市面上多数自动化工具解决的是“执行”，真正难的是“定义”——也就是把一句“我想自动化线索管理”分解成可执行步骤。本文对比了 5 款主流平台：Zapier、Make、n8n、OpenAI AgentKit 与 MaybeAI，从执行模型、AI 支持度到用户门槛做系统性分析。

TL;DR

多数自动化工具解决“执行”，真正的壁垒在“定义”。

Zapier 快但贵，Make 灵活但难入门，n8n 强但偏技术，AgentKit 适合 AI 原生产品，而 MaybeAI 则专注于把模糊意图转化为可执行计划。定义清晰，自动化才能真正落地。

一、为什么多数工作流工具假设你已经知道自己想要什么

测试 5 款平台的过程中，一个共性问题反复出现：

“工具都擅长执行，却假设你已经能清晰描述需求。”

从“我想自动化销售线索数据完善”到真正落地，中间有十几个微决策：

• 触发条件？

• 数据来源？

• 字段定义？

• 出错时怎么办？

这部分没人帮你拆。

二、Zapier：非技术用户的快速方案

适合人群：市场与小团队用户。

核心能力：连接 7000+ 应用，提供“当A发生时执行B”的自动触发逻辑。

体验要点：

• 启动简单，学习成本低。

• 定价按“任务数”计费，4 步流程=4个任务，运行 200 次即超额。

• 适合临时集成，不适合复杂多步场景。

结论：适合“今天就要跑起来”的一次性自动化。

三、Make（原 Integromat）：为可视化思维者设计

适合人群：运营、代理商、流程设计师。

核心能力：拖拽式界面 + 条件分支 + 并行执行。

体验要点：

• 灵活度高于 Zapier，支持复杂逻辑。

• 起步价低，但需要对流程结构有概念。

• 若缺乏清晰需求，会被空白画布困住。

结论：强大但依赖“定义清晰”的前提。

四、n8n：开发者主导的自动化平台（含 AI Builder）

适合人群：技术团队、创业公司、注重隐私的组织。

核心能力：开源、自建或云端，支持 JavaScript 逻辑与自定义 API。

新功能：AI Workflow Builder（Beta）—可用自然语言生成初始流程。

体验要点：

• 自建可免费，云版起价 $20/月。

• AI Builder 能生成起点，但仍需手动完善字段与逻辑。

• 适合懂技术、要灵活控制的用户。

结论：适合技术型团队；AI 提示帮助入门，但无法代替人做规格定义。

五、OpenAI AgentKit：面向 AI 原生工作流

适合人群：构建 AI 产品的开发者、客服自动化团队。

核心能力：可视化 Agent Builder、ChatKit、Connector Registry 与 Evals 评估机制。

体验要点：

• Beta 阶段，支持多 Agent 协作、内嵌评测、版本控制。

• 可导出 Python/TypeScript 代码。

• 聚焦“推理型任务”，非单纯 API 集成。

• 需要 OpenAI API 及模型计费。

结论：定位于 AI 智能体构建，而非传统工作流执行；仍缺乏回滚与监控等生产特性。

六、MaybeAI：当你还不确定自己想要什么时

适合人群：运营经理、产品策划、销售团队。

核心能力：以自然语言描述业务需求，自动拆解为“可执行工作流”。

技术路径：

• 意图识别模块（Intent Recognition）：理解模糊业务需求。

• 规划生成模块（Plan Generation）：生成最优执行计划。

• 工具调用模块（Tool Invocation）：通过 MCP 标准调用或短路调用执行任务。

• 学习固化层（Learning Solidification）：将成功经验沉淀为可复用工作流。

实际表现：

当用户说“自动化销售线索完善”时，MaybeAI 会内部拆解出：

• 数据源：LinkedIn → 官网 → Crunchbase

• 备选路径：如 LinkedIn 为私有则转向官网

• 字段定义：公司规模、营收区间、技术栈

• 更新策略：仅补空字段或全部覆盖
  并以“8步可执行方案”呈现。用户确认后，系统自动构建并执行。

差异点：

平台	AI 功能定位	用户前提
n8n AI Builder	从描述生成工作流雏形	用户需能定义需求
AgentKit	构建具推理能力的 AI Agent	用户明确场景
MaybeAI	帮助用户先“搞清楚要什么”再执行	用户仅需描述目标

七、五个平台对比总览

维度	Zapier	Make	n8n	AgentKit	MaybeAI
用户定位	非技术	可视化	开发者	AI 产品团队	业务人员
自动化类型	任务执行	复杂逻辑	高度自定义	智能体推理	业务意图分解
定价模式	按任务	按操作	按执行	按模型调用	按智能等级与价值
优势	上手快	灵活可视化	可自建	推理与评测能力	自动拆解与学习
局限	成本高	需明确定义	学习曲线陡	Beta 阶段	尚属新兴方向

八、趋势判断：定义层自动化将成为下一个竞争焦点

过去十年自动化的竞争集中在“执行层”：接口数、触发类型、任务速度。
下一阶段的竞争将转向“定义层”：

• 如何帮助用户澄清需求；

• 如何把模糊意图分解为可执行逻辑；

• 如何让系统在使用中自学习、固化方案。

MaybeAI 正在这一层发力——以“系统执行，用户控制”为哲学，让定义与执行闭环形成自进化。

九、结语：真正的瓶颈不是工具，而是清晰度

95% 的自动化尝试失败，不是因为工具不行，而是因为人们没想清楚要自动化什么。

n8n 的 AI Builder 与 AgentKit 降低了构建门槛，但仍假设用户能清晰描述目标。

MaybeAI 则把核心难点前移——先帮你定义，再去执行。

当自动化平台不再只是“跑任务”，而能理解“你到底想实现什么”，自动化才算真正开始。