Zapier ضد Make: أي منصة هي الأفضل لأتمتة الذكاء الاصطناعي؟

انتقل مشهد سير العمل الرقمي من نقل البيانات البسيط إلى اتخاذ القرارات المعقدة من خلال الذكاء الاصطناعي. يجب على المؤسسات التي تسعى إلى تنفيذ أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier أو أتمتة الذكاء الاصطناعي Make تقييم هذه المنصات بناءً على الاختلافات المعمارية ونماذج التسعير وقدرات تكامل الذكاء الاصطناعي المحددة. توفر Zapier و Make بيئات متميزة لإدارة الوكلاء المستقلين والاستدلال الآلي. يعد فهم الفروق الفنية الدقيقة لكل نظام أساسيًا لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقرة على نطاق واسع.

الهياكل الفنية لمحاور الأتمتة الحديثة

تستخدم Zapier و Make فلسفات تصميم مختلفة لبناء وتصور سير العمل. تحدد هذه الخيارات المعمارية كيفية تفاعل المستخدم مع البيانات وكيف تتلقى نماذج الذكاء الاصطناعي المعلومات وتعالجها.

التسلسل الخطي في Zapier

تستخدم Zapier هيكلًا رأسيًا من أعلى إلى أسفل لإنشاء عمليات أتمتة، تُعرف باسم "Zaps". تبدأ كل Zap بمشغل واحد متبوعًا بإجراء واحد أو أكثر. يعطي هذا النموذج الخطي الأولوية للسرعة والوضوح للتسلسلات المباشرة. في سياق أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier، هذا يعني أن البيانات تتدفق في مسار يمكن التنبؤ به. في حين أن Zapier قد قدمت "مسارات" للسماح بالمنطق الشرطي، تظل الواجهة تركز في المقام الأول على عرض عمود واحد. هذا الهيكل فعال للمستخدمين الذين يحتاجون إلى اتصال مباشر بين تطبيقين أو أكثر دون الحاجة إلى تخطيط بيانات معقد عبر فروع متعددة.

تصميم مرئي متعدد المسارات في Make

تستخدم Make، المعروفة سابقًا باسم Integromat، لوحة مرئية حيث يقوم المستخدمون بتوصيل الوحدات النمطية في هيكل شبيه بالويب. تسمح هذه الواجهة المستندة إلى مخطط التدفق بالتفرع اللانهائي وإنشاء "سيناريوهات" يمكنها تشغيل مسارات متوازية متعددة في وقت واحد. بالنسبة إلى أتمتة الذكاء الاصطناعي Make، هذا التمثيل المرئي عملي للمنطق المعقد. يمكن للمستخدمين رؤية رحلة البيانات بأكملها على شاشة واحدة، بما في ذلك معالجات الأخطاء وأجهزة التوجيه التي ترسل أجزاء مختلفة من المعلومات إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بناءً على شروط محددة. تسمح الطبيعة المعيارية لـ Make بالتحكم الدقيق في كل نقطة بيانات أثناء انتقالها بين العقد.

قدرات الذكاء الاصطناعي الأصلية وأطر عمل الوكيل

في عام 2025، انتقلت كلتا المنصتين من موصلات واجهة برمجة التطبيقات البسيطة إلى بيئات شاملة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن لهؤلاء الوكلاء التفكير في المهام بدلاً من اتباع مجموعة صارمة من القواعد المحددة مسبقًا.

Zapier Central وبروتوكول سياق النموذج

Zapier Central هي مساحة عمل مخصصة لبناء وتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتفاعل هؤلاء الوكلاء مع أكثر من 8000 تطبيق باستخدام اللغة الطبيعية. التحديث المهم في عام 2025 هو تطبيق بروتوكول سياق النموذج (MCP). وفقًا للإصدارات الفنية من Zapier، يعمل MCP كواجهة موحدة تسمح لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بتنفيذ إجراءات واقعية عبر نظام Zapier البيئي دون الحاجة إلى تطوير واجهة برمجة تطبيقات مخصصة.

يقوم Zapier MCP بإنشاء نقطة نهاية آمنة تربط مساعد الذكاء الاصطناعي - مثل Claude أو ChatGPT - مباشرة بمكتبة تطبيقات المستخدم. يسمح هذا النظام للذكاء الاصطناعي بتنفيذ أكثر من 30000 إجراء محدد مسبقًا. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم أن يأمر وكيلاً بـ "العثور على آخر خمس فواتير في QuickBooks وتلخيصها في رسالة Slack". يستخدم الوكيل خادم MCP لتحديد الأدوات الصحيحة وتنفيذ الطلب. يقلل هذا النهج من الحاجز التقني لنشر أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier، حيث يتعامل الوكيل مع منطق الخطوات التي يجب اتخاذها لتحقيق نتيجة محددة.

وكلاء الذكاء الاصطناعي Make والاستدلال المعياري

قامت Make بدمج قدرات الذكاء الاصطناعي من خلال وحدات متخصصة وتطبيق AI Agents مخصص. على عكس بيئة الوكيل المركزية في Zapier، تسمح Make للمستخدمين بتضمين منطق الذكاء الاصطناعي مباشرة في التدفق المرئي للسيناريو. قدمت Make ميزات "AI Agents Reasoning" في أواخر عام 2024 لدعم النماذج التي تتطلب تخطيطًا متعدد الخطوات قبل التنفيذ.

