N8N và Make.com AI Agents: So sánh Chuyên sâu

Sức hút xung quanh AI agents là không thể phủ nhận, nhưng việc chọn nền tảng phù hợp để xây dựng chúng có thể gây choáng ngợp. Bạn đang cân nhắc giữa hệ sinh thái tích hợp rộng lớn của Make.com với kiến trúc linh hoạt của N8N? Bài viết này sẽ làm rõ mọi thứ, cung cấp một so sánh chi tiết đối đầu về khả năng AI Agent của họ (dựa trên phiên bản beta của Make.com). Nếu bạn là người xây dựng tự động hóa, nhà phát triển, hoặc người đam mê công nghệ đang khám phá AI agents, hãy đọc tiếp để khám phá nền tảng nào phù hợp nhất với nhu cầu của bạn về trải nghiệm người dùng, công cụ, RAG, giá cả, và nhiều hơn nữa.

AI Agents hứa hẹn một kỷ nguyên mới của tự động hóa, có khả năng suy luận và hành động tự chủ. Cả N8N và Make.com, những người chơi hàng đầu trong lĩnh vực tự động hóa quy trình làm việc, đều đã giới thiệu các tính năng AI Agent. Nhưng chúng so sánh với nhau như thế nào? Bài so sánh này phân tích các dịch vụ của họ qua các hạng mục chính.

1. Trải nghiệm Người dùng (UX) & Dễ dàng Thiết lập

Việc bắt đầu xây dựng agent trên mỗi nền tảng dễ dàng đến mức nào?

N8N

Việc tạo AI agents trong N8N cực kỳ đơn giản và được tích hợp trực tiếp vào canvas workflow:

Bắt đầu một workflow mới và thêm trigger (ví dụ: Chat Trigger để tương tác).
Thêm AI Agent node.
Cấu hình agent: Xác định một system prompt.
Kết nối các thành phần thiết yếu vào node agent:
- Một LLM (ví dụ: OpenAI GPT-4o mini).
- Một cơ chế Memory.
- Các Tools (ví dụ: các node cụ thể như Google Calendar hoặc HTTP Request).
Kiểm tra ngay lập tức bằng giao diện trò chuyện tích hợp.

Việc thêm tools rất trực quan. Bạn có thể kết nối trực tiếp các node như Google Calendar hoặc HTTP Request node vào đầu vào tool của agent. N8N biểu diễn các kết nối này một cách trực quan rõ ràng.

Điểm Chính: Việc thiết lập agent của N8N giống như một phần mở rộng tự nhiên của quy trình xây dựng workflow hiện có – trực quan, tích hợp và dễ hiểu.

Make.com

Make.com giới thiệu một tab "AI agents" chuyên dụng, tách biệt khỏi canvas scenario chính:

Điều hướng đến tab "AI agents" và nhấp vào "Create an agent".
Xác định các thuộc tính cốt lõi của agent: Tên, Model, System Prompt (lưu ý: khu vực prompt ban đầu nhỏ).
Thêm tools trên trang chỉnh sửa agent. Quan trọng là, tools trong Make.com chính là các scenarios khác phải được cấu hình sẵn với trigger "On demand".
Bạn phải chọn các scenarios hiện có; bạn không thể tạo hoặc cấu hình logic cơ bản của tool trực tiếp từ giao diện agent.

Cách tiếp cận "scenario-as-tool" này thêm một số bước:

Lưu agent.
Đi tạo/cấu hình một scenario riêng biệt cho tool mong muốn (ví dụ: tạo sự kiện Google Calendar).
Xác định "Scenario Inputs" trong tool-scenario đó để agent điền vào.
Đặt trigger của tool-scenario thành "On demand" (có thể cần điều hướng một lỗi beta yêu cầu thiết lập module tạm thời).
Quay lại cài đặt agent và thêm scenario mới tạo làm tool, cung cấp mô tả cho agent.

Kiểm tra liên quan đến việc tạo một scenario khác:

Thêm trigger hoặc module đầu vào (ví dụ: "Set variable" cho tin nhắn).
Thêm module "Make AI agents" > "Run an agent".
Chọn agent của bạn và ánh xạ đầu vào.
Chạy scenario để xem kết quả.

Điểm Chính: Cách tiếp cận của Make.com trừu tượng hơn. Việc xác định agents riêng biệt và yêu cầu mọi tool phải là một scenario được xây dựng sẵn khiến quá trình thiết lập trở nên cồng kềnh và kém tích hợp hơn so với N8N.

