摘要： 本文比较了n8n和node-red这两个工具在数据处理和决策支持方面的适用性。作者认为，如果数据存储在公共云服务上，n8n是更好的选择；而对于私有数据源，尤其是基于文件或传感器的数据，node-red更为合适。作者指出，n8n缺乏直观的UI来可视化系统内部状态，而node-red缺少对AI密集型工作的支持。为了解决这些问题，作者推荐使用ObservableHQ进行可视化，以及FlowiseAI进行AI密集型工作。文章还强调了AI伦理的重要性，并指出在使用AI进行决策时需要记录数据和过程，以便分析和改进未来的性能。
讨论： 这段内容主要讨论了Node-RED和n8n两个开源工作流工具的优缺点。JimDabell提到n8n不是开源的，并且需要支付50,000美元的商业许可证费用，而Node-RED是开源的。knolleary作为Node-RED项目负责人，认为每个工具都有其优势和劣势，并指出Node-RED的开放源代码特性允许任何人填补现有功能的空白。guhcampos质疑了关于n8n缺乏UI的说法，认为n8n有UI且功能完善。rcarmo分享了使用这两个工具的经验，认为Node-RED更适合需要更多控制的情况，而n8n更适合“公民开发者”。sokoloff询问了“抗原性AI”或“抗原性工作流”的含义。_pdp_认为这些工具没有实现AI代理的承诺。qsort和lvl155讨论了使用类似Claude Code的低代码解决方案是否比这些工具更有效。Havoc询问是否存在更本地的AI解决方案。joloooo提到了Activepieces和Kestra这两个可能具有类似功能的工具。
原文标题：N8n vs. node-red
原文链接：https://daniel-payne-keldan-systems.medium.com/n8n-vs-node-red-485e8382b971
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