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課程時長 14 時間:
課程簡介
第 1 天:工作流與 AI 步驟
課程簡介
- 何時應進行自動化、何時使用 AI 步驟、何時使用代理
- n8n 的應用情境:雲端與自託管模式,及其對企業資料的影響
n8n 基礎知識
- 工作流、節點、觸發器與執行
- 透過拖曳欄位在各節點間傳遞資料,無需手動輸入語法
- 透過閱讀執行紀錄來定位並修復問題
連接應用程式與資料
- Webhooks 與表單觸發器
- 試算表、電子郵件與行事曆節點
- 外部服務的憑證與身分驗證
- 逐步解析 HTTP Request 節點的使用
AI 步驟
- 將模型加入工作流
- 撰寫提示詞(Prompts)以確保輸出穩定
- 結構化輸出與自動校正格式錯誤的回答
- 從電子郵件、表單及文件中進行分類與資訊擷取
決策與動作
- 使用 If 與 Switch 進行分支判斷
- 審批步驟:在執行動作前徵求人為確認
- 將結果寫入試算表並發送通知
實作練習:首个端到端工作流
- 從接收請求開始,到結果被分類、記錄並路由為止的完整流程
第 2 天:代理與運作維護
AI 代理
- 認識代理:模型、記憶與工具
- 固定工作流 vs. 代理:如何做出選擇
- 授予代理存取企業文件與試算表的權限
能採取動作的代理
- 讀取型工具與寫入型工具的區別
- 系統提示詞規則:必填欄位、禁止虛構資料、避免重複記錄
- 透過嘗試破壞其邏輯來測試代理的穩健性
通道整合
- 用於內部使用的聊天介面
- 將代理連接至單一訊息通道
穩定性與可靠性
- 錯誤工作流、重試機制與通知
- 日誌與執行歷史紀錄
- 控制模型與執行成本
資料與隱私
- 當呼叫模型時,哪些資料會離開公司
- 自託管與本地模型:講師示範
- 與 IT 或法務團隊共同檢視的檢查清單
結合 AI 建置工作流
- 請 AI 助理草擬工作流
- 審查草圖:理解每個節點的功能、資料來源,以及當資料為空時的處理方式
最終專案與後續步驟
- 每位學員完成並展示一個包含 AI 步驟與代理的工作流,應用於其自身的實際流程
- 維護計畫與後續自動化候選項目
產出成果:一個包含 AI 步驟、連接企業資料的代理、錯誤處理機制及審查檢查清單的可用工作流。
最低要求
- 無需具備程式設計經驗
- 熟悉使用網頁應用程式與試算表
- 清楚了解工作中的一個重複性流程
適合對象
- 業務、營運及對接客戶的專業人員
- 團隊主管與流程負責人
- 希望基於企業資料建立自動化與 AI 代理的非開發人員
客戶評論 (3)
培訓師很有耐心,也非常樂於助人。他對主題非常瞭解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
課程 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機器翻譯
知識與實踐的良好結合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Agentic AI for Enterprise Applications
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理論與實踐的結合,以及高層與底層視角的融合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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