在 AI 代理人（AI Agent）開發的浪潮中，一個核心問題困擾著無數開發者與創業者：「我應該使用 n8n 這類的無代碼（No-code）工具，還是投身於 Python 的程式碼世界？」知名 AI 開發者 Cole Medin 在他的深度分析中，直面這個最常被問到的問題。他不僅僅是比較工具，更是為不同需求的開發者提供了一套清晰的決策框架。本文將深入解析他的觀點，揭示 n8n 與 Python 在打造 AI 代理人時各自的優勢、無法迴避的硬傷，以及一個或許能兩全其美的終極方案。

Cole Medin 指出，n8n 的最大魅力在於其極低的入門門檻與視覺化的開發體驗。他形容：「當我用 n8n 建立工作流程時，感覺就像在一塊畫布上進行藝術創作。」這種拖拉節點、連結流程的方式，讓開發者能直觀地看見 AI 代理人的架構與工具串接。

n8n 的核心優勢包括：

• 極低的學習曲線： 對於非程式背景的團隊成員或想快速驗證想法的創業者來說，n8n 無疑是最佳選擇。
• 龐大的整合生態系： n8n 內建數百種服務整合與數千個模板。Medin 強調：「連接像 PostgreSQL 資料庫或 Google Drive 這樣的服務，只需幾分鐘設定憑證，就能立即使用。」這免去了在程式碼中反覆造輪、處理 API 串接的繁瑣過程。
• 優異的擴展性與安全性： 作為一個開源且可自行託管（Self-hostable）的平台，n8n 允許企業在本地環境中運行 AI 代理人，確保敏感資料的安全性。同時，其「佇列模式」（Queue Mode）讓它在無代碼工具中具備了相當不錯的擴展能力，足以應對數千名用戶的規模。
• 適用場景： Medin 總結道：「我強烈推薦使用 n8n 來建立整合密集的內部工具、概念驗證（Proof of Concepts）以及需要跨技能水平團隊協作的專案。」

n8n 的致命傷：當美好願景撞上效能與彈性天花板

儘管 n8n 看似完美，但 Medin 也毫不留情地指出了其「無代碼之盒」（No-code Box）的限制，這些限制在專案走向產品化時會成為致命傷。

• 商業授權費用： 雖然 n8n 本身開源，但若要將其工作流程用於商業化產品，則必須支付授權費用。Medin 坦言：「這是我主要將 n8n 用於內部工具和 PoC 的一個重要原因。」
• 效能瓶頸： 無代碼平台的視覺化介面帶來了額外的效能開銷，其運行效率永遠無法與直接執行的程式碼相比。即使是公認速度較慢的 Python，其效率仍遠高於 n8n。
• 整合的局限性： 你終將遇到 n8n 未提供的整合服務。此時，你必須使用 HTTP 請求節點自行開發，複雜度大增。更重要的是，即使是現有的整合也可能功能不全。Medin 舉例：「n8n 的 Google Drive 整合可以監控檔案的新增與更新，卻無法監控檔案的刪除。這對於需要同步知識庫的 RAG（檢索增強生成）應用來說是個大問題。」
• 大型檔案處理能力差： 這是 RAG 應用的硬傷。Medin 分享經驗：「n8n 在處理 20MB 的 PDF 檔案時就可能崩潰，而社群普遍認為 200MB 是其檔案處理的上限。」相比之下，Python 只要硬體記憶體足夠，處理數十甚至數百 GB 的檔案都輕而易舉。
• 版本控制困難： 雖然可以將 n8n 的 JSON 檔案放入 Git 進行版控，但 JSON 的差異比對（diff）極其混亂，難以追蹤修改歷史，更不用說優雅地還原到先前版本。

擁抱 Python：通往極致效能與完全控制的專業之路

當專案需要規模化、追求極致效能與客製化時，Python 便成為不二之選。Medin 指出：「當你擁有程式碼時，基本上所有的可能性都為你敞開。」

Python 的絕對優勢在於：

• 完全的控制與自訂性： Python 讓開發者能夠實現無代碼工具無法企及的功能。Medin 展示了一個關鍵範例：「n8n 看似能平行處理，但實際上只是同時執行；而在 Python 中，我們可以實現真正的平行處理（Parallel Execution）。」他打造的研究代理人能同時啟動多個專門的子代理人，大幅提升效率。
• 更佳的效能與使用者體驗： Python 不僅語言本身執行速度更快，還能實現如代幣串流（Token Streaming）等功能，讓使用者能即時看到 AI 的回應，而非等待整個流程跑完。這在 n8n 中是無法做到的。
• 無縫接軌頂尖 AI 工具庫： 所有最前沿的開源 AI 工具，如用於知識圖譜的 Graffiti、RAG 框架 Docling、網站爬蟲 Crawl4AI 等，都以 Python 套件的形式發布。整合這些工具就像 pip install 一樣簡單。
• AI 程式碼助理的加持： 隨著 Codex、Claude Code 等工具的成熟，AI 寫程式的能力大幅降低了 Python 的入門門檻。Medin 認為：「這正在逐漸削弱 n8n 在『快速建構』上的優勢。」
• 無授權顧慮與專業的版本控制： 使用開源的 Python 工具，開發者無需擔心商業授權問題，並能利用 Git 進行精確、高效的版本管理。

終極解答：不必二選一的「混合式架構」

在分析完兩者的優劣後，Medin 提出了最關鍵的洞見：你不需要非黑即白地做出選擇。他推薦一種「混合式方法」（Hybrid Approach），結合兩者的長處。

這個架構的核心思想是： 「使用 n8n 作為前端的流程編排（Orchestration）層，處理所有的觸發點和外部服務整合；然後將繁重的運算任務，如 AI 代理人核心邏輯、RAG 的文件切塊與處理、大型檔案操作等，交由外部的 Python 微服務（Microservices）處理。」

透過這種方式，開發者可以享受到 n8n 快速整合的便利，同時利用 Python 無與倫比的效能與彈性來處理核心運算。你甚至可以將 n8n 與 Python 服務部署在同一個雲端實例上，實現無縫協作。

總結來說，選擇 n8n 還是 Python，取決於你的專案階段與最終目標。對於快速驗證、內部自動化，n8n 是無可匹敵的利器；但若要打造一個高效、可擴展、功能不受限的正式產品，Python 才是通往成功的唯一道路。而對於追求極致的開發者而言，將兩者結合的混合式架構，才是發揮最大戰力的終極解答。

參考資料： https://www.youtube.com/watch?v=V-0ExE6imTg