本文对比多种大模型工具调用方式（显式调用、MCP、RL、规则与混合路由），总结各自优缺点与适用场景，帮助工程选型与组合落地。

工作流平台大体分为三类：代码工作流、可视化工作流、对话式创建工作流。它们在表达方式、可控性、协作与门槛上各有取舍。本文做一个中立、通俗的梳理，帮助读者快速理解三类形态的定位与适用场景。

对 Capalyze、Genspark 和 Maybe AI 的同任务实测，比较它们在 Twitter 数据获取、分析质量与实用性 方面的差异，为有社媒分析需求的个人与团队提供参考。

本文以中立、实用的视角，对当前主流浏览器自动化与网页数据工具进行评测与对比。内容涵盖传统爬虫框架、浏览器级自动化、AI 增强型爬取工具、AI 浏览器，以及结合“意图规划 + 确定性执行”的新型方案，帮助你找到最适合团队需求的技术栈。

“技术上可行 ≠ 商业上可行”。本文延续《配置型 AI 平台为何难以持续？》，系统梳理 RPA / Agent / Workflow 在企业自动化中的定位与协同：RPA 在高确定性流程上的长期价值、Agent 在不确定任务中的边界拓展，以及为什么以 Workflow 为中枢、配套固化与治理机制，才更接近真实可用的工程解法。

实测对比 Zapier、Make、n8n、AgentKit 与 MaybeAI，解析从任务执行到需求定义的差距。MaybeAI 通过意图识别与工作流固化，让自动化更懂用户。

理解 Skill 与 Workflow 的区别，了解 MaybeAI 如何通过知识驱动执行，让自动化在每次运行中学习与优化。

MaybeAI 分享在 MCP 框架下构建生产级 AI 工作流的经验：从动态代码生成转向规划期验证与组件化执行，实现自然语言规划与确定性执行的结合。

MaybeAI 分享在 MCP 框架下构建生产级 AI 工作流的经验：从动态代码生成转向规划期验证与组件化执行，实现自然语言规划与确定性执行的结合。

理解 Skill 与 Workflow 的区别，了解 MaybeAI 如何通过知识驱动执行，让自动化在每次运行中学习与优化。