So sánh

Trong khi cả hai nền tảng đều cho phép workflows/scenarios làm tools, khả năng sử dụng trực tiếp các node riêng lẻ làm tools của N8N đơn giản hóa đáng kể việc tạo agent. Việc tách biệt định nghĩa và thực thi agent của Make.com làm tăng thêm các lớp phức tạp.

Người chiến thắng (UX & Thiết lập): N8N - Trực quan hơn, tích hợp hơn và ít rườm rà hơn, đặc biệt là đối với việc tích hợp tool.

2. Giao diện & Triggers

Bạn có thể tương tác và kích hoạt các agents này như thế nào?

N8N

N8N cung cấp các tùy chọn kích hoạt đa dạng:

Embedded Chat: Giao diện trò chuyện gốc, thân thiện với người dùng để kiểm tra và triển khai (có thể nhúng trên trang web).
Webhooks: Kích hoạt thông qua các yêu cầu HTTP tiêu chuẩn.
Scheduled Triggers: Chạy agents tự động.
Workflow Execution: Nối chuỗi các agents lại với nhau (multi-agent systems).
Form Submissions: Sử dụng các trigger biểu mẫu của N8N.
Module Triggers: Sử dụng trigger từ các tích hợp như WhatsApp, Slack, Telegram, v.v.
Multiple Triggers: Một workflow có thể có nhiều trigger.

Điểm nổi bật: Giao diện trò chuyện gốc là một lợi thế đáng kể cho các trường hợp sử dụng chatbot.

Make.com

Agents được kích hoạt bằng cách chạy scenario mà chúng được nhúng vào:

Scenario Inputs: Truyền dữ liệu vào scenario chứa module "Run an agent".
Module Triggers: Sử dụng trigger từ các module Make (WhatsApp, Gmail, v.v.).
Webhooks: Sử dụng webhook trigger, nhưng yêu cầu xây dựng front-end tùy chỉnh cho các tương tác trò chuyện (không giống như Embedded Chat của N8N).
Single Trigger: Scenarios bị giới hạn ở một trigger duy nhất.

Make.com định vị agents giống như các công cụ suy luận nội bộ trong các quy trình làm việc phức tạp hơn là các chatbot độc lập. Ví dụ, một agent có thể thay thế một module router phức tạp để quyết định tool (scenario) nào sẽ thực thi dựa trên đầu vào.

So sánh

N8N cung cấp sự linh hoạt hơn với nhiều tùy chọn trigger cho mỗi workflow và, quan trọng là, một giao diện trò chuyện tích hợp sẵn. Make.com yêu cầu nhiều nỗ lực hơn cho các tương tác dựa trên trò chuyện và bị giới hạn ở các scenarios chỉ có một trigger.

Người chiến thắng (Giao diện & Triggers): N8N - Các trigger linh hoạt hơn và giao diện người dùng trò chuyện gốc quan trọng.

3. LLMs và Suy luận

Bạn có thể sử dụng những Large Language Models nào, và bạn có quyền kiểm soát nào đối với việc suy luận của chúng?

Make.com

Model Selection: Hỗ trợ nhiều nhà cung cấp khác nhau (OpenAI, Anthropic, Mistral, Cohere, Gemini, v.v.).
Hạn chế: Không thể thay đổi nhà cung cấp LLM sau khi tạo agent; yêu cầu tạo một agent mới.
Kiểm soát Suy luận: Không quan sát thấy tùy chọn rõ ràng nào để bật hoặc kiểm soát các bước suy luận chi tiết (như chế độ "thinking") đối với các model hỗ trợ nó.

N8N

Model Selection: Phạm vi rộng, bao gồm các model có trong Make.com, cộng với các tùy chọn doanh nghiệp (Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI) và suy luận cục bộ thông qua Ollama.
Linh hoạt: Dễ dàng hoán đổi các LLM models trong cấu hình node agent.
Kiểm soát Suy luận: Đối với các model tương thích (ví dụ: Claude 3.x), N8N cho phép bật chế độ "thinking" trả về các bước suy luận. Bạn cũng có thể đặt "thinking budget" (giới hạn token cho suy luận) tách biệt với giới hạn token đầu ra.

So sánh

N8N cung cấp sự linh hoạt lớn hơn trong việc lựa chọn và hoán đổi models (bao gồm các tùy chọn cục bộ/doanh nghiệp) và cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết hơn đối với quá trình suy luận của model.

