很多人说 OpenAI 刚刚发布的智能体构建器 Agent Builder 会终结传统的自动化平台，比如 Make 和 Zapier。但我实测了 90 分钟后发现，这个判断完全错。

这 90 分钟里，我用它搭了一个客服智能体，又用 Make 复现了同样的流程，发现真相和大家想的完全不一样。选错工具你会浪费几十个小时，甚至让你的整个 AI 项目翻车。

你看 Agent Builder 它确实可以可视化地拖拽出一个内置安全护栏、能理解意图、调用工具的 AI 智能体，这看起来很强大，对吧。但是它能定时运行吗？它能连接你的 3000 多个业务系统吗？你看，表面强大的背后，有些关键能力其实是缺失的。

为了搞清楚这个问题，我做了 10 个维度的深度对比，基于我常年做 Make 和 AI 自动化课程的实践经验。先说两个最明显的对比：在用户交互体验方面（就是你跟 AI 聊天、看界面的这部分）Agent Builder 完胜，在后台自动化触发方面 Make 碾压 Agent Builder。但这只是 10 个维度当中的两个。

接下来你会看到 Agent Builder 的三个致命限制、5 个最关键维度的深度对比、一个真实案例展示它的能力和坑，还有一个决策矩阵告诉你什么时候该选哪一个。

我们先简单回顾一下 Agent 的定义。AI 智能体 Agent，它有感知、规划、推理、工具使用、行动这五大核心能力，还有记忆和学习这两大支撑系统。从感知到行动，是一个不断的反馈循环，它的核心特征就是自主性。

但是 Agent Builder，它有几条边界和坑会显著影响我们的使用感受。咱们先来讲最关键的三条，其余的弱点我会在对比和演示里边统一讲解。

第一条边界： 它不是一个自动化平台。什么意思呢？它没有定时触发、没有 Webhook（就是让外部系统主动通知你的那种回调接口）、没有事件监听。你打开它的画布，搜不到任何这些触发器。它的设计逻辑，就是一个实时的交互。你要想每天早上 9 点自动发报告，或者监听 Notion 新增的数据，目前做不到。如果你需要这种后台无人值守的自动化，那还得靠 Make 这样的传统自动化平台。

第二条边界： 它的调试体验不够好。它只有一个 Preview 模式，没有单步调试、也没有断点。出错了，报错信息只给个节点 ID，你根本不知道是哪个环节出了问题。

第三条边界： 它的中文命名有坑。这个是我实测踩的坑。如果你用中文给 Agent 或者 UI 小部件命名，可能就会直接失败，而且报错信息也不会很清楚。所以现在的规范就是我们所有的节点名、变量名统一用英文。

边界我们了解了。接下来看它们详细的评分对比。这张表是我的主观评分，依据是来自于我常年做 Make 和 AI 自动化课程所积累起来的经验。评估的方式是功能的完整度、易用性和成熟度，以十分制来打分。我一共对比了十个维度，下面进行逐项对比。

首先第一项易用性：Agent Builder 6 分，Make 9 分。Agent Builder 虽然有着直观的画布和预览，但它使用起来其实并不简单。你需要理解工具配置、CEL 语法（就是一种表达式语言，用来写条件判断的）、数据结构，对非技术人员，门槛挺高的。不要被这个可视化的界面所迷惑，它也不是拖拖拽拽那么简单。

举个例子，比如我们要添加一个 MCP——就是 Model Context Protocol，模型上下文协议，让 AI 能调用外部工具。我们就用它自带的 Google Drive 连接器。点击之后配置，弹出的配置界面，非技术人员一看就晕。所以 Agent Builder，它更像是一个给开发者的可视化代码构建器，它的最终目的是为了输出代码。

而 Make 在这方面就会好很多。Make 是非常成熟的可视化编辑器，你可以很方便的拖模块进来，然后连线、配置，它整个的流程一目了然。所以普通用户即使不懂编程，也能搭出相对比较复杂的流程。虽然继续深入它也有一定的难度，但从上手的角度来说，它对非技术人员明显会更加友好。

第二个维度触发器：Agent Builder 1 分，Make 9 分。Make 是真正的自动化平台，专门为无人值守设计。所以它的触发可以支持定时触发，按照时间定时触发，也可以通过各种 App、各种事件来进行触发。比如说来新邮件、表格里新增加了数据，甚至包括 Webhook 的回调，它都能主动感知变化来自动开始工作。

