什麼是自動化上限——為什麼 Zapier 用戶最先遇到它
如果你已經使用 Zapier 一段時間，你可能已經碰過那堵牆。簡單的觸發器運作良好：「當表單提交時，在 Google Sheets 中新增一行」。但當你需要自動化去做一個決定——分類這條線索、總結這封電郵、根據內容路由這個請求——Zapier 的邏輯工具開始讓你感覺在用捲尺做木工。
這就是自動化上限。這是傳統 if-then 自動化走到盡頭的地方，你需要的是能夠真正對數據進行推理的東西，而不只是將數據從 A 移到 B。
Make.com（前身為 Integromat）正是為此而生。其畫布式工作流程建構器原生支持複雜的多分支邏輯。而在 2026 年，Make 新增了 AI Agents：能夠接受目標、連接工具、並在不需要你指定每個步驟的情況下決定下一步該做什麼的模塊。這是一種與大多數從業者見過的不同類別的自動化。以下是如何建立你的第一個。
什麼是 Make.com AI Agents——它們與普通自動化有何不同？
Make.com AI Agent 是場景中的一個模塊，它將大型語言模型（如 GPT-4o 或 Claude）連接到一套工具——API、數據庫、搜索功能、日曆訪問——並給它一個需要完成的目標。與按照固定步驟序列執行的標準自動化模塊不同，AI Agent 根據目標和運行時收到的數據，自行決定使用哪些工具以及以什麼順序使用。
實際差異是顯著的。處理客戶查詢的傳統 Make.com 場景需要你將每一個可能的問題映射到特定的回應。而 AI Agent 場景可以閱讀查詢、分類其意圖、在你的知識庫中搜索相關答案、以你的品牌語氣起草回應，並標記任何它無法解決的問題——所有這些都無需你預先定義每一條可能的路徑。
根據 Make 2026 年的產品文件，Make 中的 AI Agents 可以通過為平台其餘部分提供動力的同一連接器庫，連接到超過 3,000 個應用程序。這意味著你已經可以用 Make 自動化的任何應用——Gmail、Notion、Slack、Airtable、HubSpot——都可以成為你的 AI Agent 自主使用的工具。
Make.com 畫布如何用於構建 AI 工作流程？
Make 畫布是一個可視化的拖放界面，每個自動化步驟都是一個「模塊」，以圖標表示。你用線條連接模塊，線條代表數據從一個步驟流向下一個步驟。整個場景在觸發時自動運行——可以通過排程、傳入的 webhook、新電郵、表單提交或其他數十種事件觸發。
在畫布上構建感覺更像是繪製流程圖，而不是寫代碼。你選擇一個觸發器模塊（例如，來自 Gmail 的「監聽電郵」），配置你想捕獲的數據，然後將模塊鏈接在一起以處理和響應該數據。當你添加 AI Agent 模塊時，它就像任何其他步驟一樣坐在那條鏈中——只不過它不是執行固定操作，而是根據你賦予的目標推理應該做什麼。
AI Agent 模塊的關鍵設置是：(1) 你希望它使用的模型——GPT-4o、Claude Sonnet 或其他已連接的 LLM；(2) 定義其角色和限制的系統提示；(3) 它被允許使用的工具；(4) 你期望的輸出格式。配置好這四樣東西，Agent 就能處理各種各樣的任務，無需進一步編程。
如何在 Make.com 中構建你的第一個實用 AI Agent：逐步範例
Make.com AI Agent 的最佳入門項目是內容分類——閱讀傳入的文字（電郵、表單提交、社交媒體評論）並對其進行分類或總結，讓你能更快地採取行動。以下是從零開始構建它的方法。
第一步——創建新場景。 登入 Make.com，點擊「創建新場景」，然後選擇你的觸發器。在這個範例中，使用「監聽電郵」並連接你的 Gmail 或 Outlook 賬戶。設置它每 15 分鐘檢查一次特定標籤或文件夾中的新電郵。
第二步——添加 AI Agent 模塊。 點擊觸發器後面的「+」，在模塊庫中搜索「AI Agent」。選擇它。在配置面板中，選擇你偏好的模型——GPT-4o 非常適合分類任務。將系統提示設置為：「你是一個內容分類助手。你的工作是閱讀傳入的電郵並輸出一個包含三個字段的 JSON 對象：'category'（銷售查詢、支持請求、合作夥伴關係、垃圾郵件、其他之一）、'priority'（高/中/低）和 'one_line_summary'（20 字以內）。」
第三步——將電郵內容傳給 Agent。 在 AI Agent 的「用戶消息」字段中，使用 Make 的數據映射將電郵主題和正文作為輸入傳入。Agent 將處理這段文字並返回 JSON 分類結果。
第四步——按分類路由。 在 AI Agent 之後，添加一個路由器模塊。為每個類別創建分支——銷售查詢進入你的 CRM，支持請求創建 Zendesk 工單，垃圾郵件被歸檔，依此類推。將 Agent 的 JSON 輸出映射到路由器的過濾條件。
第五步——測試並激活。 用一封測試電郵手動運行場景。檢查 Agent 的分類是否正確。如有需要調整系統提示——例如，如果它將合作夥伴關係電郵錯誤分類為垃圾郵件。當輸出看起來穩定可靠時，激活場景。
