星标数达124.8k，拥有超过20 万社区成员，是技术团队首选的 workflow 自动化平台。

二、核心功能与优势

1. 可视化与代码双模式开发

拖拽式画布：业务人员通过节点拖拽快速搭建基础流程
代码深度定制：开发者可嵌入 JavaScript/Python 代码节点，调用 npm/PyPI 库
无缝衔接：支持粘贴 cURL 请求、合并工作流分支，实现复杂逻辑编排

2. 强大的 AI 集成能力

多步骤 AI Agent：构建自主决策的智能工作流，支持工具调用与上下文记忆
私有数据处理：结合向量数据库实现 RAG 系统，保护敏感信息
2025 新特性：AI Evaluations：测试 AI 工作流性能，量化评估模型输出质量

3. 全场景部署与数据控制

自托管选项：支持 Docker/Kubernetes 部署，满足金融、医疗等合规需求
云端服务：提供托管版本 n8n Cloud，简化运维
数据主权：所有数据存储在用户指定环境，零第三方泄露风险

4. 丰富的集成生态

1092 + 服务支持：覆盖 AI 模型（OpenAI / 本地 LLM）、通信工具（Slack / 邮件）、数据存储（MySQL/Notion）等
自定义节点：通过 API 创建企业内部系统集成节点
模板市场：1700 + 预制模板，快速复用常见场景（如 SEO 监控、客服工单处理）

三、界面功能解析

1. 工作流画布

核心编辑区域，支持节点拖拽、连接线绘制和参数配置。左侧为节点库，中央为流程设计区，右侧为节点详情面板。

典型工作流示例：从 API 获取数据 → 条件判断 → 多平台分发

2. 节点库分类

按功能模块组织的节点集合，主要分类包括：

触发器：定时任务、Webhook、应用事件等
操作节点：数据转换、API 调用、文件处理等
逻辑节点：条件分支、循环、错误处理等
AI 节点：模型调用、提示词工程、向量存储等

3. AI Evaluations 功能界面

2025 年 6 月推出的 AI 工作流测试工具，支持：

多组测试数据输入
自定义评估指标（正确性、毒性、工具调用准确性）
结果对比分析与可视化报告

四、典型应用场景

1. 企业级自动化

IT 运维：员工入职流程自动化（账号创建、权限配置、设备分配）
供应链管理：ERP 与物流系统数据同步，异常订单自动预警
智能客服：工单分类→AI 预处理→人工优先级排序

2. 内容创作与分发

内容自动化流程：RSS 订阅→GPT 摘要→多平台发布（Twitter/Notion/ 邮件）

3. AI 与大数据整合

RAG 知识库：文档解析→向量存储→智能问答
数据分析：Excel 报表抓取→Python 清洗→Tableau 可视化
模型训练：数据集准备→模型微调→性能评估→API 部署

五、快速上手指南

Docker 部署步骤

bash

# 拉取镜像
docker pull n8nio/n8n

# 创建数据目录
mkdir -p /path/to/n8n/data

# 启动容器
docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v /path/to/n8n/data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

访问 http://localhost:5678 即可开始使用。

六、与同类工具对比

特性	n8n	Zapier	Node-RED
部署方式	自托管 / 云端	仅云端	自托管
代码支持	完全支持（JS/Python）	有限代码步骤	主要通过代码
AI 集成	原生支持多模型	需第三方插件	需手动配置
价格模型	开源免费 / 企业版	按任务数付费	开源免费
学习曲线	中等（兼顾易用与深度）	低（仅可视化）	高（偏向开发者）

n8n 特别适合需要复杂逻辑编排、数据隐私保护和AI 深度整合的技术团队，在保持易用性的同时提供了接近代码级的灵活性。

七、社区与资源

官方文档：https://docs.n8n.io
GitHub 仓库：https://github.com/n8n-io/n8n
社区论坛：https://community.n8n.io
中文资源：n8n 中文社区提供汉化包和本地化教程

通过 n8n，技术团队可以打破应用壁垒，将分散的系统转化为协同工作的自动化网络，实现从简单任务流到复杂 AI Agent 的全场景自动化需求。