Yönetici Özeti: Orkestrasyonun Stratejik Zorunluluğu

Otomasyon ortamı temelden değişti. Tetikleyicilerin tahmin edilebilir bir şekilde eylemlere yol açtığı basit deterministik boru hatları çağının ötesine geçtik ve ajansal muhakeme çağına girdik. 2026“da faaliyet gösteren kurumsal mimar, CTO veya çözüm mühendisi için altyapıya yönelik karar matrisi genişledi. Artık ”Verileri nasıl taşırız?“ diye sormak yeterli değil. Artık ”Zekayı nasıl düzenleriz?" diye sormalıyız.”

Bu yeni dünyada iki platform baskın paradigma olarak ortaya çıkmıştır: n8n ve Flowise. Yüzeysel benzerlikleri olsa da - her ikisi de düğüm tabanlı, görsel ve açık kaynaklıdır - farklı mimari felsefeleri temsil ederler. n8n, yatay bir entegrasyon veri yolundan, daha büyük iş süreçlerinin bileşenleri olarak YZ aracılarını barındırabilen sağlam bir iş akışı motoruna dönüşmüştür. Flowise ise Büyük Dil Modeli (LLM) devriminin potasında doğdu ve özellikle LangChain ve LangGraph gibi bilişsel mimariler için dikey bir orkestratör olarak tasarlandı.

Bu rapor, bu iki platformun kapsamlı bir analizini sunmaktadır. Özellik karşılaştırma tablolarının ötesine geçerek, birini diğerine tercih etmenin derin mimari etkilerini ya da giderek artan bir şekilde, birlikte nasıl kullanılacaklarını araştırıyoruz. 2026“nın tartışmalı fiyat değişimlerini, ”Adil Kod“ ile Apache 2.0 lisanslamasının nüanslarını ve büyük ölçekte ”Döngüde İnsan" (HITL) sistemleri oluşturmanın pratik gerçeklerini inceliyoruz. Bu sadece bir yazılım incelemesi değil; yapay zeka destekli işletmenin sinir sistemini oluşturmaya yönelik stratejik bir yol haritasıdır.

Bölüm 1: Mimari Farklılık ve Çekirdek DNA

Bu araçların 2026“da nereye gideceğini anlamak için öncelikle kökenlerini ve kod tabanlarında yer alan temel varsayımları incelemeliyiz. n8n ve Flowise arasındaki ayrım en iyi ”Sinir Sistemi“ ve ”Beyin" arasındaki fark olarak anlaşılabilir.”

n8n: Deterministik Sinir Sistemi

n8n (Nodemation), kurumun yatay entegrasyon katmanı olarak hizmet vermektedir. Mimari DNA'sı, verilerin bir tetikleyiciden bir hedefe doğrusal olarak aktığı yönlendirilmiş asiklik grafik (DAG) kavramına dayanmaktadır. 2026 yılında, n8n yapay zeka yeteneklerini dahil etmek için başarılı bir şekilde dönmüştür, ancak temel gücü hala deterministik omurga.

Bir n8n iş akışında belirsizlik genellikle bir özellik değil, bir hatadır. Bir iş akışı yürütüldüğünde, sistem yapılandırılmış JSON verilerinin düğümden düğüme geçmesini bekler. Bu, n8n'i hassasiyetin çok önemli olduğu görev açısından kritik BT işlemleri için rakipsiz kılar. Bir faturanın oluşturulması, bir veritabanı satırının güncellenmesi ve bir Slack bildiriminin gönderilmesi gerekiyorsa, n8n bu işlemler için gereken işlemsel kesinliği sağlar.

Bununla birlikte, n8n'in yapay zekaya yaklaşımı “bileşen tabanlıdır”. AI Agent düğümü güçlü bir araçtır, ancak katı bir mantık yapısı içinde bulunur. Bu, “Yüksek Riskli” otomasyon için benzersiz bir avantaj yaratır. n8n, yapay zekayı tanımlanmış bir iş akışı içinde çalışmaya zorladığından, mimarlar LLM'leri katı deterministik korkuluklarla sarabilirler. Tam olarak ne olacağını tanımlayabilirsiniz önce yapay zeka düşünüyor ve tam olarak ne oluyor sonra yanıt verir. Olasılıksal yapay zekanın deterministik mantık katmanları arasında bu şekilde “sandviçlenmesi”, 2026'da n8n'in tanımlayıcı mimari modelidir.

