人們常問：「我該用 OpenClaw 還是 Zapier？」答案是：它們解決的是不同的問題，而且你可能兩個都需要。
核心差異
Zapier/n8n/Make = 工作流程自動化 「當 X 發生，就執行 Y。」確定性的、基於規則的、不帶智慧。
OpenClaw = AI Agent 「想清楚該做什麼，然後去做。」智慧化的、有脈絡感知的、能適應變化的。
何時使用 Zapier/n8n
在以下情況使用工作流程自動化：
- 觸發條件和執行動作永遠相同
- 不需要判斷或理解
- 你需要 100% 的可靠性和可預測性
- 工作流程很簡單（2-5 個步驟）
範例：
- 新的 Stripe 付款 → 發送 Slack 通知
- 新的表單提交 → 加入試算表 → 發送電子郵件
- 新的 GitHub Issue → 建立 Trello 卡片
- 檔案上傳至 Dropbox → 轉換為 PDF → 寄給客戶
這些工作流程是確定性的 — 每次都執行完全相同的動作，不需要思考。
何時使用 OpenClaw
在以下情況使用 AI Agent：
- 任務需要理解和判斷
- 回應需要根據脈絡而有所不同
- 你需要自然語言互動
- 任務太複雜，if/then 規則無法處理
範例：
- 閱讀郵件並判斷是緊急、例行還是可忽略
- 起草一封切合情境的回覆
- 研究一個主題並整理摘要
- 與客戶維持一段對話
- 「看看有沒有需要我注意的事」（開放式指令）
這些任務需要智慧 — 回應取決於對內容的理解，而非單純的模式匹配。
正面對決
| Zapier/n8n | OpenClaw | |
|---|---|---|
| 邏輯類型 | If/then 規則 | AI 推理 |
| 可靠性 | 99.9% 可預測 | ~95% 準確 |
| 設定方式 | 視覺化建構器 | 自然語言 |
| 彈性 | 固定工作流程 | 適應性回應 |
| 費用（一般） | $20-50/月 | $10-20/月 |
| 處理模糊指令 | 否 | 是 |
| 從脈絡學習 | 否 | 是 |
| 複雜決策 | 否 | 是 |
| 簡單觸發 | 非常擅長 | 大材小用 |
| 自架選項 | n8n：是、Zapier：否 | 是 |
搭配使用
最強大的組合是兩者兼用：
OpenClaw 當大腦 + n8n 當雙手
OpenClaw 決定該做什麼。n8n 執行確定性的部分。
範例：客戶支援
- 新的支援郵件到達 → n8n 觸發
- n8n 將郵件內容傳給 OpenClaw
- OpenClaw 閱讀郵件、理解問題、起草回覆
- OpenClaw 分類：緊急 vs 一般 vs 垃圾郵件
- n8n 根據分類結果路由：
- 緊急 → Slack 警報 + 郵件回覆
- 一般 → 排入待審佇列
- 垃圾郵件 → 封存
Webhook 整合
OpenClaw 可以呼叫 n8n/Zapier 的 Webhook 來觸發工作流程：
「當我說『開發票給客戶 X』，就觸發 n8n 裡的開發票工作流程」
n8n 處理機械化的部分（產生 PDF、發送郵件、更新試算表），OpenClaw 處理需要智慧的部分（決定金額、起草郵件內容、判斷時機）。
遷移路徑
如果你目前什麼都用 Zapier：
- 簡單的自動化繼續留在 Zapier（它們運作得很好）
- 把需要理解和判斷的任務搬到 OpenClaw
- 需要時透過 Webhook 連接兩者
不要為了用 AI 而用 AI 去取代運作良好的自動化。AI 在需要判斷力的時候才能發揮價值。
自架技術棧
給注重隱私的使用者，完整的開源方案：
- n8n（自架）用於工作流程自動化
- OpenClaw（在 ClawTank 上）用於 AI Agent
- 透過 Webhook 和 API 呼叫連接兩者
你所有的資料都在自己的掌控之下。沒有第三方雲端服務在處理你的資訊。
結論
Zapier/n8n 和 OpenClaw 不是競爭對手 — 它們是互補的。用工作流程自動化處理可預測的、重複性的觸發任務。用 AI Agent 處理需要理解和判斷的任務。兩者搭配使用，實現最大程度的自動化。
在 ClawTank 部署 OpenClaw，將它連結到你現有的自動化工具組合中。