而 Agent Builder 在这一块，几乎是缺失的。它只能通过你手动进行提问，或者 API 的调用来启动。像定时运行你是做不到的。所以从这点上来看，Make 是一个主动式的后台流程系统，而 Agent Builder 目前还是被动式的前台响应。如果你的系统需要后台持续运行，Make 是唯一的选择。当然，Agent Builder 刚刚发布，未来它的演进路线还有待观察。

第三个维度集成广度：Agent Builder 4 分，Make 10 分。这差距相当明显。我们可以看到 Agent Builder 它自带的连接器其实很少。它自带的工具，除了它内置的核心几个工具——文件搜索、网络搜索、代码执行，还支持 MCP Server。这个 MCP Server 会扩大它使用工具的范围。

之后同样，它可以支持本地工具，以及 Function Calling——就是让 AI 能调用你自定义的函数来完成任务。所以 Agent Builder 它自带的工具、自带的连接器很少，除了它自家的工具之外，就是少数的第三方工具。当然，通过 MCP 可以扩展范围，理论上你也可以用 Zapier 的 MCP，理论上可以调用到更多工具。但毕竟你是在两个平台之间来回中转和折腾，这点跟 Make 来相比，就完全不在一个量级了。

Make 它所支持的 App，3000 多个 App，每一个应用里面都会支持很多操作，算下来也有数万个操作。所以这完全不在一个量级上。对于主流的 SaaS 系统、数据库，包括消息系统，Make 都有它现成的模块。你要接入到企业系统里面，也基本上是即插即用。

所以这方面来对比，Agent Builder 更偏向 AI 逻辑，它是靠少量内置的核心 AI 工具加接口扩展。而 Make 的定位是一个集成平台，连接各种应用，这就是它的绝活，也是它的护城河。这一点 Make 庞大的生态系统，并不是任何一个其他系统在短时间内就能够超越的。这也是为什么 Zapier 是传统自动化平台的老大，它集成了 7000 多个应用，下来就是 Make。所以广泛的集成能力，是 Make 的一个护城河。

第四个 UI 聊天组件。这个维度就反过来了：Agent Builder 8 分，Make 只有 2 分。Agent Builder 它的杀手锏就是 ChatKit——它自带的聊天 UI 组件。工作流发布之后，只需几行代码，就能把完整的聊天窗口嵌到你的网页里面、嵌到你的系统里面，开箱即用。而且它还不只是简单的聊天框，它能在你的对话当中去渲染交互式的组件，比如各种卡片、按钮、表格等等。

而 Make 根本没有自带的聊天 UI。如果你想做聊天界面，Make 得自己写前端，通过 API 来调用 Make 的流程。所以如果你想快速搭建一个面向用户的对话应用，Agent Builder 就完胜。

第五个维度 Agent 工具。这一项，Agent Builder 和 Make 可以说是各有千秋，都是九分。Make 的 AI Agent，它虽然起步比较晚，但它的开发非常快，现在它的 AI 智能体系统已经相对比较完善了。它现在支持三类工具：一个是 MCP，它可以同时支持 MCP 服务器和 MCP 的客户端。另外，对于工具它可以支持 Scenario——就是 Make 里的一个完整工作流——作为工具，也可以支持它的模块级别的工具。你创建的 Agent，它会根据工具的名称和描述，来去自主选择调用哪一个。

Agent Builder 的工具，我们刚才已经看到了它所支持的这些工具。关键区别在架构层面。Agent Builder 它的模式，AI 拿到的是原子级的工具——就像最小的能力单元——文件搜索、网络搜索、代码执行等等，由 AI 来自主决策，它如何去组合这些基础能力的工具来完成任务。

但是 Make 的模式不一样。Make 的模式是你预先定义好了你的工作流，比如一个 Scenario、或者单个模块，都可以当工具用。但你要预先去进行构建，内部的逻辑映射、错误处理都可以去配置，然后把它们加入到 Agent 的工具调用白名单里。Make 的 Agent 就可以选择你封装好的工作单元。它的自主性同样体现在它会根据具体的需求，来选择哪个工具、给工具什么样的输入。所以 Agent Builder 它调用的工具，是更细粒度的原子级别的能力，就像一个一个的乐高积木块。而 Make 的 AI，它可以负责选择一些预制好的工作单元。