Dahası, n8n'in genişletilebilirliği “yatay”. 400'den fazla yerel entegrasyonla, otomasyonun değerinin bağlantıların genişliğinden geldiğini varsayar. İster eski ERP sistemleri, ister SQL veritabanları veya modern SaaS API'leri ile etkileşim halinde olsun, n8n evrensel bir çevirmen görevi görür. Onun Fonksiyon Ham JavaScript (ve şimdi Python) çalıştırmaya izin veren node, onu kodlamayı bildiğiniz için sizi cezalandırmayan düşük kodlu bir platforma dönüştürür. Parçalanmış kurumsal yığını bir arada tutan “tutkal” budur.

Flowise: Olasılıksal Bilişsel Motor

Flowise temelde farklı bir paradigmayı temsil etmektedir: Dikey Yapay Zeka Orkestrasyonu. LangChain ve LangGraph için görsel bir arayüz olarak tasarlanan Flowise, dünyayı bir dizi işlem adımı olarak değil, bir anlamsal bağlam ağı olarak görür. Mimarisi, LLM'lerin olasılıksal doğasına özgüdür.

Flowise'da veri sadece JSON değildir; “bağlam ”dır. Flowise'daki düğümler, belirli SaaS uç noktalarından ziyade soyut yapay zeka kavramlarını (Embeddings, Vector Stores, Retrievers ve Memory) temsil eder. Bu, n8n'de inşa edilmesi zahmetli olabilecek karmaşık bilişsel mimarilerin hızlı bir şekilde prototiplenmesine olanak tanır. Örneğin, bir Pinecone vektör deposunu sorgularken geçmiş etkileşimleri özetlemek için bir “Tampon Pencere Belleği” kullanan bir “Diyaloğa Dayalı Geri Alma Aracısı” oluşturmak Flowise'da yerel, sürükle ve bırak bir deneyimdir.

Flowise'ın mimarisi yapay zekanın değişkenliğini yönetmek için tasarlanmıştır. Bir modelin çıktısının bir muhakeme döngüsü içinde başka bir modelin girdisini tetiklediği “düşünce zincirlerini” ele almak için sofistike mekanizmalar içerir. Bu “döngü” yeteneği - bir yapay zekanın çözülene kadar bir problem üzerinde yinelemesi gereken ajan davranışları için gereklidir - Flowise'in parladığı yerdir. n8n döngü yetenekleri sunarken, Flowise'in LangGraph aracılığıyla uygulanması, insan problem çözme modellerini taklit eden daha doğal, durum yönetimli ajan döngüleri sağlar.

Bu bilişsel derinliğin karşılığı, genişlik eksikliğidir. Flowise “geleneksel” otomasyon konusunda daha az beceriklidir. Flowise'dan “yeni bir CSV için bir klasörü izlemesini, ayrıştırmasını ve bir FTP sunucusuna yüklemesini” istemek teknik olarak mümkündür, ancak n8n ile karşılaştırıldığında mimari olarak gariptir. Flowise, birincil iş yükünün dijital aktarım değil, bilişsel dönüşüm olduğunu varsayar.

Yakınsama: Hibrit Mimariler

2026'da gözlemlediğimiz en sofistike dağıtımlar bu mimariler arasında seçim yapmıyor; onları kaynaştırıyor. Yükselişine tanık oluyoruz Hibrit Nöro-Bilişsel Mimari.

Bu modelde, n8n Vücut olarak hareket eder, duyusal girdiyi (web kancaları, e-postalar, API çağrıları) ve motor çıktıyı (veritabanı yazımları, API gönderileri) ele alır. Flowise Beyin görevi görür, n8n'den yapılandırılmamış verileri alır, karmaşık muhakeme veya RAG (Retrieval-Augmented Generation) gerçekleştirir ve yapılandırılmış bir kararı yürütülmesi için n8n'ye geri gönderir.