Người chiến thắng (LLMs & Suy luận): N8N - Hỗ trợ model rộng hơn, hoán đổi dễ dàng hơn và kiểm soát suy luận rõ ràng.

4. Prompt Engineering

Bạn có thể tạo và quản lý system prompts một cách linh hoạt như thế nào?

Make.com

System Prompt: Được xác định tĩnh khi tạo agent.
Thông tin Động: Các biến hoặc nội dung động không thể được nhúng trực tiếp vào system prompt chính. Chúng phải được thêm thông qua phần ghi đè "Additional system instructions" trong module "Run an agent" cụ thể trong một scenario. Phần ghi đè này hỗ trợ các Make.com functions nhưng không hỗ trợ thực thi mã trực tiếp.
Max Iterations: Có thể cấu hình ("Recursion limit").

N8N

System Prompt: Được xác định trong AI Agent node. Quan trọng là, nó có thể được đặt dưới dạng "expression", cho phép nhúng trực tiếp dữ liệu động bằng cú pháp biến của N8N (ví dụ: {{ $json.someValue }}), JavaScript và các toán tử logic.
Tạo Động: Code nodes (JavaScript/Python) có thể tạo các prompts phức tạp theo chương trình trước khi node agent chạy.
Max Iterations: Có thể cấu hình trong node agent.

So sánh

N8N cung cấp sự linh hoạt đáng kể hơn cho việc prompt engineering động bằng cách cho phép expressions và biến trực tiếp trong system prompt và cho phép tạo prompt theo chương trình thông qua code nodes. Cơ chế ghi đè của Make.com hoạt động nhưng kém tích hợp hơn.

Người chiến thắng (Prompt Engineering): Hòa - N8N cung cấp triển khai linh hoạt hơn (expressions trong prompt, code nodes), trong khi Make.com cho phép ghi đè động bằng functions. Tính năng tương đương gần nhau, mặc dù cách tiếp cận của N8N có vẻ trực tiếp hơn.

5. Tools

Agents có thể sử dụng những tools nào và dễ dàng ra sao?

Make.com

Định nghĩa Tool: Tools là các Make.com scenarios được đặt để chạy "On demand".
Độ rộng: Có khả năng rất lớn, vì bất kỳ hành động nào có sẵn trong hàng nghìn modules của Make.com đều có thể được gói trong một scenario và sử dụng làm tool.
Hạn chế: Việc tạo một scenario riêng cho mọi hành động tool đơn lẻ có thể tẻ nhạt.

N8N

Định nghĩa Tool: Tools có thể là:
- Các N8N workflows khác (thông qua tool "Call N8N workflow").
- Các nodes/modules được nhúng trực tiếp (ví dụ: Google Calendar node, HTTP Request node).
- Các tools dựng sẵn cụ thể (ví dụ: Vector Store retriever).
Linh hoạt: Nhúng trực tiếp các node riêng lẻ đơn giản hơn nhiều. HTTP Request node rất mạnh mẽ cho các tích hợp API tùy chỉnh.
Độ rộng: Ít tích hợp gốc hơn Make.com, nhưng HTTP Request node và các community nodes đang phát triển bù đắp nhiều khoảng trống.

So sánh

Make.com vượt trội về số lượng tools tiềm năng bắt nguồn từ thư viện module phong phú của nó. N8N vượt trội về sự dễ dàng và linh hoạt trong việc thêm tools, đặc biệt là việc nhúng trực tiếp các node. Cả hai đều hỗ trợ gọi các API tùy chỉnh.

Người chiến thắng (Tools): Make.com - Chủ yếu do số lượng lớn các tích hợp có sẵn có thể sử dụng làm tools, mặc dù việc thiết lập kém thuận tiện hơn.

6. Memory và Sessions

Lịch sử hội thoại được quản lý như thế nào?

N8N

Cấu hình: Được cấu hình rõ ràng thông qua một kết nối memory chuyên dụng trên node agent.
Tùy chọn: Các cơ chế lưu trữ khác nhau (In-Memory, Redis, Postgres, v.v.).
Kiểm soát: Kiểm soát chi tiết bằng session key (cố định hoặc động) và đặt context window length (số lượng tương tác trong quá khứ cần nhớ).