تتضمن مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي Make وحدات لاستخراج النصوص وتحليل المشاعر وإنشاء الصور. يمكن للمطورين توصيل هذه بمقدمي LLM مختلفين، بما في ذلك OpenAI و Anthropic و Google Gemini. تدعم Make أيضًا MCP، مما يسمح لها بالعمل كعميل وخادم لأدوات الذكاء الاصطناعي. يمكّن هذا أتمتة الذكاء الاصطناعي Make من الحفاظ على سياق عميق عبر سيناريوهات طويلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وحدة "ذاكرة" تخزن بيانات التفاعل السابقة، مما يضمن بقاء وكيل الذكاء الاصطناعي على علم بالأحداث الماضية أثناء عملية متعددة المراحل.

هياكل التسعير لسير العمل المكثف للذكاء الاصطناعي

تختلف تكلفة تشغيل أتمتة الذكاء الاصطناعي اختلافًا كبيرًا بين النظامين الأساسيين بسبب كيفية قياسهما للاستخدام. يؤثر هذا الاختلاف على التكلفة الإجمالية للملكية لعمليات النشر عالية الحجم.

اقتصاد المهمة في Zapier

تحسب Zapier التكاليف بناءً على "المهام". يتم احتساب المهمة في كل مرة يتم فيها إكمال خطوة الإجراء بنجاح. لا يتم احتساب المشغلات ضمن حد المهمة. ومع ذلك، غالبًا ما تتضمن مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة خطوات متعددة، مثل تصفية البيانات وتنسيق النص واستدعاء LLM. كل من هذه تحسب كمهمة واحدة.

بالنسبة للمستخدمين الذين يستخدمون Zapier MCP، يكلف كل استدعاء أداة يتم إجراؤه بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي مهمتين عادةً. إذا قام وكيل بخمسة إجراءات لحل استعلام أحد العملاء، فسيستهلك هذا التفاعل الفردي عشر مهام. توفر خطط تسعير Zapier، مثل المستويات الاحترافية أو Team، عددًا محددًا من المهام شهريًا. اعتبارًا من عام 2025، تقدم الخطط ذات المستوى الأعلى تكاليف أقل لكل مهمة، ولكن يمكن أن تزداد النفقات الإجمالية بسرعة للمؤسسات التي تدير آلاف التفاعلات الآلية يوميًا.

إدارة الائتمان والعمليات في Make

تستخدم Make نظامًا قائمًا على الائتمان حيث "العمليات" هي الوحدة الأساسية للقياس. في كل مرة يتم فيها تشغيل وحدة نمطية في سيناريو، فإنها تستهلك عملية واحدة. على عكس Zapier، تحسب Make المشغل كعملية. ومع ذلك، فإن تكلفة العملية في Make أقل عمومًا من تكلفة المهمة في Zapier.

تشير الأبحاث من Creative Advisor إلى أن خطط Make غالبًا ما توفر عمليات أكثر بكثير مقابل رسوم شهرية أقل مقارنة بمستويات Zapier القائمة على المهام. بالنسبة إلى أتمتة الذكاء الاصطناعي Make، هذا يعني أن السيناريوهات المعقدة التي تحتوي على العديد من الفروع وتحويلات البيانات غالبًا ما تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة. سيستهلك السيناريو الذي يلخص 50 رسالة بريد إلكتروني 51 عملية (1 للمشغل و 50 لإجراءات التلخيص). في البيئات عالية الحجم، يسمح نموذج التسعير هذا بمزيد من التجارب وتكرار أعلى لعمليات التشغيل دون زيادات نسبية في التكلفة.

عمق التكامل والتحكم في واجهة برمجة التطبيقات

غالبًا ما يعتمد الاختيار بين هذين النظامين الأساسيين على المتطلبات المحددة لمعالجة البيانات والوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات.

تعطي Zapier الأولوية للعرض. مع أكثر من 8000 عملية تكامل، فمن المرجح أن تدعم البرامج المتخصصة أو الخاصة بالصناعة. تعمل واجهته على تبسيط عمليات التكامل هذه من خلال عرض المشغلات والإجراءات الأكثر شيوعًا فقط. يمنع هذا التصميم المستخدمين من الشعور بالإرهاق بسبب التفاصيل الفنية ولكنه قد يحد من القدرة على الوصول إلى حقول بيانات معينة لم يكشف عنها تكامل Zapier.

تركز Make على العمق. على الرغم من أن مكتبتها التي تضم أكثر من 2400 تطبيق أصغر، إلا أن Make تقدم عادةً المزيد من نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات لكل تطبيق مدعوم. وفقًا للوثائق الفنية الخاصة بـ Make، غالبًا ما توفر وحداتها النمطية ضعف عدد الإجراءات التي توفرها Zapier لنفس البرنامج. على سبيل المثال، في برامج المحاسبة مثل Xero، قد تسمح Make بالبحث عن بنود سطر محددة وتحديثها وحذفها والتي لا يمكن لتكامل Zapier القياسي الوصول إليها. علاوة على ذلك، تتضمن Make وحدة HTTP مدمجة تسمح للمستخدمين بالاتصال بأي تطبيق بواجهة برمجة تطبيقات عامة، بغض النظر عما إذا كان هناك تكامل مُنشأ مسبقًا أم لا.