Örneğin, bir müşteri destek sistemi gelen e-postaları dinlemek için n8n kullanabilir (Tetikleyici). n8n daha sonra HTML'yi çıkarır, metni biçimlendirir ve bir Flowise API uç noktasına bir yük gönderir. Flowise metni alır, bir vektör deposundan ilgili politika belgelerini alır, bir taslak yanıt oluşturur ve n8n'e geri gönderir. n8n daha sonra e-postayı SMTP aracılığıyla göndermeden önce bir insan yöneticinin onaylaması için bu taslağı Slack'e gönderir (Döngüde İnsan). Bu mimari, n8n'in işlemsel güvenilirliğinden ve Flowise'ın muhakeme derinliğinden yararlanarak her ikisinin de zayıflıklarını azaltır.

Bölüm 2: Ekonomik Manzara - Fiyatlandırma, Ruhsatlandırma ve Ticari Uygulanabilirlik

Kurumlar ve ajanslar için bir platformun teknik becerileri, ekonomik ve yasal uygulanabilirliği karşısında genellikle ikinci planda kalmaktadır. 2025 yılı bu alanda, özellikle “Adil Kod” lisanslaması ve ticari kullanımın tanımı konusunda çalkantılı değişikliklere sahne oldu.

n8n: “Adil Kod” Tartışması ve İnfaz Ekonomisi

n8n'in 2026'daki yolculuğu, yeni bir teknolojiye geçişiyle tanımlanmıştır. Uygulamaya Dayalı Fiyatlandırma Modeli kendi kendini barındıran kullanıcılar için. Tarihsel olarak, n8n'i kendi kendine barındırmanın cazibesi maliyet öngörülebilirliğiydi: sunucunuz için ödeme yapıyordunuz ve yazılım ücretsizdi. Bu model, n8n'in gelirini sağladığı değerle -otomasyon verimiyle- uyumlu hale getirmek için değiştirildi.

Sürdürülebilir Kullanım Lisansı

n8n'in şu olduğunu anlamak çok önemlidir değil Katı OSI tanımına göre Açık Kaynak. Şunlar altında çalışır Sürdürülebilir Kullanım Lisansı. Bu “Adil Kod” modeli, dahili iş amaçları için ücretsiz kullanıma izin verir. Bir şirket n8n'e tek kuruş ödemeden (Community Edition'ı kullanarak) kendi bordro, pazarlama ve BT operasyonlarını otomatikleştirmek için n8n'i kullanabilir.

Ancak, lisans aşağıdakileri kesinlikle yasaklamaktadır ticari yeniden dağıtım. Eğer n8n birincil değer faktörü ise, n8n'i bir SaaS ürününe saramaz ve başkalarına “Hizmet Olarak Otomasyon” satamazsınız. Bu ayrım, acenteler için bir mayın tarlası yaratır. Bir ajans, tek bir n8n örneği oluşturup 50 farklı müşteri için iş akışlarını barındıramaz ve onlardan aylık abonelik ücreti talep edemez. Bu bir “yönetilen hizmet” teşkil eder ve özel bir ticari lisans veya ortaklık anlaşması gerektirir.

2026 Self-Hosted Fiyatlandırma Değişimi

Toplumun büyük tepkisini çeken bir hareketle n8n, kendi kendine barındırılan “Business” planlarına yürütme sınırları getirdi.

Mekanizma: Yeni model aşağıdakiler için ücret almaktadır İş Akışı Yürütmeleri. Karmaşıklıktan bağımsız olarak bir iş akışı her çalıştığında bir yürütme sayılır.
Etki: Yüksek hacimli, düşük karmaşıklıktaki görevler için (örneğin, basit bir olayı günlüğe kaydetmek için günde 50.000 kez tetiklenen bir web kancası), bu fiyatlandırma modeli cezalandırıcıdır. Daha önce $20 VPS'de milyonlarca yürütme gerçekleştiren kullanıcılar, ticari katmanları tetiklediklerinde artık binlerce avroya ulaşan faturalarla karşılaşıyor.
Kurumsal Gerçeklik: İşletmeler için bu değişim yönetilebilir ve diğer SaaS maliyetleriyle uyumlu. Ancak n8n'in ilk çekirdeğini oluşturan “bootstrapper” demografisi için bu, kendi kendini barındırma ethosuna ihanet anlamına geliyor.