Make.com

Cấu hình: Được xử lý ngầm trong module "Run an agent".
Tùy chọn: Sử dụng "Thread ID" / "Session ID". Ít kiểm soát rõ ràng hơn đối với việc lưu trữ.
Kiểm soát: Cài đặt "Iterations from history count" có khả năng kiểm soát độ sâu của memory, nhưng cơ chế cơ bản được trừu tượng hóa.

So sánh

Make.com cung cấp sự đơn giản thông qua trừu tượng hóa, điều này có thể hấp dẫn người mới bắt đầu. N8N cung cấp khả năng kiểm soát và linh hoạt lớn hơn nhiều đối với việc lưu trữ memory và quản lý session, điều này rất quan trọng đối với các agents phức tạp hoặc có trạng thái.

Người chiến thắng (Memory & Sessions): Hòa - Make.com đơn giản hơn; N8N cung cấp khả năng kiểm soát và linh hoạt vượt trội cho các nhu cầu nâng cao.

7. Kiến thức và RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Các nền tảng hỗ trợ việc căn cứ phản hồi của agent vào các cơ sở kiến thức bên ngoài tốt đến mức nào?

Make.com

Hỗ trợ RAG: Không quan sát thấy tính năng RAG gốc nào. Không có node tích hợp nào để chunking hoặc truy vấn vector stores.
Triển khai: Có thể thực hiện nhưng yêu cầu các giải pháp thay thế đáng kể:
- Sử dụng vector stores bên ngoài.
- Xây dựng các scenarios phức tạp cho việc embedding, chunking (ví dụ: regex cơ bản) và upserting dữ liệu.
- Tạo một tool (scenario) truy vấn vector store thông qua các API calls.
Hạn chế: Thiếu các thành phần gốc làm cho việc triển khai RAG mạnh mẽ trở nên khó khăn.

N8N

Hỗ trợ RAG: Được tích hợp như một khái niệm cốt lõi, chủ yếu thông qua Tools.
Vector Store Tools: Các node chuyên dụng cho các vector stores khác nhau (Pinecone, Chroma, Supabase, v.v.) hoạt động như các tools để truy xuất.
Cấu hình: Dễ dàng cấu hình kết nối vector store, chỉ mục và embedding models trong node tool.
Nạp Dữ liệu: Các tính năng mạnh mẽ để chuẩn bị dữ liệu:
- Document Loaders.
- Các chiến lược Text Splitters/Chunking gốc.
- Lựa chọn embedding model.

So sánh

N8N có hỗ trợ tích hợp sẵn vượt trội hơn hẳn cho RAG. Nó cung cấp các thành phần cần thiết (vector store nodes, chiến lược chunking) để triển khai RAG hiệu quả và tương đối dễ dàng. Make.com tụt hậu đáng kể trong lĩnh vực này.

Người chiến thắng (Kiến thức & RAG): N8N - Hỗ trợ toàn diện, tích hợp giúp việc triển khai RAG trở nên khả thi và mạnh mẽ.

8. Định dạng Đầu ra

Bạn có thể bắt buộc agent trả về đầu ra có cấu trúc (như JSON) không?

Make.com

Đầu ra có cấu trúc: Không có tính năng tích hợp sẵn để bắt buộc một lược đồ đầu ra cụ thể.
Triển khai: Phụ thuộc vào việc hướng dẫn LLM trong prompt trả về một định dạng nhất định (ví dụ: JSON), không có cơ chế đảm bảo hoặc xác thực.

N8N

Đầu ra có cấu trúc: Tính năng "Output Parser" chuyên dụng.
Cấu hình:
1. Bật "Require a specific output format" trên node agent.
2. Kết nối một Output Parser node.
3. Xác định lược đồ mong muốn (ví dụ: Structured JSON Object).
4. Tùy chọn sử dụng "Autofixing Output Parser" để tự động sửa lỗi thông qua một lệnh gọi LLM thứ cấp.
Lợi ích: Đảm bảo dữ liệu có cấu trúc, đáng tin cậy cho các bước tự động hóa tiếp theo.

So sánh

Output Parser tích hợp sẵn của N8N cung cấp một khả năng quan trọng cho tự động hóa đáng tin cậy, đảm bảo agents trả về dữ liệu ở định dạng có thể dự đoán được. Make.com thiếu tính năng này.

Người chiến thắng (Định dạng Đầu ra): N8N - Phân tích cú pháp và xác thực đầu ra có cấu trúc gốc, đáng tin cậy.

