n8n 與 AI 代理的研究報告

• 廣泛的應用程式和服務連接能力：n8n 提供超過 400 個預配置的集成（稱為節點），可以連接各種雲端應用程式和服務，如 Office365、Hubspot、Asana、Google Drive、Slack 和 Airtable 等。這些集成使得在不同的平台之間移動和同步數據變得簡單高效。
• 基於觸發器和動作的任務自動化：用戶可以在 n8n 中創建包含觸發節點和動作節點的工作流程。觸發節點定義了工作流程的啟動條件（例如，新的表單提交或收到的電子郵件），而動作節點則定義了在觸發發生後要執行的具體任務（例如，發送通知或更新資料庫）。n8n 可以自動化從簡單的電子郵件和約會安排到複雜的支付處理和庫存管理等各種任務。
• 直觀的可視化拖放介面：n8n 提供了一個簡單易用的拖放式介面，用戶無需深入的編程知識即可構建自動化工作流程。這個介面清晰地展示了工作流程中使用的工具、執行的功能以及後續的步驟。
• 自定義程式碼的靈活性：儘管 n8n 強調低代碼自動化，但它也允許用戶在需要時嵌入自定義的 JavaScript 或 Python 程式碼。對於更複雜的數據操作或與尚未提供預建節點的應用程式集成，這個功能非常有用。在自託管的 n8n 實例中，甚至可以添加 npm 或 Python 庫以擴展其功能。
• 多種部署選項：n8n 可以選擇自託管在 Docker、Kubernetes 或其他雲端服務上，也可以作為桌面應用程式使用。自託管選項提供了更高的數據控制和隱私，而 n8n cloud 則提供了即時使用的便利性 。Docker Compose 等工具可以簡化部署、管理和擴展 n8n 的過程。
• 模組化架構和可擴展性：n8n 的介面採用模組化設計，用戶可以輕鬆識別和理解工作流程的各個部分 。此外，n8n 的開源特性允許開發者根據需要快速添加新的應用程式集成或自定義現有的節點。整個流程可以匯出為 JSON 格式，方便複製或用作範本 。

• 自主性：AI 代理能夠獨立運作，無需持續的人工監督即可做出決策和採取行動。它們可以自主規劃任務、分解問題、從錯誤中恢復並持續運行 。
• 推理和規劃：這些代理能夠分析複雜情況，評估不同的行動方案，並制定實現目標的計劃 。它們可以根據給定的標準選擇最佳的解決方案，並在多個相互競爭的優先事項和約束之間取得平衡 。
• 學習和適應性：AI 代理能夠從經驗和回饋中學習並改進其性能。它們可以識別模式、適應新的場景並整合新的知識 。
• 記憶和上下文保持：AI 代理可以記住過去的互動並利用上下文來做出決策 。這種能力對於需要連貫對話和理解情境的應用至關重要 。
• 目標導向行為：與僅對直接輸入做出反應的程式不同，AI 代理展現出目標導向的行為 。它們主動採取行動，預測需求並在問題出現之前採取措施 。
• 與環境互動：AI 代理能夠通過感測器或數位介面感知並作用於其周圍環境 19。它們可以收集相關資訊並執行動作以實現其目標 。

• 簡單反射代理：這些是最基本的 AI 代理，僅基於當前的感知使用預定義的條件-動作規則來做出決策，沒有記憶或學習能力。它們適用於規則清晰且環境可預測的簡單任務。
• 基於模型的反射代理：這些代理維護一個關於世界內部模型，使其能夠在部分可觀察的環境中做出決策。它們可以推斷環境中未被直接觀察到的方面 。
• 基於目標的代理：這些代理具有一個或多個目標，並規劃一系列行動以實現這些目標。它們會評估不同的行動方案，以找到最能使其接近目標的方案。
• 基於效用的代理：這些代理不僅尋求達到目標，還試圖最大化效用或獎勵。它們使用效用函數來評估不同情境的有用性，並選擇預期效用最大的行動。
• 學習代理：這些代理通過攝取新數據並根據與用戶的互動來改進其性能。它們能夠從經驗中學習並隨著時間的推移不斷提高其效率。
• 其他類型：除了上述類型外，還有層級代理、多代理系統（MAS）、對話代理、編碼代理、複製生成代理、資料庫查詢代理、RAG 代理、排程代理和搜尋代理。這些不同類型的代理適用於各種特定的應用場景。