Şunu belirtmek önemlidir ki Topluluk Sürümü ücretsiz kalır ve teknik olarak, ücretli planların yaptığı gibi sabit kodlanmış yürütme sınırlarını zorlamaz, ancak SSO, IAM ve granüler RBAC gibi kritik kurumsal özelliklerden yoksundur. Bu da büyüyen kuruluşları eninde sonunda ücretli yürütme modeline zorlayan bir “özellik duvarı” yaratıyor.

Flowise: Apache 2.0 Avantajı

Bunun tam aksine, Flowise saf ve temiz bir Apache 2.0 lisansına sahiptir. Bu, neredeyse sınırsız özgürlüğe izin veren izin verici bir özgür yazılım lisansıdır.

Ticari Özgürlük

Ajanslar ve işletmeler Flowise'ı alabilir, kaynak kodunu değiştirebilir, arayüzü beyaz etiketleyebilir ve telif ücreti ödemeden veya ortaklık anlaşmaları imzalamadan ticari bir ürünün parçası olarak yeniden satabilir. Bu, Flowise'ı tescilli “Yapay Zeka Çalışanı” platformları oluşturan Yapay Zeka Ajansları için inanılmaz derecede çekici bir alt tabaka haline getiriyor. Üzerine inşa ettiğiniz IP'nin sahibi sizsiniz.

Bulut Pivotu

Para kazanmak için Flowise, yönetilen ürün yelpazesini agresif bir şekilde genişletti Flowise Bulut teklif ediyorum.

Önerme: Kod ücretsiz olsa da, yapay zeka için altyapı zordur. Flowise Cloud, Vektör Depolarını yönetmenin, sohbet geçmişini kalıcı hale getirmenin ve Python çalışanlarını ölçeklendirmenin zorluklarını ortadan kaldırıyor.
Fiyatlandırma: Fiyatlandırma kullanıma dayalı olup “Tahminlere” (AI yanıtları) odaklanmaktadır.
- Başlangıç: 10.000 tahmin için ~$35/ay.
- Profesyonel: 50.000 tahmin için ~$65/ay.
Ayrıcalıklı Özellikler: Flowise Cloud, LLM performansını derecelendirmek için yerleşik değerlendiriciler ve yönetilen vektör veritabanlarıyla sorunsuz entegrasyonlar gibi kendi kendine barındırması zahmetli özellikler içerir. DevOps yerine hızlı mühendisliğe odaklanmak isteyen ekipler için “piller dahil” bir seçenek olarak işlev görür.

Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO) Karşılaştırması

Aşağıdaki tablo, ayda 1 Milyon otomasyon/öngörü çalıştıran orta ölçekli bir ajans için Toplam Sahip Olma Maliyetini göstermektedir.

Maliyet Bileşeni	n8n (Kendi Kendine Barındırılan İşletme)	Flowise (Self-Hosted)
Yazılım Lisansı	~667€/ay (Baz) + 1 milyon yürütme için fazla ücret	$0 (Açık Kaynak)
Altyapı (VPS)	$40-$80/ay (Node.js için Yüksek CPU)	$40-$80/ay (Vektör operasyonları için yüksek RAM)
Veritabanı Barındırma	$20/ay (PostgreSQL)	$50/ay (PostgreSQL + Vector DB)
DevOps Overhead	Moderate (Updates, Backups)	Yüksek (Managing Vector Stores, Python deps)
Commercial Risk	Yüksek (Must adhere to Fair Code limits)	Düşük (Apache 2.0 permissive)
Estimated Monthly TCO	~$1,000 – $2,000+	~$150 – $300

Analiz: n8n demands a higher direct financial premium for its software, justifying it with superior stability and enterprise tooling. Flowise is “free like a puppy”—the software cost is zero, but the operational complexity of managing an AI-native stack (vector databases, embeddings, python runtimes) shifts the cost to engineering hours.

