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 课程时长 14 小时

课程大纲

第一天:工作流与 AI 步骤

    引言

    • 何时自动化,何时使用 AI 步骤,何时使用智能体
    • n8n 的应用场景:云端与自托管。及其对公司数据的影响

    n8n 基础

    • 工作流、节点、触发器与执行
    • 通过拖拽字段在节点间传递数据,无需输入语法
    • 阅读执行记录,查找并修复问题

    连接应用与数据

    • Webhooks 与表单触发器
    • 电子表格、邮件及日历节点
    • 外部服务的凭据与身份验证
    • 逐步使用 HTTP Request 节点

    AI 步骤

    • 在工作流中添加模型
    • 编写提示词以获取可靠输出
    • 结构化输出及自动修正格式错误的答案
    • 从邮件、表单及文档中分类与提取信息

    决策与动作

    • 使用 If 与 Switch 进行分支
    • 审批步骤:在采取行动前向人员发起询问
    • 将结果写入电子表格并发送通知

    动手实验室:首个端到端工作流

    • 从接收请求到分类、记录并路由结果

    第二天:智能体与运营

      智能体

      • 智能体构成:模型、记忆与工具
      • 固定工作流或智能体:如何选择
      • 赋予智能体访问公司文档及电子表格的权限

      行动型智能体

      • 读取工具与写入工具
      • 系统提示词规则:必填字段、禁止虚构数据、禁止重复记录
      • 通过尝试破坏来测试智能体

      渠道

      • 内部使用的聊天界面
      • 将智能体连接到一个消息渠道

      可靠性

      • 错误工作流、重试与通知
      • 日志与执行历史
      • 控制模型与执行成本

      数据与隐私

      • 调用模型时哪些数据离开公司
      • 自托管与本地模型:讲师演示
      • 与 IT 或法务团队共同审查的清单

      构建带有 AI 的工作流

      • 请求 AI 助手起草工作流
      • 审查工作流:每个节点的作用、数据来源及为空时的处理

      最终项目与后续步骤

      • 每位学员完成并展示一个包含 AI 步骤及基于自身流程智能体的工作流
      • 维护计划及下一个自动化候选项

      交付物:一个可运行的工作流。包含 AI 步骤、连接公司数据的智能体、错误处理及审查清单。

      要求

      • 无需编程经验
      • 熟悉使用 Web 应用及电子表格
      • 对自身工作中的一项重复性流程有清晰认知

      目标受众

      • 业务、运营及面向客户的专业人士
      • 团队负责人及流程所有者
      • 希望基于公司数据构建自动化流程及 AI 智能体的非开发人员

      客户评论 (3)

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