如何从零开始使用 Make AI 搭建第一个自动化工作流？

海边的贝壳 2026-01-10 20:46 AI问答社区 3

Make AI（原名Integromat）是一款领先的可视化无代码自动化平台，通过AI技术帮助用户轻松构建跨应用的工作流程，无需编写代码即可实现复杂业务流程的自动化。

作为一个长期关注效率工具的创作者，我第一次接触Make就被它的强大功能震撼了——想象一下，只需要拖拽几个模块，就能让系统自动处理邮件、生成报告、甚至发布社交媒体内容，这种感觉就像拥有了一个不知疲倦的数字化助手！😊

🤖 Make AI 到底是什么？

Make AI 不仅仅是一个简单的自动化工具，而是将人工智能与工作流深度融合的智能平台。它最初在2016年以Integromat的名字诞生，后来被流程挖掘公司Celonis收购，并在2022年更名为Make。核心定位是让非技术人员也能像开发者一样搭建复杂的业务流程，真正实现“民主化”的自动化。

最让我印象深刻的是，Make 最近引入了 AI Agents（智能代理） 功能，这让传统的工作流从静态规则升级为能够动态决策的智能系统。比如，它可以自动分析客户邮件的情感倾向，然后决定是转给客服还是销售部门，这种智能化程度在传统自动化工具中很难实现。

🎯 核心功能亮点

Make AI 的功能组合相当强大，我总结为以下几个关键点：

可视化拖拽搭建

像搭积木一样构建工作流，每个模块代表一个应用或操作
无需编程基础，通过连接线定义流程逻辑
实时调试面板，错误定位效率提升3倍以上

AI Agents 智能代理

基于AI实现动态、上下文感知的流程自动化
支持自动决策与实时适应变化的任务
可以处理如邮件分类、情感分析、内容生成等智能任务

强大的集成生态

支持2000+应用集成，涵盖主流工具如OpenAI、Google Workspace、Notion、Slack等
自定义HTTP请求，可以连接任何有API的服务
企业级安全合规，符合GDPR、SOC2标准

复杂逻辑处理

支持条件分支、循环、错误处理等高级逻辑
无限流程分支和并行处理能力
比Zapier更适合处理复杂嵌套逻辑

从我实际使用经验来看，Make 的动画视觉效果确实是同类工具中最出色的，工作流的执行过程就像看一场精心编排的舞蹈，每个步骤都清晰可见。

💼 主要应用场景

在实际工作中，Make AI 可以应用于几乎所有业务领域：

营销自动化（我的最爱！）

自动抓取行业资讯，生成摘要并发布到社交媒体
潜在客户追踪，自动触发邮件营销序列
竞争对手动态监控，实时推送警报

销售流程自动化

CRM数据同步，商机自动分配
合同审批流程自动化
客户跟进提醒

个人生产力提升

自动保存邮箱附件到云盘
信息聚合：将RSS订阅内容自动整理到Notion
智能内容创作：结合AI生成文章初稿

举个例子，我设置了一个工作流，每天自动抓取Github上热门的Java项目，通过DeepSeek-R1 API分析总结，然后保存到Notion知识库。整个过程完全自动化，为我节省了大量手动操作时间。

💰 定价方案详解

Make 提供阶梯式定价，适合不同需求的用户：

计划类型	月费	操作次数/月	核心功能
免费版	免费	1,000次	基础功能，适合体验
Core（核心）	$9	10,000次	每分钟运行、API访问
Pro（专业）	$16起	10,000次起	优先运行、自定义变量
Teams（团队）	$29起	10,000次起	多人协作、模板共享
Enterprise（企业）	定制	无限制	专属支持、SLA保障

个人建议新手可以从免费版开始，熟悉基本操作后再升级。需要注意的是，Make 的“操作次数”计算方式比较特殊——工作流中每个节点的执行都算一次操作。比如一个10个节点的工作流完整运行一次，就消耗10次操作额度。

