مقایسه سه پلتفرم متن باز برای ورک‌فلوهای هوش مصنوعی: n8n، Activepieces و Flowise

در دنیای اتوماسیون و هوش مصنوعی، ابزارهایی پدید آمده‌اند که با رابط بصری (drag-and-drop / low-code) اجازه می‌دهند بدون نوشتن کد زیاد، جریان کاری خودکار بسازیم — از کارهای سادهٔ اداری تا ساخت “agent”‌های هوشمند مبتنی بر LLM. در این بین n8n، Activepieces و Flowise سه گزینه محبوب هستند. در ادامه این سه ابزار را با هم مقایسه می‌کنیم و توضیح می‌دهیم چگونه با استفاده از API سازگار با OpenAI — مثلاً ارائه‌شده توسط Kakoti — می‌توان آن‌ها را به مدل‌های LLM خصوصی یا جایگزین وصل کرد.

n8n

چی هست

n8n یک پلتفرم اتوماسیون/ورک‌فلو است که اجازه می‌دهد با گره (node)‌هایی برای trigger، action، شرط، تبدیل داده و غیره یک گراف جریان کاری بسازید. این ابزار برای کسانی مناسب است که می‌خواهند کنترل دقیق روی جریان داده، APIها و منطق داشته باشند. n8n “source-available” است. یعنی کد منبع در دسترس است، اما لایسنس آن “Fair Code / Sustainable Use” است، نه یک لایسنس آزاد بی‌قید.

مزایا

• انعطاف زیاد و تعداد بالای ادغام‌ها، n8n صدها سرویس، API و اپلیکیشن را پشتیبانی می‌کند و اگر نیاز شدید به یک سیستم خاص دارید، می‌توانید گره سفارشی بنویسید یا با HTTP nodes هر API دلخواهی را فراخوانی کنید.

• قابلیت نوشتن منطق سفارشی، اگر لازم باشد داده‌ها را پردازش، فیلتر یا تبدیل کنید، با کد (مثلاً JavaScript / HTTP request) این کار ساده است.

• مناسب برای ترکیب “اتوماسیون سنتی” و هوش مصنوعی، اگر پروژه شما شامل دیتابیس، APIهای سنتی، ارسال ایمیل، وبهوک و گاهی LLM باشد، n8n می‌تواند هستهٔ مرکزی آن باشد.

• امکان self-hosting و کنترل کامل داده‌ها، می‌توانید n8n را روی زیرساخت خودتان اجرا کنید، که برای حفظ حریم خصوصی یا رعایت الزامات شرکتی مهم است.

نکاتی که باید مد نظر داشت

• یچیدگی رابط در پروژه‌های بزرگ، وقتی پروژه رشد کند و گراف تعداد زیادی node داشته باشد، مدیریت و نگهداری آن می‌تواند دشوار شود.

• برای پروژه‌های خالص هوش مصنوعی چندان “plug-and-play” نیست، اگر هدف اصلی شما LLM و هوش مصنوعی است، n8n ممکن است نیاز به تنظیمات دستی، API Key، endpoint سفارشی و ساخت wrapper داشته باشد.

• محدودیت در لایسنس برای برخی کاربردها، چون لایسنس “source-available” است، اگر بخواهید آن را به‌عنوان سرویس SaaS ارائه دهید یا کاملاً آزاد پخش کنید، باید لایسنس و شرایط استفاده را با دقت بررسی کنید.

مناسب برای چه سناریوهایی است

• اگر لازم دارید چند سیستم مختلف مثل دیتابیس، API، سرویس‌های خارجی، ایمیل/پیامک و گاهی LLM، را بهم وصل کنید

• اگر می‌خواهید منطق پیچیده، تبدیل داده، شرط و پردازش داشته باشید

در صورتی که بخواهید LLM خصوصی یا endpoint سفارشی (مثل API ارائه‌شده توسط Kakoti) را استفاده کنید، می‌توانید با HTTP node یا گره مرتبط به API، baseURL را روی آن تنظیم کنید تا درخواست‌ها به آن LLM برود — مشروط به اینکه API مورد نظر سازگار با OpenAI باشد.

Activepieces

Activepieces یک پلتفرم اتوماسیون/low-code با کاربری آسان است، با رابط بصری step-based (نه گراف پیچیده) و مجموعه‌ای از “pieces” آماده برای trigger و action. Activepieces کاملاً متن‌باز با لایسنس MIT است. ادغام با سرویس‌ها و APIها به‌سادگی امکان‌پذیر است — و در عین حال می‌توان pieces سفارشی نوشت (با TypeScript/npm) برای کارهای خاص.

Activepieces به‌طور خاص برای ترکیب automations ساده و هوش مصنوعی طراحی شده است — یعنی اینکه استفاده از LLM و سرویس‌های AI در آن “اولویت” دارد.

مزایا

• کاربری ساده و مناسب برای غیر-توسعه‌دهنده‌ها، رابط ساده‌تر و کمتر تکنیکال نسبت به گراف پیچیده باعث می‌شود تیم‌های غیر فنی (مثل تیم مارکتینگ، عملیات، منابع انسانی) هم بتوانند گردش‌کار بسازند.

