26a - n8n 与 Make.com 对比

本文是《AI Agent 实战手册》第 26 章第 1 节。 上一节：25f-安全加固 | 下一节：26b-n8n-AI-Agent节点配置

概述

n8n 和 Make.com（原 Integromat）是 2025-2026 年最受关注的两大工作流自动化平台，尤其在 AI Agent 工作流构建领域各有千秋。n8n 以开源、可自托管、代码级灵活性著称，深受开发者和技术团队青睐；Make.com 则以直观的可视化编辑器、2800+ 预构建模块和零代码体验见长，更适合非技术团队快速上手。本节从价格、自托管能力、AI 节点功能、社区生态、学习曲线五个维度进行全面对比，并简要介绍 Zapier、Activepieces、Windmill 等替代方案，帮助你根据团队技术水平和业务场景做出最佳选择。

1. 平台概览

n8n：开源优先的开发者自动化平台

n8n（发音 “node-node”）是一个开源工作流自动化平台，采用 fair-code 许可证发布。核心特点：

• 开源可自托管：Community Edition 完全免费，可部署在自有服务器、私有云或本地环境
• 代码级扩展：支持在工作流中嵌入 JavaScript/Python 代码，可编写自定义节点
• 1000+ 集成节点：官方节点加上社区通过 npm 发布的数千个扩展节点
• AI 原生支持：2025 年发布 70+ AI 节点，覆盖 LLM、嵌入、向量数据库、语音、OCR、图像模型
• 数据隐私：自托管模式下数据完全不离开你的基础设施

Make.com：可视化优先的无代码自动化平台

Make.com（原 Integromat，2022 年更名）是一个云端无代码自动化平台。核心特点：

• 可视化场景构建器：拖拽式画布，实时可视化数据流，非技术人员也能快速上手
• 2800+ 预构建模块：覆盖营销、销售、云存储、财务、电商、通信等主流 SaaS 工具
• Make AI Agents：2025 年推出的 AI Agent 功能，支持目标导向的自适应自动化
• Make Grid：2025 年推出的全局可视化管理面板，实时监控所有 Agent、应用和工作流
• MCP Server 支持：2025 年推出 MCP Server，支持调用外部工具

2. 价格对比

n8n 价格体系（2025-2026）

n8n 按工作流执行次数计费，所有计划均包含无限用户、无限工作流和全部集成。

💡 自托管成本：Community Edition 免费，仅需支付服务器费用（VPS 约 $5-10/月），适合预算敏感的个人和小团队。

Make.com 价格体系（2025-2026）

Make.com 按**操作次数（Operations）**计费，每个场景中的每个模块动作计为一次操作。

计费模型差异

⚠️ 关键差异：n8n 按”执行次数”计费，一个包含 20 个节点的工作流运行一次只算 1 次执行；Make.com 按”操作次数”计费，同样的工作流运行一次算 20 次操作。对于复杂 AI 工作流，这个差异会显著影响成本。

3. 自托管能力对比

n8n 自托管快速部署

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=[你的密码]
      - DB_TYPE=postgresdb
      - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
      - DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    depends_on:
      - postgres
  postgres:
    image: postgres:16
    environment:
      - POSTGRES_DB=n8n
      - POSTGRES_USER=n8n
      - POSTGRES_PASSWORD=[数据库密码]
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
  n8n_data:
  postgres_data:

💡 适用场景：如果你的团队处理敏感数据（医疗、金融、政府），或需要满足数据驻留要求，n8n 的自托管能力是决定性优势。

4. AI 节点能力对比

n8n AI 能力

n8n 在 2025 年大幅扩展了 AI 能力，发布了 70+ AI 相关节点：

n8n AI Agent 节点核心特性：

• 多步推理：Agent 可以规划多步操作，在一个节点块内执行多个动作（查日历、发邮件、访问记忆）
• 工具调用：将任意 n8n 节点（HTTP 请求、数据库查询、API 调用）绑定为 Agent 可用工具
• 记忆持久化：支持窗口记忆（最近 N 轮对话）和向量记忆（长期知识检索）
• 输出解析：结构化输出解析器，将 LLM 输出转为 JSON/表格等格式
• 错误自修正：Agent 可检测工具调用失败并自动重试或切换策略

Make.com AI 能力

Make.com 在 2025 年推出了 Make AI Agents，走的是”可视化 + AI”融合路线：

Make AI Agents 核心特性：

• 目标导向：提供目标描述，Agent 自主规划执行路径（区别于传统的步骤式场景）
• 可视化监控：通过 Make Grid 实时查看 Agent 决策过程和执行状态
• 确定性 + 非确定性混合：在同一场景中混合使用传统自动化步骤和 AI Agent 决策
• 企业级治理：内置审计日志、权限控制、成本追踪

AI 能力综合对比

5. 社区生态对比

💡 社区优势：n8n 的开源模式意味着如果官方没有某个集成，社区很可能已经构建了。Make.com 的 2800+ 官方模块覆盖面更广，但自定义扩展能力有限。

6. 学习曲线对比

学习路径建议

选择 n8n 如果你：

• 有编程基础（JavaScript/Python）
• 需要处理复杂的 AI Agent 工作流
• 重视数据隐私和自托管
• 喜欢代码级控制和调试
• 预算有限但有技术能力

