n8n vs Make (Integromat)：2026 年 AI 工作流自动化谁更胜一筹？

简短回答：n8n 是开源且可自托管的，拥有原生代码节点和 AI/Agent 构建模块——对于构建重度 AI 自动化、希望掌控一切且不想按任务付费的开发者来说，是更好的选择。Make（原 Integromat）是一个精良的托管可视化平台，学习曲线平缓，连接器丰富——更适合希望使用托管工具和简洁可视化构建器的团队。对于需要自定义逻辑的 AI 管道，选 n8n；对于托管可视化自动化，选 Make。

概览

n8nMake

来源开源，可自托管托管 SaaS AI 节点原生（LLM、Agent、向量）连接器 + 模块 自定义代码支持（JS/Python 节点）有限 定价免费自托管按操作计费 最佳适用场景开发者构建的 AI 工作流托管可视化流程

区别在哪

n8n 在 AI 方面投入巨大：提供 LLM 调用、Agent 和向量存储的节点，并且可以在需要自定义逻辑的步骤中自由编写代码。自托管意味着数据留在本地，且无需按任务付费——这对生产级 AI 自动化很有吸引力。

Make 是一种精良的托管体验：强大的可视化画布、丰富的应用连接器以及平缓的学习曲线。当你希望使用托管工具且无需自托管或编写大量代码时，它非常出色。

如需三方对比（含 Zapier），请参阅 n8n vs Zapier vs Make；如需 AI 任务演练，请参阅 AI 办公自动化。

如何选择

需要自定义代码、自托管、无按任务费用的 AI 工作流？ 选 n8n。

需要托管、可视化、团队易上手？ 选 Make。

数据必须留在本地？ 选 n8n（自托管）。

主要连接 SaaS 应用，AI 逻辑很少？ 选 Make（或 Zapier）。

常见问题

哪个更适合 LLM/Agent 步骤？ n8n，拥有原生 AI 节点和代码灵活性。 哪个更容易学习？ Make，拥有精良的可视化构建器。 哪个避免按任务收费？ 自托管的 n8n。

结论

对于开发者构建的 AI 自动化，如果控制权、自定义代码和自托管很重要，n8n 是更合适的选择，且避免了按操作计费的成本。对于希望使用简洁、托管式可视化构建器且连接器丰富的团队，Make 体验更流畅。根据你需要多少自定义 AI 逻辑，以及你有多看重托管式免运维工具来做决定。

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*最后更新：2026 年 6 月。请访问 n8n 和 Make 官网确认功能和定价。*