免费增值，免费试用，付费
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头对头基准测试
Activepieces vs Devozy.ai
Activepieces 记录了 258,553 月访问量，月度环比增长为 +1.5%，定价为免费增值。Devozy.ai 记录了 610 月访问量，增长率为 -91.3%，定价为免费试用，定价请咨询。
开源 AI 自动化平台：统一智能体、流程与 770+ 应用集成
月访问量
25.86万
月度环比增长率
+1.5%
主要市场
🇺🇸 美国
Activepieces 记录了 258,553 月访问量，月度环比增长为 +1.5%，定价为免费增值。Devozy.ai 记录了 610 月访问量，增长率为 -91.3%，定价为免费试用，定价请咨询。
开源 AI 自动化平台：统一智能体、流程与 770+ 应用集成
| 维度 / 指标 |  | |
|---|---|---|
| 官方域名 | activepieces.com | devozy.ai |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费试用，定价请咨询 |
| 月访问量 | 25.86万 (258,553) | 610 (610) |
| 月度环比流量变化 | +3873 (+1.5%) | -6420 (-91.3%) |
| 主要市场与份额 | 🇺🇸 美国 (14.1%) | 🇩🇪 德国 (89.8%) |
| 直接访问 / 月 | 11.13万 | 259 |
| 用户评分 | 4.6 | 4 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
开源 AI 自动化平台：统一智能体、流程与 770+ 应用集成
用日常语言描述任务，智能体会自行确定步骤、从已连接应用和 MCP 服务器中选择工具，并在敏感操作前停下来请求审批。
在画布上搭建自动化，支持分支、重试、等待节点、子流程和错误处理；需要真实代码的步骤可直接内嵌 TypeScript。
每个组件都是 MIT 许可、由社区共同打造，覆盖你正在使用的应用；对于未覆盖的服务，可用 HTTP 组件连接任意 REST 或 GraphQL 接口，并自动处理鉴权与分页。
通过对话生成流程草稿，把结构化数据存入可供流程和智能体读写的 Tables，并让所有智能体都能检索内部文档。
面向多云应用交付的 AI 自助式平台
通过现成自动化在 AWS、Azure 和 GCP 上配置订阅与运行环境——虚拟机、存储、容器、EKS/AKS/GKE。
为常见技术栈生成流水线，开发者无需编写基础设施脚本即可发布。
针对 Qlik Sense 应用发布、Qlik Talend 作业部署与 Qlik Replicate 数据复制的专用自动化。
对话式助手可用自然语言响应部署请求并开通环境。
专项更强用于部署自定义 AI 智能体的精简界面，但对于传统数据集成管道的灵活性较低。
免费 / 开源Open WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, OpenAI-compatible and Anthropic endpoints, and extends through Python tools, functions and pipelines.
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前沿 AI 训练所用的环境，以及负责重复性工作的智能体
为 AI 代理提供出色的浏览器与网页爬虫自动化功能，但标准企业应用程序集成较少。
Enterprise-grade security and governance for workflows, but geared more toward security and IT operations.
Enterprise-grade security and governance for workflows, but geared more toward security and IT operations.
适用于复杂任务的先进多智能体工作流构建器，但不太适合传统的 webhook 集成。
专项更强Specializes in building conversational chatbots and agentic pipelines visually, but lacks broad traditional connector depth.
专项更强Strong multi-channel publishing capabilities for AI agents, but less comprehensive for multi-step backend data pipelines.