Part 3: The AI Battleground – Capabilities and Innovation

The years 2025 and 2026 are defined by the maturity of AI integration. Both platforms have moved beyond simple “Chat with OpenAI” nodes into sophisticated agentic frameworks.

Flowise: The Native Habitat of the LLM

Flowise is built for the AI Native. Its capabilities map 1:1 with the bleeding edge of the LangChain ecosystem.

1. Advanced RAG and Context Management

Flowise treats Retrieval Augmented Generation (RAG) as a first-class citizen. The visual interface allows users to construct complex RAG pipelines that include:

recursive text splitting to optimize chunk sizes for specific models.
hybrid search combining keyword and semantic retrieval.
re-ranking of retrieved documents to improve accuracy.Crucially, Flowise includes “Memory” nodes (e.g., BufferWindowMemory, ZepMemory) that manage the context window of the LLM automatically. In n8n, managing conversation history often requires manually reading/writing JSON files or database rows; in Flowise, it is a simple drag-and-drop node that persists state across sessions.

2. Multi-Agent Orchestration

Flowise excels at Çok Ajanlı Sistemler. Using the “Supervisor” or “Worker” patterns, users can build fleets of agents where a master agent delegates tasks to sub-agents.

Örnek: A “Marketing Supervisor” agent receives a campaign goal. It delegates research to a “Search Agent,” drafting to a “Copywriter Agent,” and image creation to a “DALL-E Agent.”
This orchestration is visualized as a graph, making it easier to debug the complex inter-agent handoffs that are opaque in code-only frameworks.

3. Evaluation-Driven Development

A critical feature introduced in late 2024 is Evaluations. Flowise allows developers to run “test sets” against their agents. You can define a dataset of questions and “golden answers,” and Flowise will run the agent against them, using another LLM to grade the accuracy and relevance of the responses. This “LLM-as-a-Judge” capability is essential for moving agents from prototype to production, providing quantitative metrics on agent performance.

n8n: The Integration-First AI Wrapper

n8n has responded to the AI wave by turning its massive integration library into a toolkit for agents.

1. The “Tool Use” Paradigm

The defining feature of n8n’s AI implementation is Tool Calling. The Yapay Zeka Ajanı node in n8n allows you to connect herhangi bir of n8n’s 400+ standard nodes as a “Tool” for the LLM.

Power: You can give an LLM a “tool” to query a PostgreSQL database, another to send a Slack message, and another to create a Jira ticket. The LLM determines Eğer ve when to use these tools based on the conversation.
Simplicity: This democratizes agent building. You don’t need to write a Python function to define a tool; you just drag a “Google Sheets” node and connect it to the agent. This seamless bridging of deterministic tools and probabilistic agents is n8n’s killer feature.

2. Human-in-the-Loop (HITL) Superiority

For enterprise automation, full autonomy is often a liability. n8n dominates in Döngüdeki İnsan workflows.

Mechanism: Bu Wait for Webhook node or specific approval nodes allow a workflow to pause indefinitely. An AI agent can draft an email, send it via Slack to a manager with “Approve” and “Edit” buttons, and then go to sleep. When the manager clicks “Approve” (perhaps hours or days later), the workflow wakes up and executes the send action.
Comparison: While Flowise allows for HITL within a chat session, n8n extends HITL into the asynchronous world of business communication (Email, Teams, Slack), making it the superior choice for “supervised autonomy”.

3. Recursive Loops and Memory

By 2026, n8n improved its support for loops, allowing for more agentic “reflection.” However, memory management in n8n is still largely manual. You must explicitly design nasıl conversation history is stored and retrieved (e.g., in a Redis or Postgres DB), whereas Flowise handles this largely “under the hood”.

