Как стать автором
Обновить
130.8
Amvera
Amvera — облако для хостинга IT-приложений

Сравнение n8n vs Flowise vs Open WebUI

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров4.4K

C появлением LLM, инструменты для автоматизации бизнес-процессов получили мощный импульс развития, так как стало возможным решать такие задачи, которые раньше было невозможно или сложно реализовать известными методами.

Так, инструмент n8n, который увидел свет в 2019 году, стал стремительно расти в последние месяцы, именно благодаря добавлению интеграций с LLM.

Динамика поисковых запросов n8n. Пивот, который удался.
Динамика поисковых запросов n8n. Пивот, который удался.

В этой статье я сравню несколько популярных решений для автоматизации бизнес-процессов в связке с LLM:

n8n — автоматизация и интеграция API.

- Open-source инструмент для построения автоматизаций.

- Поддержка API, Webhooks, JavaScript-блоков.

- Более 350 интеграций.

- Расширяемость: можно писать свои узлы.

 Flowise — визуальный интерфейс для LangChain.

- Визуальный конструктор LLM-агентов.

- Поддержка OpenAI, Cohere, HuggingFace и локальных моделей.

- Построен на LangChain.

- Возможность деплоя через Docker или облако.

Open WebUI (LangChain) — кастомные интерфейсы и пайплайны для LLM.

- Интерфейс для визуальной отладки цепочек LangChain.

- Много кастомизации, но требует технических знаний.

Flowise и n8n мы уже реализовали как преднастроенные сервисы в нашем облаке для простого деплоя – Amvera Cloud. Open WebUI будет реализован в ближайшее время. Надеюсь, это сравнение поможет вам понять, какой инструмент лучше подходит для решения ваших задач.

А чтобы сравнение было наиболее наглядным, я рассмотрю пару задач для автоматизации, и как они будут решаться данными сервисами.

Сценарий 1 - Анализ отзывов о компании и отправка отчёта

Для многих видов бизнеса полезно мониторить отзывы или новости о себе, чтобы вовремя на них реагировать. Рассмотрим сценарий, где необходимо по заданной теме найти, используя API отзывы/новости, обработать текст и в зависимости от результата, направить ответственному специалисту результат на почту или телеграм.

Этап

n8n

Flowise

Open WebUI

1. Ввод темы пользователем

Через Webhook, FormTrigger или UI

Можно через встроенный ChatUI или API endpoint

Через чат-интерфейс

2. Получение отзывов через API 

Легко настраивается с HTTP-запросом

Нет встроенного шага для внешних API, нужен кастомный node или API gateway

Требует внешнего скрипта

3. Обработка текстов в LLM (summarization)

Можно через встроенные LLM плагины (OpenAI, Hugging Face)

Есть LangChain-поддержка LLM, цепочки

Очень удобно — прямо в чате

4. Формирование отчёта (текст + формат)

JavaScript-блок позволяет гибкую логику

Требует дополнительной цепочки

Вручную, мало форматирования

5. Отправка отчёта пользователю (email / Telegram / чат)

Много интеграций: Telegram, Email, Slack

Нужно вручную настроить вызов API

Требуется внешний обработчик

6. UI / UX для конечного пользователя

Есть rudimentary UI (Webhook+Forms)

Chat-интерфейс встроен

Чат удобный и готовый

7. Повторяемость / планировщик

Есть cron, таймеры и триггеры

Нет, нужно вызывать вручную или внешне

Только ручной запуск

8. Масштабируемость

Docker, self-hosted, кластеризация

Docker есть, но нагрузка — проблема

Пока нестабильна под нагрузкой


Из таблицы видно, что n8n отлично подходит для API-интеграций, логики, и отправки уведомлений по Webhook. При этом требуется составление базовых скриптов и нет интерфейса чата. 

Для работы с LLM хорошо подойдет Flowise, но сложные автоматизации, с использованием API будет реализовать тяжело.

Open WebUI же пригоден как AI-чат с кастомизацией. Но для сложных интеграций с API решение не подойдет.

Сценарий 2: «AI-консультант по подбору продукта»

Описание:
Пользователь отвечает на серию вопросов (бюджет, цели, размер экрана и т.д.). Система анализирует ответы, подбирает варианты из базы (или API), запрашивает LLM, чтобы оформить объяснение выбора, и возвращает ответ в понятной форме.

Сравнение реализации сценария

Этап

n8n

Flowise

Open WebUI

1. Диалог с пользователем (опрос)

Можно имитировать через Forms/Webhook с пошаговой логикой

Нет встроенного диалога, только один input

Прямой диалог с LLM

2. Хранение/обработка состояния (вопросы, ответы)

Через переменные, функции, хранение в JSON

Частично возможно через цепочки и memory

LLM-хорошо справляется, но сложно сохранять контекст между сессиями

3. Подборка по базе/каталогу (например, API магазинов)

Простая интеграция с API (Amazon, DNS, JSON-файл)

Нужно писать кастомный вызов

Требует внешнюю интеграцию

4. Использование LLM для объяснения подбора

Можно вставить ответы из базы и отправить в LLM

Отлично реализуется через LangChain tools

Отлично – можно сразу написать prompt и отправить

5. Форматирование/вывод результатов

Через Markdown или шаблоны письма/сообщений

Через prompt или chain

Ограничено HTML-рендерингом

6. Повторное взаимодействие (новый запрос, изменить параметр)

Нужно проектировать самостоятельно

Требует rebuild цепочки

Встроено — можно вести беседу

7. Отправка результатов в мессенджер / email

Email, Telegram, Discord и др.

Нужен отдельный endpoint

Только чат в браузере


Если важна логика и интеграции с API, разумно выбрать n8n. Если необходимо преобразовать логику в цепочки с AI-пояснениями, полезно будет выбрать Flowise. А Open WebUI хорошо подходит для разговорного опыта и гибких запросов.

У каждого из инструментов есть сильные и слабые стороны, и иногда их полезно использовать в связке друг с другом.

Связки

  1. n8n как оркестратор + Flowise как “AI-мозг”

    В данном сценарии n8n обрабатывает триггер  (например, сообщение в Telegram или форма) и делает запрос к Flowise endpoint с текстом запроса. После чего получает ответ и отправляет его обратно пользователю.

  2. Open WebUI как интерфейс + n8n/Flowise вместо бэкенда

    Пользователь взаимодействует с Open WebUI (человеческий интерфейс), но его запросы перенаправляется на n8n, который вызывает Flowise, делает API-запросы, форматирует результат, возвращает ответ в Open WebUI.

Пример сценария "в связке"

Сценарий: Пользователь пишет в WebUI: "Подбери ноутбук для дизайна до 100 000 руб"

  1. Open WebUI получает фразу, отправляет в n8n Webhook.

  2. n8n:

    • Парсит запрос (может вызывать GPT для структурирования),

    • Делает запрос к каталогу вашего интернет-магазина,

    • Формирует список моделей,

    • Отправляет их в Flowise endpoint, где цепочка LLM формулирует текст рекомендации.

  3. Ответ возвращается в Open WebUI.

Надеюсь, данное сравнение поможет лучше подобрать инструмент под вашу задачу. 

Разместить же данные решения можно в облаке Amvera Cloud, где они предоставляются как преднастроенные сервисы с бесплатными доменами и встроенным проксированием до ведущих LLM.

Теги:
Хабы:
+2
Комментарии7

Публикации

Информация

Сайт
amvera.ru
Дата регистрации
Численность
11–30 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Кирилл Косолапов