选择 Make.com 如果你：

• 非技术背景或团队中技术人员较少
• 需要快速搭建标准化自动化流程
• 偏好零代码的可视化操作
• 需要大量预构建的 SaaS 集成
• 希望零维护的云端体验

7. 其他工作流自动化工具简介

除了 n8n 和 Make.com，以下工具也值得关注：

8. 选型决策框架

提示词模板：工作流平台选型分析

你是一位工作流自动化架构师。请根据以下项目需求，推荐最适合的自动化平台（n8n / Make.com / 其他）：

## 项目信息
- 团队规模：[人数]
- 技术水平：[开发者为主 / 混合团队 / 非技术为主]
- 主要用例：[描述自动化场景]
- AI 需求：[是否需要 AI Agent / RAG / LLM 集成]
- 数据敏感度：[高（医疗/金融）/ 中 / 低]
- 预算范围：[月预算]
- 预计工作流数量：[数量]
- 预计月执行次数：[次数]

## 请分析
1. 推荐平台及理由
2. 预估月成本
3. 实施路径建议
4. 潜在风险和缓解措施

快速决策矩阵

实战案例：AI 内容管线平台选型

需求描述

一个 5 人内容团队需要构建 AI 内容管线：RSS 抓取文章 → LLM 摘要生成 → 翻译为中文 → 发布到 Slack 通知 → 存入 Notion 数据库。

方案 A：使用 n8n

[RSS Feed 触发] → [HTTP Request 抓取全文] → [OpenAI 节点: 摘要] 
→ [OpenAI 节点: 翻译] → [Slack 节点: 发送通知] → [Notion 节点: 创建页面]

• 成本：自托管 ~$8/月（VPS），无执行次数限制
• 优势：可在 Function 节点中添加自定义逻辑（如 token 计数、内容过滤）
• 劣势：需要自行维护服务器

方案 B：使用 Make.com

[RSS 模块: 监控] → [HTTP 模块: 抓取] → [OpenAI 模块: 摘要] 
→ [OpenAI 模块: 翻译] → [Slack 模块: 消息] → [Notion 模块: 创建]

• 成本：Core 计划 $9/月（每次运行消耗 6 个操作，10,000 操作/月 ≈ 1,666 次运行）
• 优势：5 分钟搭建完成，可视化清晰
• 劣势：高频运行时操作数快速消耗

案例分析

结论：低频使用选 Make.com 更省心；高频或需要自定义 AI 逻辑选 n8n 更经济灵活。

避坑指南

❌ 常见错误

1. 只看月费不算操作成本

   • 问题：Make.com 的 $9/月看起来便宜，但复杂 AI 工作流每次运行可能消耗 10-20 个操作，月操作数很快超限
   • 正确做法：先估算每个场景的操作数 × 月运行次数，再选择合适的计划

2. 忽视自托管的维护成本

   • 问题：n8n 自托管”免费”但需要投入时间维护服务器、升级版本、处理故障
   • 正确做法：评估团队的运维能力，如果没有 DevOps 经验，n8n Cloud 或 Make.com 可能更合适

3. 在 Make.com 上构建复杂 AI Agent 工作流

   • 问题：Make.com 的 AI 模块适合简单的 LLM 调用（摘要、翻译），但多步推理、工具调用、RAG 等复杂 AI 场景支持有限
   • 正确做法：复杂 AI Agent 工作流优先选择 n8n，利用其原生 AI Agent 节点和代码扩展能力

4. 忽略数据隐私合规要求

   • 问题：将敏感数据（客户 PII、医疗记录）通过 Make.com 云端处理，可能违反 GDPR/HIPAA
   • 正确做法：敏感数据场景使用 n8n 自托管，确保数据不离开你的基础设施

5. 盲目追求集成数量

   • 问题：Make.com 有 2800+ 模块，但你可能只用到 10 个；n8n 有 1000+ 节点加上社区扩展，覆盖面同样广
   • 正确做法：列出你实际需要的集成，检查两个平台是否都支持，而不是被数字误导

✅ 最佳实践

1. 先用免费方案验证：n8n Community Edition 或 Make.com Free Plan 先跑通核心工作流，再决定付费方案
2. 混合使用策略：简单的 SaaS 连接用 Make.com，复杂的 AI 工作流用 n8n，通过 Webhook 互相触发
3. 监控操作/执行消耗：定期检查用量，避免月底超限导致工作流停止
4. 版本控制工作流：n8n 支持导出 JSON + GitOps 管理；Make.com 支持场景版本历史
5. 从模板开始：两个平台都有丰富的模板库，不要从零开始构建常见工作流

相关资源与延伸阅读

1. n8n 官方文档  — 完整的节点文档、API 参考和教程
2. Make.com 官方文档  — 模块文档、场景构建指南
3. n8n GitHub 仓库  — 源代码、Issue 追踪、社区贡献
4. n8n AI Agent 节点文档  — AI Agent 节点配置详解
5. Make.com AI Agents 介绍  — Make AI Agents 功能概览
6. n8n 社区论坛  — 问题讨论、工作流分享、最佳实践
7. Make.com 社区  — 场景模板、使用技巧
8. Activepieces GitHub  — 开源替代方案
9. Windmill GitHub  — 开发者优先的工作流引擎
10. n8n vs Make 2025 对比（skywork.ai）  — 第三方深度对比评测

参考来源

• n8n Plans and Pricing （2025）
• Make.com Pricing & Subscription Packages （2025）
• n8n 2025 Update: New AI Nodes and Self-Hosting Improvements （2025-06）
• Make product releases announced at Waves ‘25: AI Agents & Maia （2025-06）
• Announcing the next generation of Make AI Agents （2025-12）
• n8n vs Make 2025 Review & Comparison （2025-06）
• n8n vs Make AI Agents: 2025 In-Depth Comparison （2025-05）
• Make.com Review 2025 （2025-01）
• n8n Pricing: Which Subscription Plan to Choose in 2026 （2025-08）
• Make.com Pricing 2025 （2025-07）

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