Part 4: Strategic Implementation Guide for 2026

For the decision-maker, the choice is rarely binary. It is about fitting the tool to the topology of the problem.

The “Right Tool for the Job” Matrix

Requirement	n8n is the Strategic Choice When…	Flowise is the Strategic Choice When…
Primary Workload	Moving data between systems (ETL, Sync).	Reasoning over unstructured data (Text, PDF).
Developer Profile	IT Ops, DevOps, JavaScript Developers.	AI Engineers, Prompt Engineers, Python Devs.
Reliability Needs	High Determinism: “If X happens, Y must happen.”	High Adaptability: “If X happens, figure out Y.”
Data Sources	SQL Databases, ERPs, REST APIs.	Vector Databases, PDF/DocX Files, Websites.
Deployment	On-Premise integration with legacy stack.	Cloud-native AI application hosting.
Lisanslama	Internal use only (Fair Code).	Commercial resale / White-label (Apache 2.0).
Scaling Model	Vertical scaling of node execution.	Horizontal scaling of stateless API requests.

The Agency Model: “Hosting for Clients”

A major area of confusion in 2026 is how agencies can monetize these tools.

The n8n Trap:

Agencies often attempt to sell “Automation” by hosting a single n8n instance and segregating clients by “Project.” This is dangerous under the Sustainable Use License. If you charge a client a monthly fee to access or benefit from a workflow hosted on your n8n instance, you are likely acting as a “Managed Service Provider” (MSP), which violates the license.

Çözüm: Agencies using n8n should adopt a Consultancy Model. Set up the n8n instance on the client’s infrastructure (or a VPS the client pays for). The client owns the license and the instance; you charge for the service of building and maintaining the workflows. This keeps you compliant.

The Flowise Opportunity:

Flowise’s Apache 2.0 license enables the SaaS Model. An agency can spin up a massive Flowise instance, white-label the UI with their own branding, and sell “AI Chatbots” to 100 dentists for $99/month. Because the license permits commercial redistribution, the agency captures the full value of the software stack without license anxiety.

Part 5: Future Outlook and Recommendations

As we look toward 2026, the boundaries between these platforms will continue to blur, but their centers of gravity will remain distinct.

The Commoditization of Logic

Basic logic (IF/THEN) is becoming a commodity. The value in automation is moving up the stack toward Agency. In 2026, we expect n8n to introduce more native “Agentic” features, perhaps abstracting away the complexity of vector stores to compete with Flowise. Conversely, Flowise will likely deepen its integration library, trying to reduce its reliance on external tools like n8n for basic tasks.

The Rise of “Sovereign AI”

Data privacy regulations (GDPR, CCPA) and corporate espionage concerns are driving a move toward Egemen Yapay Zeka—running models locally. Both n8n and Flowise support local inference (via Ollama, LocalAI). However, Flowise is currently better positioned for this, with deeper support for local vector stores and embeddings that run entirely offline. For highly regulated industries (Finance, Healthcare), a self-hosted Flowise instance pointing to a local Llama 3 model is the gold standard for 2026 privacy compliance.

Recommendation: Build the Hybrid Core

For the enterprise architect, the recommendation is clear: Do not choose. Implement both.

Deploy n8n as your enterprise integration bus. Let it handle the reliable, high-volume, deterministic traffic of your business. Let it be the gatekeeper that manages authentication, rate limiting, and HITL approvals.
Deploy Flowise as your cognitive processing unit. Treat it as a microservice that n8n calls whenever it needs “intelligence.” Let Flowise handle the messy, probabilistic work of talking to LLMs and managing context.

By decoupling the “Hands” (n8n) from the “Brain” (Flowise), you build an architecture that is resilient, scalable, and ready for the rapid advancements in AI that 2026 will inevitably bring.

Part 6: Advanced Implementation Scenarios

To fully grasp the power of these platforms, we must examine specific, high-value implementation patterns that are defining the state of the art in 2026.

Scenario 1: The “Smart” Customer Support Triage

Meydan okuma: A high volume of incoming support tickets requires classification, sentiment analysis, and automated drafting of responses, but high-value clients require human oversight.