🆚 与其他工具的对比

与市场上其他自动化工具相比，Make 的定位十分独特：

vs Zapier：Zapier更简单易用，但Make在处理复杂逻辑时更强大。Zapier的费用通常比Make高出35-50%
vs n8n：n8n是开源方案，更适合技术用户，而Make的界面更友好
vs 国内扣子(Coze)：扣子更侧重聊天机器人场景，Make在工作流自动化方面更专业

从我实际体验来看，如果你需要处理中度到复杂的自动化需求，Make 是性价比最高的选择。但如果是简单的单点自动化，Zapier可能更容易上手。

🚀 如何开始使用？

作为新手，我建议按照以下步骤入门：

注册账号：访问Make官网点击“Get started free”
熟悉界面：在控制台点击“Create a new scenario”创建第一个工作流
选择模板：从丰富的模板库开始，比如设置一个Gmail到Google Drive的自动备份
测试运行：点击“Run once”测试流程，确认无误后启用自动运行
逐步复杂化：从简单流程开始，逐步添加分支逻辑和错误处理

实用小贴士：

中文支持相对较弱，可以配合浏览器翻译插件使用
免费版有15分钟调度间隔，不适合需要实时响应的场景
多利用错误处理模块，让工作流更健壮

💡 使用心得与建议

用了Make大半年后，我最大的感受是：它彻底改变了我的工作方式。以前需要手动处理的重复性任务，现在都交给了自动化工作流。不过也要诚实地说，Make 的学习曲线确实存在，特别是涉及到复杂逻辑时，需要一定的学习成本。

对于想要入坑的朋友，我的建议是：

先从解决一个具体的痛点开始，不要想着一口吃成胖子
多利用社区资源和模板，站在巨人的肩膀上
定期审查和优化现有工作流，删除不必要的步骤

总的来说，Make AI 是当前“AI+自动化”领域中最值得投资的工具之一。无论是个人用户还是企业团队，都能从中获得巨大的效率提升。在AI时代，善用这类工具真的能让你事半功倍！

引用来源

引用总结：本文引用了百度百科、微信公众号、CSDN博客等多个权威平台的内容，数据来自太平洋科技、阿童木学AI、疯哥等专业来源，确保信息的专业性和可靠性。

延伸问题解答

1. Make AI 适合完全不懂编程的小白使用吗？

绝对适合！Make 的设计初衷就是让非技术人员也能轻松上手。通过直观的可视化界面，你只需要拖拽连接各个应用模块，就像搭积木一样简单。不过对于复杂的逻辑判断，还是需要一定的逻辑思维能力。建议从模板开始，逐步学习。

2. Make AI 在国内的访问速度和使用体验如何？

由于Make的服务器主要在欧洲，国内访问速度有时可能较慢。中文支持相对较弱，界面主要是英文，但可以借助浏览器翻译插件改善体验。总体来说，对于常规使用影响不大，但实时性要求高的场景可能需要考虑这点。

3. Make AI 在数据安全方面有哪些保障？

Make 提供企业级的安全保障，包括数据加密传输、GDPR合规、SOC2认证等。企业版还支持单点登录(SSO)和完整的审计日志功能，确保数据安全可控。对于绝大多数商业用途来说，安全性是足够可靠的。

4. 如何利用 Make AI 与 ChatGPT 等AI工具结合使用？

Make 直接集成了OpenAI的API，可以轻松将ChatGPT等AI能力嵌入工作流。比如可以设置自动将收到的客户咨询转发给ChatGPT生成回复草稿，或者用AI自动分析社交媒体情感倾向，大大扩展了自动化的智能化程度。

5. Make AI 在企业发展不同阶段的适用性如何？

对于初创团队，免费版就足够试用验证；中小企业可以选择Pro版获得更频繁的调度执行；大型企业则适合定制化的企业版。Make 的良好扩展性让它能够伴随业务成长，从简单的单点自动化逐步升级到全业务流程的智能化管理。

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