إدارة السياق والذاكرة في أتمتة الذكاء الاصطناعي

يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى سياق ليظلوا فعالين بمرور الوقت. بدون ذاكرة، يعامل الوكيل كل تفاعل كحدث معزول.

في أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier، تتم إدارة السياق من خلال Zapier Tables ومساحة عمل Central. تسمح الجداول للمستخدمين بتخزين بيانات منظمة يمكن للوكيل الرجوع إليها. عندما يتلقى وكيل استعلامًا، يمكنه البحث في جدول عن البيانات التاريخية ذات الصلة لإعلام رده. تم دمج هذا الإعداد في واجهة Zapier، مما يجعله في متناول المستخدمين الذين لا يرغبون في إدارة قواعد بيانات خارجية.

تتعامل أتمتة الذكاء الاصطناعي Make مع السياق من خلال مخازن البيانات والمتغيرات المعيارية. يمكن تصميم سيناريو لكتابة كل مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى وحدة "مخزن البيانات" واسترجاع تلك المعلومات في عمليات التشغيل اللاحقة. يسمح هذا بإنشاء حلقات تغذية مرتدة متطورة. يمكن للمستخدم إنشاء سيناريو حيث يراجع وكيل الذكاء الاصطناعي مخرجاته السابقة لتحسين دقة المهام المستقبلية. هذا المستوى من التحكم المعماري عملي للمطورين الذين يقومون ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي ذاتية التصحيح.

تحليل حالة الاستخدام لنشر الأعمال

يعتمد قرار تنفيذ نظام أساسي على الآخر على الأهداف المحددة لمشروع الأتمتة.

ستجد الشركة التي تتطلب النشر السريع للمهام القياسية أن Zapier فعال. إذا احتاج فريق التسويق إلى تلخيص العملاء المتوقعين الواردين تلقائيًا من إعلانات Facebook وإرسالهم إلى قناة Slack باستخدام GPT-4، فيمكن لـ Zapier إنشاء سير العمل هذا في دقائق. تقلل الواجهة سهلة الاستخدام وإجراءات الذكاء الاصطناعي التي تم تكوينها مسبقًا من الحاجة إلى الرقابة الفنية.

ستجد الشركة التي تبني عملية ذكاء اصطناعي معقدة وعالية الحجم أن Make أكثر ملاءمة. ستستفيد شركة التجارة الإلكترونية التي تحتاج إلى تحليل مشاعر العملاء عبر آلاف المراجعات وتصنيفها إلى مجموعات محددة وتحديث CRM وإنشاء ردود بريد إلكتروني مخصصة من التفرع المرئي لـ Make والتكاليف التشغيلية المنخفضة. تضمن القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات وإجراء تحويلات معقدة داخل اللوحة أن يظل النظام قابلاً للتطوير.

ميزات المطور المتقدمة

تلبي كلتا المنصتين المستخدمين التقنيين من خلال خطافات الويب وخطوات التعليمات البرمجية المخصصة وأدوات المطورين.

تسمح Zapier للمستخدمين بكتابة كود JavaScript أو Python داخل Zap للتعامل مع البيانات التي لا يمكن للخطوات القياسية معالجتها. كما يوفر واجهة سطر أوامر (CLI) للمطورين لبناء عمليات التكامل الخاصة بهم. إن إضافة MCP في عام 2025 تزيد من توسيع هذا من خلال السماح للمطورين بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي المشفرة المخصصة الخاصة بهم مباشرة في نظام Zapier البيئي.

توفر Make "وظائف مضمنة" تسمح باستخدام صيغ تشبه Excel مباشرة داخل أي حقل وحدة نمطية. يتيح ذلك معالجة البيانات الفورية، مثل تغيير تنسيقات التاريخ أو إجراء العمليات الحسابية، دون إضافة خطوات إضافية. تقدم Make أيضًا "مدخلات السيناريو"، والتي تسمح بتشغيل السيناريوهات عبر استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات المعتمدة من الأنظمة الخارجية. هذا يجعل Make بمثابة خلفية قابلة للتطبيق للتطبيقات المصممة خصيصًا والتي تتطلب منطق أتمتة معقد.

يشير تقدم أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier و أتمتة الذكاء الاصطناعي Make إلى التحرك نحو أنظمة أكثر استقلالية. يجب على المؤسسات أن تزن سهولة الاستخدام ومكتبة التطبيقات الضخمة لـ Zapier مقابل الفعالية من حيث التكلفة والعمق التقني لـ Make. نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تكاملاً في العمليات التجارية، فإن اختيار مركز الأتمتة سيحدد مرونة وموثوقية البنية التحتية الرقمية للمؤسسة.