用途：指导将既有自动化工作流从 Zapier、Make（Integromat）、n8n、LangChain 或自定义代码迁移到 Lindy AI。核心观点是 Lindy 用能推理、适应并处理歧义的 AI 智能体取代僵化的规则式自动化，因此迁移是重新设计的机会，而不是一比一翻译。
前提条件：具备源平台的自动化清单；Lindy 工作区已就绪并授权所需集成；迁移时间线获批；面向客户的流程已定义回滚方案。
主要步骤：一、盘点源自动化，记录名称、触发条件、步骤、集成、频率、复杂度。二、按复杂度分类：简单（1-3 步无条件）直接在 Lindy 重建，约 30 分钟；中等（4-8 步含条件）用自然语言描述给 Agent Builder，1-2 小时；复杂（9 步以上、多分支、循环）重新设计为多智能体协作，1-2 天；自定义代码用 Run Code 动作加 HTTP Request，2-4 小时。三、按来源给出模式映射，如 Zapier Zap→Lindy Agent、Filter→触发器过滤、Formatter→AI 提示字段模式，Make 的 Scenario→Agent 工作流、Router→条件、Iterator→循环，n8n 的 Function Node→Run Code、Merge Node→Agent 步骤，LangChain 的 Agent→带技能的 Agent Step、Memory→Lindy Memory、Vector Store→Knowledge Base。四、分阶段执行：第 1-3 天内部专用智能体，第 4-7 天低风险客户流程并行运行并按 10% 到 50% 再到 100% 放量，第 8-14 天关键工作流用暂存数据充分测试并在低流量窗口切换，源自动化保留可暂停 7 天。五、利用迁移做重新设计。六、验证与切换，检查任务完成率、响应质量、触发覆盖、性能和成本，并保留并行运行对比证据。
输出：创建迁移记录，映射每个源自动化到拟议的 Lindy 工作流、风险层级、负责人、测试语料、成功指标、回滚触发条件和处置方式；不要将已配置的智能体视为行为等价的证明。
限制：未提供具体定价、平台兼容细节或官方命令；文中仅给出验证清单类 echo 命令示例。资料未说明 Lindy 全部功能与集成范围。