当前使用AI技术进行自动化工作流构建是AI落地业务的具体实践。当前五大主流构建平台分别是n8n、Coze、dify、Zapier、Make。以下从六大维度对五大平台进行深度对比，结合技术架构、功能清单、资源要求及商业场景，提供选型决策支持

一、核心定位与技术特点

平台	核心定位	技术亮点	AI集成深度	生态绑定
n8n	开源自动化引擎	节点化流程设计（400+预制节点）、JS/Python脚本扩展、多触发并行处理	★★☆（需API接入AI）	无，支持跨平台连接
Zapier	轻量级SaaS连接器	7000+应用生态、触发-动作模式、极简配置	★☆☆（基础AI动作）	依赖云服务商（AWS/GCP）
Make	可视化数据流编排	画布式路由设计、迭代器/数组处理器、数据转换引擎	★★☆（需组合AI模块）	仅云部署，无本地化
Dify	企业级AI应用工厂	原生RAG引擎、多模型热切换、双向MCP协议支持Agent互操作	★★★★★（内置AI工具链）	支持混合部署（云/本地）
Coze	社交生态对话机器人	双模式执行引擎（探索/规划模式）、字节插件商店、多模态交互	★★★☆（侧重生成式AI）	深度绑定抖音/飞书生态

关键差异：
开源可控性：仅n8n和Dify支持私有化部署，适合金融/医疗等强合规场景；
AI原生能力：Dify和Coze内置LLM调度，而n8n/Zapier/Make需外接API；
任务自治水平：Coze的规划模式支持自动拆解任务（失败率~15%），其他需人工预定义逻辑。

二、核心功能清单对比

功能维度	n8n	Dify	Coze	Zapier	Make
工作流编排	条件分支/循环/错误重试	Agent节点/条件分支	嵌套工作流	线性串联	路由器/迭代器
AI集成	HTTP调用外部API	原生知识库检索+RAG	豆包模型+插件市场	AI格式化文本	AI数据提取模块
扩展性	自定义JS节点	Python代码节点	有限API接入	预置动作库	自定义数据工具
企业级功能	自托管高可用集群	审计日志/角色权限	无私有化部署	无	团队协作空间
典型操作	多系统ETL同步	合同自动审查	抖音评论回复	Gmail→Slack提醒	CSV→JSON转换

功能短板警示：
Zapier免费版仅2个激活工作流，且单文件≤5MB；
Coze开源版缺失企业级权限管理，知识库仅支持本地文档；
Make高级功能（如日志搜索）需Pro版（$19/月）。

平台	部署方式	硬件最低要求	运维复杂度	合规支持
n8n	Docker/K8s/云	2核4GB RAM（小型流程）	高（需技术栈）	GDPR/HIPAA
Dify	云服务/私有化部署	8GB RAM（7B模型）	中（有管理界面）	等保三级
Coze	仅SaaS	无（依赖字节云）	低	国内等保二级
Zapier	仅SaaS	无（依赖第三方云）	极低	SOC2
Make	仅SaaS	无	低	ISO27001

部署建议：
敏感数据场景：n8n或Dify私有化部署，避免数据出境风险；
快速试错场景：Coze/Zapier开箱即用，5分钟搭建流程；
高并发需求：n8n自托管可水平扩展，Zapier/Make云服务可能触发限流。

按团队角色推荐

按场景复杂度推荐

维度	n8n	Dify	Coze	Zapier	Make
学习曲线	陡峭（需JS基础）	中等（Prompt调优）	低（对话式配置）	极低	低（画布逻辑）
交互设计	工程师导向	技术产品混合	C端用户友好	极简表单	可视化数据流
调试支持	节点级日志	思维链追踪	实时CoT展示	有限错误提示	数据快照
失败处理	自定义重试策略	自动回滚	依赖人工干预	基础重试	路由容错

体验痛点：
n8n无撤销按钮，误操作可能导致流程重构；
Zapier复杂Zap调试困难，依赖社区支持；
Coze规划模式失败率15%，需人工监督。

平台	成本结构	适合规模	性价比评分
n8n	自托管免费，云版$20起	中大型企业	★★★★★
Dify	私有部署免费，模型API另计费	中小企业→大型	★★★★☆
Coze	免费版10万次调用，企业版按量	个人/小团队	★★★☆☆
Zapier	免费版受限，核心版$19.99/月起	小微团队	★★☆☆☆
Make	免费版1000次/月，Pro版$16/月	中小团队（波动小）	★★★☆☆

成本陷阱预警：
Zapier万次操作成本是Make的3倍，复杂流程慎选；
Dify若调用GPT-4 Turbo，API成本可能超过平台费用；
Make免费版单次执行≤5分钟，超时强制终止。

最终建议：先明确核心痛点——若重流程控制选n8n，重AI创新选Dify，重社交快反选Coze，重成本效率选Make/Zapier。混合架构已成趋势，API打通可突破单平台局限