เปรียบเทียบ n8n vs Langchain vs CrewAI
การเปรียบเทียบ LangChain, CrewAI, และ n8n เป็นการเปรียบเทียบเครื่องมือ 3 ตัวที่ใช้งานในบริบทต่างกัน แต่มีจุดร่วมคือ “การจัดการเวิร์กโฟลว์” และ “การประสานงานหลายส่วนในระบบอัตโนมัติ” โดยสามารถนำมาใช้ร่วมกันได้ด้วย
🧠 ภาพรวมแต่ละเครื่องมือ
| เครื่องมือ |
ประเภท |
จุดประสงค์หลัก |
| LangChain |
LLM Agent Framework (Low-level) |
สร้างระบบที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT) + Tool อย่างมีลำดับขั้นตอนหรือมี logic ซับซ้อน |
| CrewAI |
Agent Team Orchestrator (High-level) |
สร้าง “ทีม AI Agents” ที่ทำงานร่วมกันแบบมนุษย์ มีบทบาท และลำดับงานชัดเจน |
| n8n |
Workflow Automation Platform |
สร้าง automation ระหว่าง API, ระบบภายนอก และสามารถต่อ LLM หรือ Agent ได้ |
🔍 เปรียบเทียบเชิงโครงสร้าง
| ด้าน |
LangChain |
CrewAI |
n8n |
| แนวคิดหลัก |
“ประกอบระบบ LLM จากส่วนย่อย” |
“สร้างทีม Agent มีบทบาทในระบบ” |
“เชื่อมโยงระบบต่างๆ ผ่าน Automation Flow” |
| ความสามารถด้าน LLM |
สูงมาก (ควบคุมได้ทุกด้าน) |
สูง (แต่เน้น coordination แบบมนุษย์) |
ต่ำ (เป็นปลายทางหรือ middleware ใช้เรียก LLM) |
| ความยืดหยุ่น |
สูงสุด (ออกแบบ logic เองได้หมด) |
กลาง-สูง (มี structure ทีม agent ชัดเจน) |
กลาง (drag-drop ได้ แต่ logic ซับซ้อนไม่ง่าย) |
| เชื่อมต่อ API / Webhook |
ทำได้ แต่ต้องเขียนโค้ด |
ทำได้บางส่วนผ่าน tools |
ทำได้ดีมาก (เป็นจุดแข็งหลัก) |
| เหมาะกับผู้ใช้แบบไหน |
Dev/Engineer สร้างแอป LLM ซับซ้อน |
Product/AI Team สร้าง agent ทำงานร่วมกัน |
Non-dev/Dev ใช้เชื่อมระบบ ทำ automation |
| ใช้งานแบบไม่เขียนโค้ดได้ไหม |
❌ ไม่ได้เลย |
✅ ได้บางส่วน (ถ้าใช้ template) |
✅ ได้มาก (drag-drop UI) |
📘 ตัวอย่างการใช้งานเปรียบเทียบ
📄 งาน: รับ invoice (PDF) แล้วดึงข้อมูล → วิเคราะห์ยอด → ส่งอีเมล
| ขั้นตอน |
LangChain |
CrewAI |
n8n |
| อ่านไฟล์ PDF |
เขียนโค้ดใช้ pdfplumber หรือ OCR |
ใช้ Agent ที่มี role: "Extractor" |
มี node PDF reader หรือ OCR |
| ใช้ LLM ดึงข้อมูล |
ใช้ agent หรือ prompt ใน chain |
Agent มี role: "Data Analyst" |
เรียก LLM ผ่าน OpenAI Node |
| วิเคราะห์ยอดรวม |
เขียน logic ด้วย Python |
Agent ชื่อ "Finance Analyst" วิเคราะห์ |
ใช้ node "Code" หรือส่งไปยัง GPT |
| ส่งอีเมล |
เขียน code ต่อ SMTP API |
Agent ทำไม่ได้โดยตรง (ต้องเชื่อม tools) |
node "Email" ใช้ส่งอีเมลง่ายมาก |
| อัตโนมัติทั้งหมด |
ต้อง deploy API เอง |
ต้อง combine กับ n8n หรือ FastAPI |
✅ ทำได้หมดใน flow เดียว |
🤝 การใช้ร่วมกัน (Workflow แบบครบวงจร)
- n8n = orchestrator
- รับ webhook
- เรียก LangChain หรือ CrewAI ผ่าน HTTP request หรือ node
- LangChain = ประมวลผลหนัก เช่น OCR, LLM reasoning
- CrewAI = ใช้ถ้าต้องการให้ agent มีบทบาทต่าง ๆ และส่งต่องานกันแบบทีม
🔚 สรุปแบบเข้าใจง่าย
| ถ้าคุณต้องการ... |
ใช้อะไรดี |
| สร้างระบบ LLM/AI ที่ต้อง custom logic และ flow เอง |
🧠 LangChain |
| มีหลาย agent ทำงานร่วมกันแบบมนุษย์ (เช่น researcher, writer, reviewer) |
👥 CrewAI |
| เชื่อมระบบภายนอก, รับ webhook, ส่งอีเมล, เขียน flow อัตโนมัติ |
🔄 n8n |
| ✅ ต้องการระบบครบวงจร |
ใช้ n8n ควบคุม + เชื่อมไปยัง LangChain / CrewAI |
เพื่อนๆ ลองเลือกใช้งานกันดูตามความต้องการได้เลยนะครับ
