AI Agent 完全解析：從零開始，手把手教你打造專屬的自動化助理

AI Agent (人工智慧代理人) 是當下 AI 領域中最令人興奮的技術之一。它們不再像 ChatGPT 這類的聊天機器人只能與你對話，而是能真正為你「採取行動」，而且它們的能力正與日俱增。

如果你對 AI Agent 感到好奇，卻又擔心技術門檻太高，那這篇文章就是為你準備的！

本文將帶你：

用最簡單的方式解釋什麼是 AI Agent。
展示他們如何運作。
透過實際範例，了解他們的用途。
最重要的是，一步步從零開始建立一個你自己的 AI Agent，完全不需要任何程式碼基礎！

到底什麼是 AI Agent？它和 ChatGPT、傳統自動化有何不同？

簡單來說，AI Agent 是一個能夠自行思考、推理並採取行動來完成任務的電腦程式。它是「自主的 (autonomous)」，能夠自行決定執行的步驟。

為了讓你更清楚地理解它的獨特之處，我們來做個比較：

傳統程式 (Traditional Programs):
- 必須嚴格遵守人類寫好的指令，一步錯都不能錯。
- 無法適應新資訊或從經驗中學習。
AI 聊天機器人 (e.g., ChatGPT):
- 能理解你的問題並生成高品質的回答。
- 本質上是一來一往的對話，無法真正為你「執行」外部世界的任務（例如：幫你訂機票、發送 Email）。
傳統自動化工具 (e.g., Zapier):
- 可以執行預設的動作（例如：收到新郵件時，自動存檔到某處）。
- 但它無法思考或推理，只能依循你設定好的死板規則（If A happens, then do B）。
AI Agent (人工智慧代理人):
- 集三者之大成！ 它擁有大型語言模型（如 ChatGPT）的思考與推理能力，同時也具備自動化工具的執行能力。
- 它能適應新資訊、擁有記憶，並能自主找出達成目標的最佳路徑。

AI Agent 的運作四部曲

一個 AI Agent 的工作流程通常包含以下四個核心步驟：

賦予目標 (Goal):
- 你給 Agent 一個明確的任務，例如：「幫我處理客戶服務問題」。
收集資訊 (Gather Information):
- Agent 會開始利用它被賦予的「工具」來收集相關資訊。例如，查看聊天紀錄、客戶的訂單歷史等。
制定決策 (Make Decisions):
- 基於收集到的資訊，Agent 開始思考下一步該怎麼做。它可能會決定直接回答問題、要求更多細節，甚至是安排退款。
採取行動 (Take Action):
- 這是最關鍵的一步。Agent 會實際執行它認為最好的決策。例如，它不只會「說」要退款，它會真的去呼叫退款系統的 API 來完成退款動作。

構成 AI Agent 的三大核心要素

一個強大的 AI Agent 通常由三個部分組成：

AI 模型 (The Brain - 大腦):
- 這是 Agent 的核心，負責思考和推理。你可以選擇使用市面上各種強大的大型語言模型 (LLM)，例如 OpenAI 的 GPT-4o、Google 的 Gemini 或 Anthropic 的 Claude。
記憶 (Memory):
- 讓 Agent 能夠記住過去的對話和互動。如果一個客服 Agent 在幾句話後就忘了你們在聊什麼，那它就沒用了。
工具 (Tools - 雙手):
- 這是讓 Agent 能夠與真實世界互動的關鍵。工具可以是任何東西，例如：
  - 從你的 Google 雲端硬碟中讀取資料。
  - 上網搜尋最新資訊。
  - 使用 Gmail 幫你發送郵件。
  - 連接到你的行事曆。

實戰教學：從零開始打造你的個人 AI 助理 (使用 N8N)

理論說完了，現在讓我們動手打造一個！我們將使用一個名為 N8N 的視覺化自動化平台，它讓我們可以像堆積木一樣，用拖拉的方式來建立 AI Agent。

我們的目標： 打造一個「個人助理 Agent」，它能：

讀取我 Google 日曆上的所有會議。
讀取我 Gmail 中來自「客戶」標籤的郵件。
綜合以上資訊，幫我草擬一封回信，向客戶提議一個可行的開會時間。

步驟 1：建立觸發器 (Setting up the Trigger)

