过去半年，我在企业自动化项目里大量使用 n8n。
它在 API 编排、数据处理、流程自动化方面很可靠，但当项目走到“做一个完整应用”的阶段——多角色权限、复杂前端、数据持久化与治理——我开始清晰地感受到工作流工具的边界。
尤其在金融、医疗、政务等对数据敏感的行业，内网私有化、端到端控制（从大模型到知识库、从工作流到应用界面）是硬性要求。
基于这些现实诉求，我测试了一个新的方向：JitAI（AI 原生应用开发平台）。
本文是我作为产品经理的系统性体验与分析：哪里还适用工作流，什么时候需要转向“AI 原生应用”。
核心观点
- 工作流工具适合“幕后编排”，不适合“端到端应用交付”。
- AI 原生应用平台的重点在于：模型、Agent、知识库、前后端与权限的全链路打通，并支持私有化落地。
- 可视化与代码的双态融合，能把低门槛搭建与复杂需求扩展统一在一个平台里。
从 n8n 到 JitAI：边界与差异化
用 n8n 半年的结论是，它非常适合“流程片段”与“后端自动化”，但当需求变成“一个完整的企业系统”，搭建成本、维护成本与体验都会迅速上升。
JitAI 则把模型、Agent、知识库、页面、权限、数据模型等抽象为可视化元素，并允许随时切换到代码模式，构成一个 AI 原生应用的全栈开发范式。
| 维度 | n8n（工作流） | JitAI（AI 原生应用） |
|---|---|---|
| 功能范围 | API 编排、数据处理、触发器、队列、定时任务 | 模型接入、Agent、知识库、页面与组件、数据模型、权限、门户、多角色、发布与部署 |
| 技术特征 | 可视化节点编排，适合“无界面”的后台流程 | 元素化可视化编排 + 代码模式（前端 TypeScript、后端 Python），支持导出完整代码 |
| 应用形态 | 流程片段可包装成 webhook 页面，适合单页/临时界面 | 完整企业应用（多门户、多角色、页面与字段级权限、持久化数据） |
| AI 集成 | 可调用外部 LLM API | 原生集成模型、Agent、知识库；前后端与权限、数据模型全链路打通 |
| 部署模式 | 自托管或云服务 | 桌面版（Windows/macOS）与服务器版（Docker）；支持内网私有化 |
| 使用门槛 | 低门槛搭建流程；复杂应用需外部开发配合 | 低门槛可视化 + 复杂需求转代码，灵活度与扩展能力更高 |
| 适合人群 | 运营/自动化工程师，做数据管道与流程自动化 | 产品/全栈团队，做可交付的企业级 AI 应用 |
半天搭出「AI 智能题库系统」
我用 JitAI 在一个下午搭建了“AI 智能题库系统”。过程以拖拽、配置为主，代码只在少数复杂点切入。
系统具备：
- 完整用户界面与多角色门户（管理员、老师、学员拥有不同界面与权限）。
- 数据模型与持久化管理，不是流程中转站。
- AI 能力深度融入业务流程（生成答案、自动阅卷）。
- 可私有化部署：模型、知识库、应用均可在内网运行。
- 非黑盒：各模块均可切到代码模式，完成后可导出完整代码。
部署与环境
版本形态：官方提供桌面版（Windows、macOS）与服务器版（Docker 镜像）。
桌面版适合本地开发与调试；服务器版用于企业内网部署。
开发体验：无需手动配置前后端框架、数据库与依赖，创建应用即进入开发界面（默认账号：admin123 / 密码：admin123，可在后续修改）。
发布机制：在桌面版开发完成后，可选择“发布范围”，统一将应用与配置推送到指定 JitAI 节点，一键部署。
与传统全栈开发（搭环境、连库、装依赖、处理版本差异）相比，这种“统一环境 + 一键发布”的 DevOps 体验降低了大量非功能性工作。
那我们先选哪个版本？果断桌面版。
理由很简单:
- 在自己电脑上开发，方便调试
- 不需要先搭服务器环境
先把应用做出来。
下载 → 安装 → 打开，全程没有卡顿。
打开 JitAI 的第一感觉：简洁。
点击“新建应用”，填两个信息:
- 应用名称：AI 智能题库系统
- ID：AIQuestionBank
点击确认，进入开发界面。然后我们点击“开发”按钮，就能进入对应应用的开发界面了。
默认账号：admin123，默认密码：admin123。
登录后，就进入了开发者界面。
没有折腾环境，没有配置数据库，没有装一堆依赖...