9. Multi-Agent Teams

Bạn có thể xây dựng các hệ thống nơi nhiều agents cộng tác không?

N8N

Kiến trúc: Dễ dàng đạt được bằng cách để workflow của một agent gọi workflow của một agent khác (sử dụng tool "Call N8N workflow" hoặc webhooks).
Ví dụ: Các cấu trúc phân cấp là khả thi, như được minh chứng trong các dự án như trợ lý đa agent HAL 9001.
Timeouts: Giới hạn thời gian thực thi workflow có thể là một yếu tố, đặc biệt với các chuỗi agent sâu (tự host cung cấp nhiều sự linh hoạt hơn).

Make.com

Kiến trúc: Về lý thuyết là có thể sử dụng cách tiếp cận scenario-as-tool. Một scenario agent có thể gọi một scenario khác.
Thiết lập: Có khả năng phức tạp hơn do sự trừu tượng hóa và quy trình nhúng agent.
Timeouts: Có cơ chế webhook callback cho các tác vụ agent chạy dài (> 3 phút), với giới hạn scenario tổng thể (lên đến 40 phút).

So sánh

Cả hai nền tảng về lý thuyết đều có thể hỗ trợ multi-agent teams. Việc triển khai của N8N có vẻ trực tiếp và ít trừu tượng hơn. Quản lý timeout là một yếu tố cần xem xét cho cả hai.

Người chiến thắng (Multi-Agent Teams): Chưa chấm điểm - Có thể thực hiện trên cả hai, nhưng cách tiếp cận của N8N có vẻ đơn giản hơn và có các ví dụ công khai. Cần thử nghiệm thêm trên bản beta của Make.com.

10. Gỡ lỗi và Xử lý Lỗi

Việc khắc phục sự cố và quản lý lỗi dễ dàng đến mức nào?

Make.com

Gỡ lỗi: Xem lịch sử thực thi, kiểm tra đầu vào/đầu ra cho mỗi lần chạy module.
Hạn chế: Không thể dễ dàng chạy lại một lần thực thi trong quá khứ với cùng dữ liệu đầu vào chính xác.
Xử lý Lỗi: Các trình xử lý lỗi cấp scenario tiêu chuẩn (Break, Resume, v.v.). Không quan sát thấy logic thử lại dành riêng cho agent.

N8N

Gỡ lỗi: Lịch sử thực thi phong phú. Quan trọng là cho phép ghim dữ liệu thực thi trong quá khứ vào trình chỉnh sửa để chạy lại và gỡ lỗi. Các lần chạy thất bại có thể được thử lại.
Xử lý Lỗi: Các tùy chọn mạnh mẽ hơn:
- Node Level Retries: Cấu hình tự động thử lại khi thất bại cho các node riêng lẻ (agent, LLM, tools).
- Error Workflows: Xác định các workflows riêng biệt để xử lý lỗi.
- Continue on Fail: Tùy chọn để rẽ nhánh thực thi khi có lỗi.

So sánh

N8N cung cấp các công cụ gỡ lỗi tốt hơn đáng kể (đặc biệt là chạy lại với dữ liệu quá khứ) và xử lý lỗi chi tiết, có thể cấu hình hơn (thử lại cấp node, error workflows).

Người chiến thắng (Gỡ lỗi & Xử lý Lỗi): N8N - Khả năng gỡ lỗi vượt trội và xử lý lỗi mạnh mẽ.

11. Triển khai và Quyền riêng tư

Bạn có thể chạy agents của mình ở đâu và những hàm ý về quyền riêng tư là gì?

N8N

Tùy chọn Triển khai: Rất linh hoạt:
- N8N Cloud (Được quản lý)
- Self-hosted (Máy chủ riêng, Docker, Nền tảng đám mây như AWS/GCP, Render, Railway)
- Máy cục bộ
Quyền riêng tư: Self-hosting cung cấp quyền kiểm soát dữ liệu hoàn toàn, cho phép hoạt động sau tường lửa – lý tưởng cho dữ liệu nhạy cảm.

Make.com

Tùy chọn Triển khai: Chỉ trên Cloud, được lưu trữ trên cơ sở hạ tầng của Make.com.
Quyền riêng tư: Phụ thuộc vào chính sách của Make.com. Các gói doanh nghiệp cung cấp các tính năng bảo mật nâng cao (audit logs, tuân thủ).

So sánh

Khả năng self-hosting của N8N cung cấp sự linh hoạt và kiểm soát quyền riêng tư dữ liệu không gì sánh bằng.