• 工具代理（Tools Agent）：這是預設的代理類型，它使用外部工具和 API 來執行操作和檢索資訊 。它可以理解不同工具的功能，並根據任務需求決定使用哪個工具。n8n 推薦在大多數情況下使用此代理，因為它能夠處理多數場景，並在與工具協同工作時提供最佳體驗 。工具代理可以使用的工具非常廣泛，包括呼叫 n8n 工作流程、執行程式碼、發送 HTTP 請求，以及與各種應用程式（如 Airtable、AWS S3、Discord、Gmail、Google Sheets、MySQL、Notion、OpenAI、Postgres、Slack 和 Telegram 等）進行互動。
• 對話代理（Conversational Agent）：這種代理專為進行類似人類的對話而設計。它可以保持上下文、理解用戶意圖並提供相關的答案。對話代理通常用於構建聊天機器人、虛擬助理和客戶支援系統 。如果用戶偏好的 AI 模型不支援工具呼叫，或者需要處理更簡單的互動，那麼這個代理是一個不錯的選擇。
• OpenAI 函數代理（OpenAI Functions Agent）：這種代理專門與支援函數呼叫的 OpenAI 模型一起使用。用戶必須將其與 OpenAI 聊天模型配合使用。
• 規劃與執行代理（Plan and Execute Agent）：這種代理首先創建一個解決給定任務的高級計劃，然後逐步執行該計劃。它最適用於需要結構化方法和仔細規劃的任務。
• ReAct 代理：這種代理首先對給定的任務進行推理，確定必要的行動，然後執行這些行動。它遵循推理和行動的循環，直到完成任務為止。ReAct 代理可以將複雜的任務分解為更小的子任務，確定優先順序並逐個執行。需要注意的是，ReAct 代理不支援記憶子節點。
• SQL 代理：這種代理使用 SQL 資料庫作為資料來源。它可以理解自然語言問題，將其轉換為 SQL 查詢，執行這些查詢，並以用戶友好的格式呈現結果。SQL 代理對於構建資料庫的自然語言介面非常有價值。

• 提升效率和生產力：通過自動化複雜的多步驟任務，可以釋放人力資源，使他們能夠專注於更具策略性的工作。AI 代理可以處理大量數據，提取關鍵見解並創建摘要，從而節省專業人士耗費在研究上的時間，並幫助團隊更快地做出數據驅動的決策。
• 自動化複雜的任務和工作流程：AI 代理能夠處理需要推理、規劃以及與多個系統互動的任務，超越了傳統自動化的能力範圍。這種結合使得以前過於複雜或動態而無法自動化的流程現在可以實現自動化。
• 改進決策制定：利用 AI 分析數據、識別模式並提供見解的能力，可以做出更好更快的決策。AI 可以處理和分析人類無法比擬規模和速度的資訊，從而做出更明智的決策。
• 簡化數據處理和集成：n8n 連接各種數據來源的能力與 AI 代理理解和處理數據的能力相結合，簡化了數據密集型任務的使用。這種集成使得 AI 更容易存取各種數據來源，用於分析和決策。
• 降低成本：自動化任務減少了對人力的需求並最大限度地減少了錯誤，從而節省了成本。儘管存在初始投資成本，但通過自動化和提高效率帶來的長期成本節省潛力巨大。
• 可擴展性和靈活性：n8n 的架構和 AI 代理的適應性使得工作流程可以輕鬆擴展和修改，以應對不斷變化的需求 。這確保了自動化解決方案能夠隨著組織需求的變化而成長和調整。
• 增強客戶體驗：AI 代理可以提供個性化和高效的客戶支援，從而提高客戶滿意度。AI 驅動的客戶服務可以提供全天候的服務和快速的回應，從而帶來更好的客戶互動。

• 技術複雜性：設置和管理複雜的 AI 代理工作流程可能需要一定的技術專業知識。儘管 n8n 提供了低代碼介面，但高級 AI 代理配置仍然可能存在學習曲線。
• 提示工程：AI 代理的性能很大程度上取決於精心設計的提示，而創建和優化這些提示可能具有挑戰性。有效的提示工程對於引導 AI 代理產生期望的行為至關重要。
• 潛在的錯誤和「幻覺」：AI 模型有時會產生不正確或無意義的輸出，需要仔細監控和驗證。AI 生成內容和操作的可靠性是一個需要解決的問題。
• 管理計算資源和成本：運行 AI 模型可能會消耗大量的計算資源並產生費用，尤其是在處理複雜任務和大量數據時。成本管理是部署 AI 代理工作流程時需要考慮的重要因素，尤其是在生產環境中。
• 與傳統系統的集成挑戰：將 n8n 和 AI 代理與較舊、靈活性較差的系統集成可能會遇到困難。與現有基礎設施的兼容性是一個需要考慮的因素。
• 倫理考量：與 AI 模型中的偏見、數據隱私以及對就業的潛在影響相關的問題需要仔細考慮 。使用自主 AI 代理的倫理影響需要仔細評估和解決。
• 除錯和監控：與傳統自動化相比，複雜 AI 代理工作流程中的問題排除可能更具挑戰性。強大的除錯和監控工具對於維護 AI 代理工作流程至關重要。
• 對外部服務的依賴：AI 代理的功能通常依賴於外部 AI 模型提供商（例如 OpenAI），這引入了依賴性和潛在的服務中斷風險。依賴外部 API 可能會帶來漏洞和潛在的成本。