這個完整的工作流程第一次構建大約需要 45 分鐘。一旦運行，它就會自動處理每封傳入的電郵，無需人工分類。
能否將 Make.com AI Agents 連接到你自己的知識庫？
可以——這就是 Make.com AI Agents 真正展現能力的地方。通過將知識庫工具（如 Notion、Airtable 或 Google Sheets 數據庫）作為 Agent 的可用工具之一連接起來，Agent 可以在起草任何回應之前先搜索該數據庫。這是一個不需要任何開發者設置的輕量級 RAG（檢索增強生成）版本。
例如，行銷團隊可以構建一個場景，讓 AI Agent 在回覆媒體查詢前，先搜索包含品牌指南、已批准信息和過往推廣活動記錄的 Notion 數據庫。Agent 檢索相關背景，將其納入回應，並標記現有數據庫中找不到答案的任何空白。
實際限制是 Make.com 的原生搜索工具返回精確或模糊匹配——它們不執行語義向量搜索。對於中小型知識庫（500 條目以下），這對大多數使用場景都運作良好。對於更大或更複雜的檢索任務，你需要通過 Make 的 HTTP 模塊連接專用向量數據庫——這仍然是無代碼的，但需要更多配置。
構建 Make.com AI Agent 工作流程時常見的錯誤是什麼？
最常見的失敗模式是給 AI Agent 過於寬泛的目標而缺乏足夠的限制。告訴它「處理客戶查詢」太過開放——Agent 沒有明確的定義說明「處理」意味著什麼、它可以訪問什麼信息，或者什麼時候應該升級處理。好的 Agent 目標是具體的：「閱讀這張支持工單，使用知識庫輸出一份建議的回應草稿。如果在知識庫中找不到相關文章，輸出『ESCALATE』而非草稿。」
第二個錯誤是不指定輸出格式。如果你不告訴 Agent 返回 JSON 或特定的結構化格式，它的輸出將是自然語言散文，難以在後續模塊中解析。始終在系統提示中定義確切的輸出模式，並測試 Agent 是否始終如一地遵守它。
第三：不要跳過錯誤處理分支。每個 Make.com 場景都應該有一條錯誤路徑——如果 AI Agent 返回意外輸出，或者 API 調用失敗，會發生什麼。沒有這個，一封糟糕的電郵就可能破壞整個流程。Make 的「錯誤處理器」模塊會捕獲這些失敗，並可以將其路由到 Slack 提醒或人工審核隊列，而不是靜默失敗。
立即嘗試：45 分鐘內構建電郵分類 Agent
以下是一個完整的系統提示，你可以直接複製到上面電郵分類範例的 Make.com AI Agent 模塊中：
系統提示（複製這段）：
「你是一家 B2B 科技公司的電郵分類助手。閱讀傳入電郵的主題和正文，並只輸出一個有效的 JSON 對象，不含任何額外文字。JSON 必須包含以下字段：'category'（銷售查詢、支持請求、合作夥伴關係、媒體/新聞、垃圾郵件、內部、其他之一）、'priority'（高、中或低）、'one_line_summary'（20 字以內描述電郵的主要請求）、'suggested_action'（一句話描述下一步應做什麼）。不要在 JSON 對象外添加任何解釋。」
將此粘貼到 AI Agent 模塊的系統提示字段中。然後使用 Make 的變量語法將電郵主題和正文映射到用戶消息字段：{{1.subject}} {{1.body}}（根據你的觸發器調整模塊編號）。
用五封測試電郵運行它，檢查輸出結果。如果某個類別有誤，在系統提示中添加一個正確分類的示例作為 few-shot 範例。反覆迭代直到準確率穩定，然後激活。
超越單步 Agent：多 Agent 工作流程是什麼樣的
一旦你熟悉了單個 AI Agent 模塊，下一步自然是將多個 Agent 串聯起來——前一個 Agent 的輸出成為下一個 Agent 的輸入。這稱為多 Agent 工作流程，它解鎖了質量上不同的自動化層次。
內容團隊的實際案例：Agent 1 閱讀原始研究簡報並提取關鍵聲明和來源。Agent 2 根據這些聲明起草結構化文章大綱。Agent 3 根據品牌語氣規則清單評估大綱，並標記任何不符合的內容。輸出是一份經過質量檢查的大綱，人類寫手可以直接拿來進行初稿——省去所有手動構建結構的工作。
Make.com 原生支持這一點：每個 AI Agent 模塊的輸出只是流入下一個模塊的數據，與畫布上的任何其他步驟相同。唯一需要額外考慮的是成本——每次 Agent 調用都消耗 LLM 令牌，因此高流量場景中串聯的 Agent 可能累積可觀的 API 費用。在大規模部署多 Agent 流程前先進行成本估算。
懂AI，更懂你 — UD 相伴，AI 不冷。今天正在構建這些工作流程的從業者，每週都在節省數小時原本需要持續人工判斷的工作。工具已存在，無需編程，而上限現在遠比以前高得多。
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