一、平台概览与定位
二、核心功能对比
1. 自动化与集成能力
分析：
Make 在传统自动化领域覆盖最广，适合企业级复杂流程（如ERP整合）。
n8n 开源特性支持深度定制，适合技术团队构建私有化方案。
Dify 和 Coze 聚焦AI场景，强在模型调用与AI流程编排。
2. AI能力与模型支持
分析：
Dify 专注LLM应用开发，提供Prompt调优和数据集管理。
Coze 强在多模态交互，适合构建对话式AI Agent。
n8n/Make需依赖外部API实现AI功能（如调用OpenAI）。
3. 开发与部署
分析：
n8n 和 Dify 支持私有化部署，适合数据敏感场景。
Make 和 Coze 云服务开箱即用，但依赖厂商基础设施。
三、适用场景
1. n8n
典型场景：企业内部系统集成（如CRM+邮件自动化）、开源社区二次开发。
优势：灵活、成本可控（自托管免费）。
局限：AI能力需额外开发。
2. Make
典型场景：跨系统复杂业务流程（如电商订单全链路管理）。
优势：可视化处理海量数据分支逻辑。
局限：高阶功能需付费，AI依赖外部集成。
3. Dify
典型场景：快速构建LLM应用（如智能客服、文档摘要生成）。
优势：简化Prompt工程，支持微调数据集。
局限：自动化能力弱于传统工具。
4. Coze
典型场景：多模态AI Agent（如智能助手、营销内容生成）。
优势：开箱即用AI模板，支持多模态交互。
局限：逻辑复杂度受限，私有化能力弱。
四、成本对比
五、选型建议
1. 选择优先级
传统自动化+复杂逻辑：Make > n8n
AI驱动自动化：Coze > Dify
开源可控+定制化：n8n
快速构建LLM应用：Dify
2. 推荐组合
企业级复杂流程+AI：Make + Dify（通过API联动）
低成本AI自动化：n8n（自托管） + Coze（云服务）
六、未来趋势
AI与自动化融合：Dify/Coze可能增加传统自动化模块，n8n/Make或集成更多AI原生功能。
多模态扩展：Coze在多模态场景领先，但需优化复杂逻辑处理。
低代码民主化：所有平台将进一步降低AI应用开发门槛。
最终结论：
技术团队优先考虑 n8n（定制化）或 Dify（AI开发）。
业务团队无代码需求选 Make（复杂流程）或 Coze（AI Agent）。
长期需关注平台对Agentic Automation（自主智能体）的支持能力。