Mimari:

Ingestion (n8n): n8n triggers on a new ticket in Zendesk. It fetches the customer’s tier from Salesforce.
Routing (n8n): If the customer is “VIP,” the workflow branches to a high-priority path.
Cognition (Flowise): n8n sends the ticket body to a Flowise endpoint.
- Flowise Agent: Uses a “Classification Chain” to tag the ticket (e.g., “Billing,” “Technical,” “Feature Request”).
- Flowise RAG: Queries a vector store of technical documentation to find the answer.
- Flowise Draft: Generates a polite, technically accurate response using the retrieved context.
Oversight (n8n):
- Standard Client: If confidence is >90%, n8n posts the reply automatically.
- VIP Client: n8n posts the draft to a private Slack channel with a “Approve/Edit” button (HITL).
Execution (n8n): Upon approval, n8n updates Zendesk and marks the ticket as resolved.

Why this wins: It uses n8n for what it’s good at (CRM lookups, Slack interactivity, reliable routing) and Flowise for what it’s good at (RAG, semantic understanding).

Scenario 2: The Legal Document Analyzer

Meydan okuma: A law firm needs to summarize and extract key dates from thousands of PDF contracts.

Mimari:

Trigger (n8n): Watch a Google Drive folder for new PDFs.
Processing (Flowise):
- n8n uploads the file to Flowise’s API.
- Flowise uses a PDF Loader ve Recursive Character Text Splitter to chunk the document.
- Flowise runs an Extraction Chain to pull out “Effective Date,” “Termination Clause,” and “Liability Cap.”
Storage (n8n): Flowise returns the structured JSON. n8n validates the dates and writes the data into a PostgreSQL database and a Notion dashboard.

Why this wins: Flowise’s native PDF handling and chunking strategies are far superior to n8n’s basic file parsing. But n8n’s ability to write to Notion/Postgres reliably ensures the data actually lands where it’s needed.

FAQ: Navigating the 2026 Landscape

Q: Can I use n8n’s Community Edition for my agency?

A: You can use it for your agency’s internal operations (e.g., your own invoicing). You cannot use it to host a paid automation service for your clients where you effectively resell the software. You must either buy a partner license or set up separate instances that your clients own.

Q: Is Flowise truly “no-code”?

A: It is “low-code.” While you don’t need to write Python, you do need to understand AI concepts. You need to know what a “temperature” setting does, what “chunk overlap” means, and why “vector dimensions” matter. It requires a “Prompt Engineer” mindset rather than a “Software Engineer” mindset.

Q: Does n8n support local LLMs like Llama 3?

A: Yes. n8n can connect to any OpenAI-compatible API. If you run Ollama or LocalAI on your server, n8n can talk to it just like it talks to GPT-4. This is a powerful way to build “free” AI agents (minus hardware costs).

Q: How do I debug a Flowise agent?

A: Flowise offers a visual trace of the chain execution, showing the input and output of every node. In 2026, this is enhanced by integrations with observability tools like LangSmith and LangFuse, which allow for deep inspection of the agent’s “thought process” and token usage.

Q: What happens if I exceed my n8n self-hosted execution limit?

A: On the paid Business plans, you are charged overage fees. On the legacy Community Edition, there are no hard limits, but you lack the features to manage high-scale deployments effectively (e.g., no worker mode for scaling across multiple CPUs). Users managing millions of executions usually find the Enterprise license more economical than paying ad-hoc overages.

Final Verdict

The choice between n8n ve Flowise is not a zero-sum game; it is an architectural decision about specialization.

n8n'i seçin if your primary problem is Logistics: moving data, enforcing business rules, and connecting disparate applications with high reliability.
Choose Flowise if your primary problem is Cognition: synthesizing information, generating content, and reasoning over unstructured data.
Choose Both if you want to build the Enterprise of the Future: a system where reliable digital logistics support a sophisticated cognitive brain, capable of not just working harder, but working smarter.

Flowise vs. n8n: Ajan Altyapısı Kılavuzu