每個 Agent 都需要一個起點。

你可以設定「排程觸發」，例如每天早上 10 點自動執行。
你也可以設定「手動觸發」，方便我們現在測試。

步驟 2：配置大腦 - 選擇 AI 模型與設定指令

加入 AI Agent 核心節點：在 N8N 畫布上，加入「AI Agent」這個節點。

設定系統提示 (System Prompt)：這是你給 Agent 的「角色設定」和「行為準則」。告訴它它是一個什麼樣的助理，以及它需要遵循的步驟。

你是一位客戶狀態助理。
你有權限使用以下工具：
- 讀取我的日曆，列出所有會議，並找出所有空閒時段。
- 讀取客戶郵件。

請遵循以下步驟：
1. 呼叫「Get Events Tool」來獲取日曆事件。
2. 呼叫「Get Client Email Tool」來獲取客戶郵件。
3. 分析以上資訊，找出一個可行的會議時間。
4. 建立一封 HTML 格式的電子郵件，包含客戶郵件摘要、現有會議、以及建議的會議時間。

選擇 AI 模型：
- 我們選擇 OpenAI 作為模型提供者。
- 你可以選擇最新的模型如 gpt-4o，或性價比更高的 gpt-4o-mini。
- 重要：你需要去 OpenAI 官網申請一組 API 金鑰，並將其填入 N8N 的憑證欄位中。這會讓 N8N 有權限使用 OpenAI 的模型（這會產生費用，但用量不大時非常便宜）。

步驟 3：賦予記憶 (Giving it Memory)

加入一個「Simple Memory」節點。你可以設定它要記住過去幾次互動，對於我們的助理來說，預設的 5 次已經足夠。

步驟 4：賦予雙手 - 加入工具 (Adding Tools)

這是最有趣的部分！我們要給 Agent 連接真實世界應用的能力。

工具一：讀取 Google 日曆 (Get Events Tool)
1. 加入「Google Calendar」工具。
2. 授權 N8N 存取你的 Google 帳號。
3. 操作 (Operation) 設為 Get Many (獲取多個事件)。
4. 選擇你的日曆。
5. 設定時間範圍，例如從「現在」到「未來一週」。
6. 將這個工具節點重新命名為「Get Events Tool」，方便在系統提示中引用。
工具二：讀取 Gmail 郵件 (Get Client Email Tool)
1. 加入「Gmail」工具。
2. 同樣授權存取你的 Google 帳號。
3. 操作設為 Get Many (獲取多封郵件)。
4. 篩選 (Filters)：為了不讓 Agent 讀取所有郵件，我們設定它只讀取標籤 (Label) 為「Clients」的郵件。（你可以在 Gmail 中設定規則，自動將特定寄件人的信件標上此標籤）。
5. 將此工具命名為「Get Client Email Tool」。
工具三：發送 Gmail 郵件 (Send Update Message Tool)
1. 再加入一個「Gmail」工具。
2. 這次的操作設為 Send (發送)。
3. 在主旨 (Subject) 和 內容 (Message) 欄位，選擇「由模型定義 (Let the model define)」。這樣 AI 就會根據它的分析結果，自動生成郵件主旨和內容。
4. 將此工具命名為「Send Update Message Tool」。

步驟 5：測試與查看成果

一切就緒後，點擊「手動觸發」按鈕來測試你的 AI Agent。你會看到流程圖上的每個節點都亮起了綠色勾勾。

幾秒鐘後，你的信箱就會收到一封由 AI Agent 發送的郵件，內容可能如下：

主旨：客戶會議協調與本週行程摘要

客戶郵件摘要：

客戶 A 希望討論新專案的細節。

客戶 B 詢問關於上季報告的問題。

客戶 C 想要預約一個產品演示。

你本週的現有會議：

週二 14:00 - 內部團隊會議

週三 10:00 - 與供應商的電話會議

週五 11:00 - 專案進度審查

建議會議時間：

根據你的行程，以下是建議可安排與客戶會議的時間：

週四 10:00 - 12:00

週四 15:00 - 17:00