• ادغام آسان با سرویس‌های AI / LLM مثل OpenAI و Anthropic

• متن‌باز با لایسنس MIT، آزادی بیشتر، امکان self-host کردن، تغییر، توزیع یا سفارشی‌سازی بدون دغدغهٔ لایسنس سفت‌سخت.

• تعادلی خوب بین “بی‌کد / کم‌کد” و امکان توسعه، اگر piece آماده پیدا نکردید، می‌توانید piece سفارشی به‌صورت TypeScript بنویسید و قابلیت‌های بیشتری اضافه کنید.

محدودیت‌ها

• عمق و گستردگی ادغام‌ها کمتر از n8n ممکن است باشد، برای سرویس‌های خیلی پیچیده یا niche احتمال دارد pieces آماده‌ای وجود نداشته باشد، یا نیاز به نوشتن دستی باشد.

• محدودیت در منطق پیچیده یا Workflowهای بزرگ‌تر، اگر جریان کاری شما پیچیدگی زیاد داشته باشد، branching، شرط‌های پیچیده یا حجم زیاد داده دارد، ممکن است Activepieces به اندازه n8n انعطاف نداشته باشد.

• متاسفانه به صورت مستقیم Base Url غیر از OpenAI را پشتیبانی نمی‌کند و نیاز به راه اندازی پروکسی است

مناسب برای چه سناریوهایی است

• اگر تیم فنی کم دارد و می‌خواهید افراد غیر توسعه‌دهنده هم بتوانند گردش‌کار بسازند

• اگر نیاز به راه‌اندازی سریع دارید،automations ساده و AI بدون پیچیدگی زیاد

• اگر حفظ آزادی (لایسنس MIT) و امکان self-host و سفارشی‌سازی برایتان مهم است

• اگر هدف اصلی استفاده از LLM و سرویس AI است و نه ادغام پیچیده با APIهای متعدد

Flowise

بزار بصری و open-source است که مخصوص “کار با LLM و ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی” طراحی شده، مانند ساخت چت‌بات با حافظه، سیستم‌های RAG (بازیابی + تولید)، ربات‌های چند عاملی، agents هوشمند و غیره. رابط drag-and-drop دارد و برای کسانی که می‌خواهند بدون کدنویسی زیاد، اپلیکیشن LLM بسازند، عالی است.

Flowise روی چارچوب‌هایی مانند LangChain یا سیستم‌های مشابه بنا شده، و امکاناتی مثل حافظه مکالمه، پایگاه دانش، vector-store، RAG، tool-calling، multi-agent orchestration و deployment آسان دارد.

مزایا

• مناسب برای کاربردهای AI-محور و LLM، اگر می‌خواهید چت‌بات، دستیار مستندات، RAG سیستم، یا agent با هوش بسازید، Flowise به‌طور خاص برای این کار طراحی شده است.

• شروع سریع بدون کدنویسی، drag-and-drop، قالب‌های آماده، گره‌های Chat/LLM ابزار-ها و امکان تنظیم baseURL/endpoint سازگار با OpenAI به شما اجازه می‌دهد در چند دقیقه شروع کنید.

• پشتیبانی از مدل‌های محلی / خصوصی — Flowise امکان اتصال به مدل‌هایی با API سازگار با OpenAI (مثل local-LLM یا سرویس proxy) را دارد. مثلاً می‌توانید از سیستم‌هایی استفاده کنید که REST endpoint با ساختار OpenAI ارائه می‌دهند

• مناسب برای RAG، حافظه، ابزار‌خوانی و multi-agent، اگر پروژه شما نیاز به پایگاه دانش، جستجوی مستندات، agents با حافظه یا تعامل با چند ابزار دارد، Flowise گزینه قدرتمندی است.

محدودیت‌ها

• ادغام با سرویس‌های متنوع بیرونی ممکن است محدود باشد، برخلاف n8n که برای چندصد سرویس آماده است، Flowise تمرکز بر LLM و ابزارهای AI دارد؛ اگر بخواهید به CRM، دیتابیس، سرویس SaaS پیچیده وصل شوید، ممکن است محدودیت داشته باشد.

• کمتر مناسب برای اتوماسیون اداری/تجاری سنتی، اگر هدف شما صرفاً اتوماسیون وظایف اداری یا داده‌ای است، Flowise ممکن است خیلی سنگین یا پیچیده باشد.

• متاسفانه به صورت مستقیم Base Url غیر از OpenAI را پشتیبانی نمی‌کند و نیاز به راه اندازی پروکسی است

مناسب برای چه سناریوهایی است:

• ساخت چت‌بات، دستیار مستندات، agent هوشمند، سیستم RAG — با کمترین کدنویسی

• پروژه‌هایی که نیاز به حافظه، یادآوری، agents مستقل، tool-calling یا ترکیب LLM با پایگاه دانش دارند