1. 創建新的工作流程：在 n8n 中開啟一個新的空白工作流程。
2. 添加觸發節點：每個工作流程都需要一個起點。對於 AI 工作流程，可以使用「Chat Trigger」（用於互動式代理）或 Webhook（用於事件驅動的自動化）等觸發節點。觸發節點的選擇取決於 AI 代理所需的互動模式。
3. 添加 AI Agent 節點：這個節點是整合 AI 功能的核心組件。
4. 配置 AI Agent 節點：通過選擇代理類型（例如，工具代理、對話代理或 SQL 代理）來配置 AI Agent 節點。代理類型的選擇取決於自動化任務的具體需求。
5. 連接聊天模型節點：將一個聊天模型節點（例如，OpenAI Chat Model 或 Google Gemini）連接到 AI Agent 節點。聊天模型為 AI 代理提供語言處理能力。
6. 添加聊天模型憑證：如果需要（例如，OpenAI API 密鑰），請為聊天模型添加憑證。驗證對於存取 AI 模型是必要的。
7. (可選) 添加記憶節點：添加一個記憶節點（例如，簡單記憶或視窗緩衝記憶），使 AI 代理能夠記住之前的互動。記憶增強了 AI 代理的對話能力。
8. (可選) 添加工具節點：添加工具節點（例如，HTTP 請求、資料庫查詢、Wikipedia），以擴展 AI 代理的功能。工具使 AI 代理能夠與外部世界互動並執行操作。
9. 測試工作流程：使用 n8n 的聊天介面或通過其他方式（例如，Webhook）觸發工作流程來測試它。測試對於確保 AI 代理按預期運行至關重要。
10. 保存並啟用工作流程：保存您的工作並啟用它以供使用。啟用使工作流程準備就緒可以使用。

• 客戶服務自動化：構建聊天機器人和智能助理來處理客戶諮詢、提供支援和解決問題。例如，一個 n8n 工作流程可以自動識別請求預約的 Gmail 郵件，評估其內容，檢查日曆的可用性，然後撰寫並發送回覆郵件。另一個案例是使用 AI 代理來驅動 CRM（Airtable）並通過 Slack 進行互動，實現零代碼操作。此外，還可以創建 AI 驅動的 WooCommerce 支援代理，允許客戶查詢訂單狀態、產品資訊、送貨和帳單地址等。
  
  
• 數據分析和洞察力生成：使用 AI 代理查詢資料庫、分析試算表並從數據中提取有意義的見解。例如，可以構建一個智能數據分析 AI 代理，它可以與本地 SQLite 資料庫進行「對話」，回答關於數據的問題。另一個應用是使用 AI 代理與 Airtable 數據集進行聊天互動，檢索訂單記錄、產品詳細資訊，執行數學函數以分析數據，並可選擇生成地理數據的可視化地圖。
  
  
• 內容生成：自動創建部落格文章、社交媒體內容和其他形式的書面材料。例如，可以使用 AI 代理來生成新聞綜述內容。另一個案例是使用多代理工作流程將複雜的 PDF 文件自動轉換為簡潔且富有洞察力的部落格文章。此外，還可以創建 AI 驅動的工作流程來自動化社交媒體內容的創建和發佈到 LinkedIn、Instagram、Facebook 和 Twitter 等平台。
  
  
• 與其他平台的集成：將 n8n 和 AI 代理與各種其他服務（如 Telegram、Slack、Google Sheets 和 Airtable 等）連接。例如，可以創建一個 Telegram AI 機器人，它使用 LangChain 節點來生成回覆，並在用戶請求時使用 Dall-E 3 工具生成圖像。另一個應用是使用 AI 代理來管理專案和會議，通過與 Airtable 和 Fireflies 的集成，自動從會議記錄中生成任務並發送通知。