这张图清晰展示了在Make 平台原 Integromat上创建和运行 AI Agent 的完整流程我帮你把每一步拆解清楚一、Make 平台 AI Agent 工作流程详解1. 定义 Agent创建智能体主体核心动作在 Make 中创建 Agent 实例完成基础配置关键配置项Agent 描述明确它的角色、能力边界和行为规范相当于 System Prompt工具场景绑定声明它可以调用哪些 Make 模块如邮件、数据库、API底层模型选择绑定 LLM如 OpenAI、Anthropic、本地模型作为智能体的大脑2. 准备工具场景为 Agent 配置 “技能包”核心动作为 Agent 要用到的每一项能力单独创建一个 “工具场景”配置要点定义触发方式如 Agent 调用时执行设定输入 / 输出数据结构参数格式、返回结果类型用自然语言写清工具描述让 LLM 知道这个工具的用途举例一个 “发送邮件” 工具场景定义收件人、主题、正文参数以及发送成功 / 失败的返回格式一个 “查询数据库” 工具场景定义 SQL 模板和返回字段结构3. 主场景调用 Agent搭建入口流程核心动作创建一个主场景作为用户请求的入口关键模块使用 Make 中的「Run an agent」模块将用户请求转发给已定义的 Agent作用接收外部请求如 Webhook、表单提交、聊天消息统一触发 Agent 执行并管理整个任务生命周期4. Agent 推理与工具执行核心闭环核心动作LLM 分析用户请求自主决策并调用对应的工具场景完整流程LLM 解析用户任务判断需要调用哪些工具按定义的格式调用对应的工具场景如 “调用发送邮件工具参数为 xxx”Make 执行工具场景返回结果给 LLMLLM 根据工具返回结果继续分析并决定下一步动作循环迭代特点这是一个动态闭环Agent 会根据工具反馈调整策略直到任务完成5. 结果返回与后续处理输出交付核心动作Agent 生成最终回复主场景将结果交付给用户或进入下一个流程两种常见处理方式直接返回将 Agent 的最终回复通过 Webhook、邮件等方式发送给用户流程联动将 Agent 的输出作为后续 Make 场景的输入继续执行自动化任务如根据分析结果生成报表、触发审批流程二、这个流程的本质优势低代码 / 无代码创建无需编写复杂代码通过拖拽配置就能定义 Agent 的能力和流程天然适配自动化Agent 可以直接调用Make 平台上数千个现成的工具模块CRM、ERP、办公软件等快速打通业务系统可视化调试所有工具调用和数据流转都在 Make 平台上可追溯便于排查问题和优化流程灵活扩展可以随时新增工具场景给 Agent 增加新能力无需重构整个系统三、举个例子客户售后工单处理定义 Agent角色是 “售后工单处理助手”模型用 GPT-4o绑定 “查询订单、发送邮件、创建工单” 三个工具场景准备工具场景工具 1查询订单对接 ERP 系统输入订单号返回订单状态工具 2发送邮件输入收件人、模板发送售后回复工具 3创建工单输入问题描述在 CRM 中生成工单主场景调用 Agent用户提交工单后通过 Webhook 触发主场景调用 AgentAgent 推理执行Agent 分析工单内容 → 调用查询订单工具 → 根据订单状态判断回复内容 → 调用发送邮件工具给用户 → 调用创建工单工具记录问题结果返回主场景将处理结果发送给用户并同步到 CRM 系统四、一句话总结Make 平台的 AI Agent 流程本质是 **“低代码定义智能体 现成自动化工具生态 闭环执行”**让非技术人员也能快速搭建能调用业务系统、处理复杂任务的智能体。