n8n Agent 基礎補充教材¶
這份筆記整理自
260411_素養班_Day5.pdf中與 AI Agent 基礎有關的內容，重點放在 Agentic Workflow、Agent 的組成、n8n 中的 Agent 架構，以及為什麼要用 tool / memory / planning。
想一想¶
Agent 聽起來很進階，但可以先用一個簡單比喻理解：普通 workflow 像固定路線的公車，站點已經排好；Agent 比較像有目標的助理，它會根據任務判斷要不要查資料、要不要使用工具、下一步該做什麼。差別不只是「有沒有 AI」，而是流程中是否出現了模型的判斷與工具選擇。
不過，Agent 不是越自由越好。對初學者來說，Agent 最重要的設計不是讓它什麼都能做，而是讓它只在清楚範圍內做事。你要先定義任務、提供工具、寫清楚限制，再決定哪些結果需要人確認。如果工具描述不清楚，Agent 可能會用錯工具；如果權限太大，它可能做出你不想要的動作。所以學 Agent 時，要同時學能力與邊界：它可以幫你決策，但你仍然要設計規則、資料來源與安全欄杆。
本篇怎麼讀¶
- 學習目標：理解 AI Agent 與一般 workflow 的差別
- 先修需求：已看過 02 n8n 新手入門完整教學 與 07 n8n + OpenAI 實作範例集
- 讀完後你應該能：分辨普通 workflow 和 agent workflow、說明 agent 的基本部件、理解 model / memory / tool / planning 在 n8n 中的角色
1. 什麼是 Agentic Workflow¶
一般 workflow 比較像固定腳本： - 有一個 trigger - 跑固定步驟 - 回傳結果
Agentic Workflow 更像一個會思考的流程： - 接收任務 - 理解目標 - 拆解步驟 - 視需要調用工具 - 檢查目前結果 - 決定下一步
最核心的差別不是「有沒有 AI」，而是： - 有沒有決策 - 有沒有工具調度 - 有沒有反覆修正
可以簡化理解：
普通 workflow = 固定路線
agent workflow = 會判斷路線的流程
2. AI Agent 的基本組成¶
2.1 Agent Core¶
通常就是模型本身，負責： - 理解任務 - 推理 - 決策 - 判斷要不要找工具
2.2 Memory¶
讓 Agent 不只看眼前一句話。
常見兩種： - 短期記憶：保留這次對話或這次任務上下文 - 長期記憶：保留規章、知識、過去紀錄
2.3 Tools¶
Tool 是 Agent 的手腳。
例如： - 搜尋 - 試算表 - 資料庫 - 檔案 - LINE / Slack / Email - 各種 API
沒有 tool，Agent 多半只能回答，不能真正完成工作。
2.4 Planning¶
Planning 是把任務拆小，安排步驟。
例如： - 先理解問題 - 再判斷資料夠不夠 - 不夠就搜尋或查資料 - 再彙整輸出
3. 為什麼這些概念在 n8n 特別好教¶
n8n 的優勢不只是能拖拉節點，而是它很適合把 Agent 結構視覺化。
你可以清楚看到： - trigger 在哪裡 - model 在哪裡 - memory 在哪裡 - tool 在哪裡 - output 怎麼流
對學習來說，這比只看程式碼更容易理解 Agent 到底在做什麼。
4. n8n 裡 AI Agent 的骨架¶
可以先用這個骨架理解：
Chat Trigger -> Agent -> Chat Model -> Memory -> Tools -> Output
你會看到幾個關鍵部分：
4.1 Chat Trigger¶
負責接使用者輸入。
4.2 System Prompt¶
定義 Agent 的角色、規則、限制。
例如： - 只能用繁體中文回答 - 不知道就先查工具 - 不可自行編造資料
4.3 Chat Model¶
模型本身可以是： - OpenAI - Ollama - LM Studio - Anthropic - Azure OpenAI
4.4 Memory¶
決定要保留多少上下文。
4.5 Tools¶
負責實際執行動作，例如搜尋、查資料表、寫資料、發訊息。
5. 地端模型與雲端模型¶
PDF 內提到 Ollama、LM Studio、OpenAI，這很適合整理成部署思維。
地端模型¶
優點： - 資料不出門 - 容易做內網與隱私控管
限制： - 部署與維運較麻煩 - 模型能力可能不如雲端頂級模型
雲端模型¶
優點： - 整合快 - 模型能力通常較強
限制： - 要注意敏感資料 - 有 API 成本
重點不是哪個比較強，而是：
你的資料適合在哪裡跑
6. Tool 的價值¶
Tool 的真正價值不只是搜尋，而是讓 Agent 有辦法做事。
可以分幾類：
6.1 搜尋工具¶
- Google Search
- SerpAPI
6.2 資料工具¶
- Google Sheets
- 資料庫
- CRM
6.3 通訊工具¶
- LINE
- Slack
6.4 檔案工具¶
- 讀寫檔案
- 轉檔
- 處理文件
6.5 Retrieval 工具¶
- 向量資料庫
- 文件檢索
一句話：
Tool 決定 Agent 能不能真的完成任務。
7. 這對你自己的專案有什麼啟發¶
如果你正在做護理床邊語音記錄，這份 Agent 基礎最值得吸收的是： - Agent 可以調工具，不只是聊天 - 語音流程可以先變 transcript - transcript 可再交給 workflow 或 agent 做整理 - 最後輸出草稿，而不是直接變正式紀錄
這也是為什麼你後面做的 workflow 比較合理的方向會是：
語音 -> transcript -> 抽欄位 -> 草稿 -> 人工確認
本篇練習¶
- 用自己的話解釋
普通 workflow和agent workflow的差別。 - 說明 memory、tool、planning 各自負責什麼。
- 想一個你的工作場景，列出至少 3 個需要的 tools。
下一篇建議¶
如果你想接著理解知識檢索、RAG 與語音 Agent，下一步讀 10 n8n RAG 與 Voice Agent 補充教材。