这是其中五个维度的对比。后面安全评估工具、学习资源和记忆这方面的详细对比，我会在完整的评分卡中提供。

光看评分可能还不够直观，接下来我带你看个真实案例——一个模拟客服 Agent，看看这些差异在实际操作中到底意味着什么。

首先我们来看它能做什么。这是一个模拟的客服 Agent，我们简单演示两条路线。如果我发信息说我的设备坏了，无法开机。这时候客服 Agent 就会给你一个选项，可以给你提供一个免费的替换设备，然后等待你的决定，是同意还是拒绝。当你做出选择之后，Agent 就会根据你的选择来给出不同的信息，包括不同的心情底色。这是一个客户退换货的服务流程。

我们再来问一个问题：我能从 MAPS 课程学习当中得到什么？这是一个典型的客户咨询问题。Agent 就会根据私有知识库做出回答。这就是这个演示 Agent 能做的事情。让我们看一下它的构建过程。

步骤一：安全优先 第一步安全优先。第一个节点是 Agent Builder 很有特色的功能——护栏（Guardrails），可以在流程入口拦截恶意输入。让我们看一个具体例子。比如最经典的破解 System Prompt 的提示注入，一个越狱提示词。流程首先就会到护栏节点，越狱护栏，直接在这一步就会拦截掉，不会去运行后续的节点。这是 Agent Builder 一个很有特色的功能，就是它的安全功能。

步骤二：意图分支 接下来是 Condition——条件分支，也就是 If/Else 功能。它可以根据前面对用户意图识别的 Agent，识别出来的用户不同需求，来分支到不同的 Agent 去进行处理。比如用户咨询就会让知识库 Agent 去做回答，退货就会让专门负责退货处理的智能体去做处理。

步骤三：用户批准 因为退货涉及提供免费替换设备，所以这个就不能让 Agent 完全自主处理，必须通过用户来进行确认。所以这里用到了 Agent Builder 另一个特色节点，就是 User Approval，用户批准模块。流程运行到这时，就会暂停在这里等待用户的介入。之后，它会根据用户选择的是同意还是拒绝，同样分支出不同的路径进行处理。

当然这里也有个问题，User Approval 只负责分支，它并不会传递状态。你必须手动用 Set State 节点去记录用户的选择，这样下游才可以知道用户到底做出了什么样的选择。

步骤四：可视化输出 最终，我们会做一个可视化输出，输出一个底色有颜色的卡片。这就是前面讲过的，它的输出可以通过这些小部件来进行输出，所以回复会更加美观。这是我们通过在输出格式里面选择 Widget 来实现的。

步骤五：知识库功能 除了这些还有它的知识库功能。因为它内建了 File Search（文件搜索）功能，这就是它的内部知识库功能。OpenAI 本身也有它自己的向量存储，Agent 就可以直接查询你上传的文档。

这个案例实际上展示了 Agent Builder 的核心能力——安全、路由分工、人机协作、状态管理、可视化以及 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成——就是让 AI 先查资料再回答）。当然也会暴露它的易用性和调试方面的一些不足。

案例看完了。现在你可能会问：我到底该选哪个？

如果你需要快速验证对话式 AI 应用，就选 Agent Builder。比如客服、问答，或者去测试你的 AI 原型，优先考虑 Agent Builder。

如果你需要稳定运行、可预测的后台自动化流程，特别是涉及到多系统的集成和定时任务，Make 是不二之选。

对于大多数复杂应用——既需要前台智能交互，又需要后台流程自动化的，你甚至可以考虑使用 Agent Builder 和 Make 的协同。

核心结论是：它们并不是替代关系，而是互补。 选择合适的工具，取决于你的核心应用场景——如果需要快速验证对话式 AI 应用，选 Agent Builder；如果需要稳定运行的后台自动化流程，选 Make；而对于复杂应用，可以考虑两者协同。

这种差异化定位，反映了 AI 工具生态的演化方向：不是简单的"谁取代谁"，而是各自专注于最擅长的领域，最终形成互补的工具链。理解这一点，你就能在选型时避免走弯路，把时间花在真正重要的地方。