Người chiến thắng (Triển khai & Quyền riêng tư): N8N - Self-hosting cung cấp sự linh hoạt và quyền riêng tư vượt trội.

12. MCP (Multi-Agent Communication Protocol)

Các nền tảng có đang áp dụng các tiêu chuẩn mới nổi về khả năng tương tác của agent không?

N8N

Hỗ trợ: Tích cực kết hợp MCP, với các MCP client và server nodes chính thức có sẵn, cho phép tích hợp với các công cụ hỗ trợ tiêu chuẩn.

Make.com

Hỗ trợ: Không quan sát thấy hỗ trợ hoặc đề cập đến MCP.

So sánh

N8N đang đón nhận các tiêu chuẩn mới nổi như MCP, cho thấy cách tiếp cận hướng tới tương lai đối với khả năng tương tác của agent.

Người chiến thắng (MCP): N8N - Sớm áp dụng các tiêu chuẩn ngành đang phát triển.

13. Giá cả

Chi phí so sánh như thế nào?

Make.com

Mô hình: Dựa trên "operations" (lần chạy module). Các gói có giới hạn operations hàng tháng.
Chi phí LLM: Trả riêng cho các nhà cung cấp.

N8N

Mô hình (Cloud): Dựa trên workflow executions hàng tháng và các active workflows.
Mô hình (Self-Hosted): Phần mềm mã nguồn mở, miễn phí. Chỉ trả tiền cho cơ sở hạ tầng hosting (có thể rất thấp). Không có giới hạn do N8N áp đặt đối với executions hoặc operations.
Chi phí LLM: Trả riêng cho các nhà cung cấp.

So sánh

Tùy chọn self-hosted miễn phí của N8N mang lại khả năng tiết kiệm chi phí khổng lồ, đặc biệt là ở quy mô lớn, bằng cách loại bỏ chi phí execution hoặc operation cụ thể của nền tảng. Các gói Cloud có cấu trúc khác nhau, nhưng giá trị của việc self-hosted là rất đáng kể.

Người chiến thắng (Giá cả): N8N - Self-hosting miễn phí, mã nguồn mở mang lại giá trị vượt trội.

Kết quả Tổng thể

Dựa trên so sánh toàn diện này, N8N nổi lên là người dẫn đầu rõ ràng trong việc xây dựng AI agents.

Nó cung cấp một nền tảng trưởng thành, linh hoạt và mạnh mẽ hơn với những lợi thế đáng kể về:

Trải nghiệm Người dùng & Thiết lập: Trực quan và tích hợp hơn.
Giao diện & Triggers: Giao diện người dùng trò chuyện gốc và các trigger linh hoạt hơn.
LLMs & Suy luận: Hỗ trợ model rộng hơn (bao gồm cả cục bộ) và kiểm soát tốt hơn.
Kiến thức & RAG: Hỗ trợ tích hợp sẵn vượt trội hơn hẳn.
Định dạng Đầu ra: Đầu ra có cấu trúc có thể thực thi.
Gỡ lỗi & Xử lý Lỗi: Các công cụ và tùy chọn nâng cao hơn.
Triển khai & Quyền riêng tư: Linh hoạt không gì sánh bằng thông qua self-hosting.
Hỗ trợ MCP: Áp dụng các tiêu chuẩn mới nổi.
Giá cả: Chi phí tiềm năng thấp hơn nhiều thông qua self-hosting.

Điểm mạnh chính của Make.com nằm ở thư viện tích hợp phong phú, có thể đóng vai trò là tools, mặc dù quy trình thiết lập (gói từng cái trong một scenario) kém hợp lý hơn. Tính năng AI Agent của nó (hiện đang ở giai đoạn beta) có vẻ kém trưởng thành hơn, thiếu các chức năng quan trọng như RAG mạnh mẽ và phân tích cú pháp đầu ra có cấu trúc, và việc thiết lập trừu tượng có thể gây phiền phức.

Trong khi Make.com có thể đơn giản hóa việc xử lý memory cho người mới bắt đầu, N8N cung cấp chiều sâu, khả năng kiểm soát và các tính năng quan trọng cần thiết để phát triển các AI agents phức tạp ngày nay.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: So sánh này dựa trên các tính năng được quan sát khi nội dung gốc được tạo. Make.com AI Agents đang ở giai đoạn beta và các khả năng có thể đã phát triển kể từ đó.