产品介绍
Make 把自动化流程组织成由多个模块连接的场景。起始事件提供数据，后续模块将字段映射到其他服务的查询、转换或写入动作。理解流程时，需要留意数据束（bundle）：一封邮件可能带有一个附件数组，拆开数组后，后续上传动作就可能执行多次。因此，选择哪些应用只是第一步，还要看数据在各模块之间如何变化。
以邮件附件归档为例，可以先逐个拆出附件，分别上传文件，再汇总返回的链接并发送摘要。路由器负责按过滤条件分支，聚合器则在指定来源模块的一次操作范围内收集数据束，适合一个输入对应多个结果的流程。也可以加入 AI 提取或分类步骤，但模型返回的字段仍应检查，之后再用于建档、发消息或判断分支。
Make 能做什么
- 01在模块之间映射字段，检查每步实际输出的数据束，避免把所有步骤都当成只处理一条记录。
- 02使用 Iterator 拆开数组，再用聚合器收集结果；聚合后仍需使用的字段要明确加入配置。
- 03设置路由过滤条件、执行顺序和兜底分支；路由分支依次执行，并非同时并行。
- 04为失败模块配置明确的恢复策略，并在启用相应设置后保存未完成执行，便于排查或重试。
一个可操作的流程
- 01做邮件附件归档前，确认所连接账号支持的具体邮件触发器和文件上传动作，选用自己控制的测试邮箱与目标文件夹。
- 02保留邮件 ID 和附件标识，将附件数组映射到 Iterator，并先决定空数组应如何处理。
- 03逐个上传附件，核对文件名、目标位置及返回的文件 ID 或链接，同时设计重复来源事件的识别方式。
- 04为聚合器指定来源模块和汇总字段，明确加入邮件 ID；使用 Group by 时，每个分组会产生单独的输出数据束。
- 05发送预期的汇总消息，检查目标服务中的实际变化，再配置调度、积分预算和错误策略，开启持续处理。
依据来源资料整理；产品功能声明尚未经过独立测试。
它有什么不同
如果流程需要处理分支、数组拆分和结果汇总，Make 的可视化数据流值得评估。选择时应带上真实的数据结构、目标应用动作和恢复要求。图上模块较少，并不代表执行工作少：一个产生大量数据束的短流程，可能比只处理一条记录的长流程消耗更多积分。
谁值得考虑
- 需要跨多个业务服务处理列表、附件或查询结果的运营团队。
- 流程包含条件分支、分组结果，超出简单线性传递需求的团队。
- 能够持续维护应用权限、用量预算及失败和重复写入处理规则的负责人。
需要核对的事项
- 用有代表性的记录检查模块动作、账号权限和必填字段，应用出现在目录里不代表支持你需要的具体动作。
- 统计查询和迭代器之后的执行次数。五个附件可能对应五次上传，但不能把它当作整个流程的总费用。
- 区分 Make 积分和模型服务商账单；AI 连接方式、Token 用量及部分高级模块会改变计费规则。
- 对结果不确定的写入先检查目标记录，再决定重试。回滚只适用于支持事务的模块，不能撤销所有外部应用动作。
常见问题
Router 的分支会并行执行吗？
不会，Make 按配置顺序处理各路由。兜底分支处理不符合其他分支条件的数据。还应检查过滤条件是否重叠，不能默认每条输入只会匹配一条路线。
为什么一个输入触发了多次动作？
查询模块和迭代器可能输出多个数据束，后面的动作会分别处理。估算用量或排查重复输出时，先查看前一个模块的实际数据束数量。
聚合器一定只输出一个结果吗？
不一定。Group by 会按不同分组分别输出数据束；上游字段也不会自动保留到聚合之后。空聚合配置还会影响空结果是否继续传递，需要同时核对分组、字段和空结果处理方式。
一次 operation 就是一个积分吗？
普通非 AI 应用通常按一次操作一个积分计费，但存在例外。路由和过滤器不消耗积分，AI 及部分高级功能的费率另算；使用自定义 AI 服务商连接时，Token 费用还可能由服务商单独收取。
场景失败后，会自动撤销已经完成的动作吗？
只有支持事务的模块具备回滚能力，其他应用可能已经写入或发送。需要明确选择恢复方式，检查未完成执行的存储设置与容量，并在重试前核对目标记录。
产品信息已于 2026年11月7日 对照官网或一手产品文档核验。