模型与私有化
模型接入：支持 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、国内厂商（如阿里云百炼、DeepSeek、硅基流动）以及 OpenAI 兼容接口。
私有化模型：通过 OpenAI 兼容接入 Ollama、vLLM、LM Studio 等本地/私有推理服务，避免数据外发。
典型配置：选择“OpenAI 兼容”，设置本地地址（如 http://127.0.0.1:11434/v1）、API Key（如需要）、模型名称，完成即用。
对于内网合规场景，这是从“数据输入”到“模型推理”的全链路可控。成本与性能取决于所选模型与硬件资源。
像调用函数一样用 AI：提示词、输入绑定、输出结构化
在传统开发中，前后端参数传递、提示词拼接、返回解析、错误重试是一条较长的“管道”。
在 JitAI，我把“生成答案”做成一个按钮事件：
添加按钮
加一个中部按钮，改个名字：“生成答案”
绑定 AI 事件
我们点击表单事件，给这个按钮添加一个点击事件，以及在事件函数中，配置一个语句：
然后点击大模型配置，给大模型设置提示词即可。
做过AI应用的开发者就知道，在代码里调用一个LLM API函数很简单，但是从前端拿到数据，传给后端，后端在调用LLM API，然后提示词里要嵌入输入参数，要在提示词里写好输出的数据格式，还要用相应的一段代码来解析LLM 输出的数据，这个过程其实非常麻烦，做过AI开发的人肯定深有体会。
而JitAI，就是上图看到的界面上配置一下【提示词、输入数据、输出格式】就完事了，就实现了拿取前端页面上的数据、输出的数据直接封装成变量供使用，太极致简单了。
在那个语句里的大模型函数调用后，把 AI 大模型函数返回的答案，绑定到前端表单里的“标准答案”字段，完成！
试完了简单的 AI 调用，接下来看更强大的: AI Agent。
这些是界面化完成的，无需重复写胶水代码。
对于多轮交互与流式输出，仍可在代码模式下做细节控制（如超时与重试策略、日志与监控）。
AI Agent：把复杂任务“流程化、工具化、可控化”
我做了一个“阅卷助理”：读取学员答案与标准答案，分析对比，生成评分与评语，写回数据库。
JitAI 的 Agent 元素支持：
大模型选择：不同模型适配不同任务（长文本、逻辑推理、结构化输出）。
提示词与参数：输入/输出参数均可在界面配置，提示词中的参数占位清晰。
工具集成：可调用自定义服务函数、外部 API、数据库表模型（选择操作函数即可，无需手写 SQL），并可授权访问前端页面的工具函数，实现对 UI 的读/写与交互控制。
知识库：将文档与领域知识作为检索参考，降低提示词复杂度、减少幻觉风险。
这种“Agent + 工具 + 知识库”的组合方式，使得 AI 不只是“生成文本”，而是可在权限范围内对数据、UI 与后端资源进行可控操作。
AI 助理（可嵌入对话框）：编排、路由、人机协作
助理元素可嵌入页面，几行代码即可集成到既有系统。
可视化编排：支持语义路由、Agent 节点、条件分支/循环、人机交互节点。
可配置对话内容的呈现方式、交互按钮与事件，与前端/后端系统双向通信。
相较于“一个通用黑盒聊天框”，JitAI 的助理强调“可编排、可观测、可控”的生产级形态，更接近企业中台对 AI 的治理诉求。
权限与组织：细粒度 RBAC/对象级控制
系统内置基础角色（匿名、开发者、管理员），可扩展业务角色（如老师、学员）。
门户与菜单按角色隔离；页面、组件、字段级读写权限可视化配置。
权限与数据模型、页面元素打通，减少分散的权限逻辑与维护成本。
版本、价格与参数（以官方页面为准）
说明：我无法实时联网检索，以下信息基于公开资料与常见产品形态，可能随时间变动；请以官网最终信息为准。
| 产品 | 版本形态 | 典型价格策略 | 部署与参数建议 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| n8n | 开源自托管；云服务（n8n Cloud） | 开源自托管免费（AGPLv3）；云服务按用量/套餐计费（Starter/Pro 等，价格以 n8n 官网为准） | 自托管推荐 2–4 vCPU、4–8 GB RAM；数据库常用 Postgres；生产建议加队列与日志监控 | https://n8n.io |
| JitAI | 桌面版（Windows/macOS）；服务器版（Docker） | 桌面版支持试用；企业服务器版与商用授权通常需联系销售（以 JitAI 官网为准） | 服务器版建议 4–8 vCPU、8–16 GB RAM；如本地推理（Ollama/vLLM），模型规格决定内存/GPU 需求；生产建议加备份与审计 | https://jit.pro |
模型侧常见参数参考（非官方）：
- CPU 仅推理：7B–8B 模型可用，但延迟较高；并发有限。
- GPU 推理：14B 以上模型建议 24GB 显存起；并发与延迟显著改善。
- 内网合规：优先使用 OpenAI 兼容的本地推理（Ollama/vLLM），关闭外网出站；开启操作审计。
适配性建议：怎么选、怎么落地
- 适合用 n8n 的场景：跨系统 API 编排、ETL、消息路由、定时任务、告警与通知；无复杂前端与权限。
- 适合用 JitAI 的场景：需要完整应用交付（门户、页面、权限、数据模型）且要求 AI 深度融入业务流程；需要全私有化与内网合规。
- 团队能力匹配：JitAI 的可视化足以覆盖 70% 常见需求；剩余 30% 复杂逻辑可转代码实现，避免低代码天花板。
- 治理与风险：明确权限边界、工具授权范围、数据留痕与审计；为 Agent 配置幂等与防呆机制，避免误操作。
更多可复用场景模板
- AI 智能客服：接入产品文档、FAQ、工单知识库，助理路由用户问题，Agent 调用工单/CRM 接口。
- AI 自动阅卷：读取学员答案、标准答案、评分规则，生成结构化成绩与评语，写回成绩表。
- AI 绘本生成器：文本故事解析，调用图像生成模型（或第三方 API），生成插图与版式，供用户编辑与导出。
结尾：选择边界，选择方法
这次从 n8n 到 JitAI 的连续试用，让我更确定一个判断：工作流工具是“管道”，AI 原生应用平台是“系统”。当需求明确指向“端到端交付、内网合规、深度 AI 融合”，JitAI 这类平台在架构与方法论上更适配；当项目聚焦在“后台自动化与跨系统编排”，n8n 仍然是稳妥选择。
我的实践里，JitAI 把大量重复的胶水工作变成可视化配置，把复杂点留给代码模式；开发效率显著提升，同时不会牺牲可控性与可维护性。对于正在推进企业级 AI 落地、且有私有化与合规要求的团队，值得评估与试用。
参考链接：JitAI 官网，有问题欢迎交流。