AI Agent 是什麼？圖文解析 4 招用 n8n 打造全自動化工作流

無論工作還是生活，你是不是也希望自己也有助理，能依據指令跟需求自動完成任務，
像是定期整理資料成報告，存到雲端或 Notion，直接幫你省去繁瑣步驟。

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2026 AI Agent：職場必懂的最新趨勢、使用情境、工具比較

根據 LangChain 報告，高達 51% 的企業已在使用 AI Agent，
帶來的好處包括：

• 加速資料分析與決策，釋放專業人力
• 自動化例行任務，提升團隊生產力
• 24/7 快速回應，優化客戶體驗
• 協助軟體開發，加速編碼與除錯
• 提升資料品質，降低人工錯誤
  

本篇文章將以 n8n 使用者視角，帶你從零開始掌握 n8n 的 AI Agent 串接與應用，
打造專屬的智慧助理，替你分擔工作負擔！

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AI Agent 是什麼？5 大實際應用一次看

AI Agent 就像一個能自己思考、會用工具幫你辦事的智慧助理，
不只回答問題，還能自動完成任務。

具體來說：

• 你給目標，它自己想辦法完成：
  不是你下指它才會開始動作，AI Agent 會主動規劃步驟
• 會自己用工具：
  它能呼叫 API、查資料、寫文件、甚至控制軟體，
  就像助理會去翻資料、寫報告
• 能持續追蹤與調整：
  如果第一次沒做到最好，它會自己修正，直到完成任務

這邊提供五項 AI Agent 實際應用場景，來更好理解AI Agent 如何運作：

1. 內容研究到 Notion 歸檔
   關鍵字 → 搜尋新聞/資料 → 自動摘要 → 生成 Notion 卡片
2. 客服初篩 & 指派
   讀取訊息 → 意圖分類 → 回覆 FAQ / 建立工單 → 指派負責人
3. 行銷周報
   抓取 GA/GSC/廣告報表 → 產出洞察 → 寫入 Google Sheet → 推送到 Slack
4. 行事曆助理
   讀取會議請求 → 查空檔 → 建立/更新事件 → 寄出會議邀請
5. 競品動態雷達
   定期爬網頁 → 差異比對 → 偵測變化 → 推播摘要與影響

從以上五個範例，我們可以看出，Agent 的關鍵不只是「會回答」，
而是「會決定下一步要用哪個工具把事做完」！

AI Agent 應用專區：

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AI Agent 能做什麼？四大優勢、常見應用領域一次看！

AI Agent 之所以快速普及，關鍵在於它具備了傳統自動化所沒有的四大核心優勢。
這些優勢讓它不僅能執行命令，更能像一個真正的助理一樣思考、行動與學習。

AI Agent 的四大核心優勢

• 推理與決策能力：
  依任務與上下文自動規劃步驟、選出最適當的工具
  
• 自主行動：
  可直接呼叫 API/資料庫/雲服務把事做完，而不只給答案
  
• 從回饋中持續學習：
  以回饋與紀錄（記憶）優化後續判斷
  
• 多代理協作：
  多個 AI Agent 可分工處理多步驟流程，彼此傳遞結果，效率倍增

而以上這些優勢，都可以簡化為一個持續循環的四步驟：感知 → 決策 → 行動 → 記憶。

1. 感知 (Perception)：
   接收來自外部世界的資訊，如文字指令、網站資料或系統通知
   
2. 決策 (Decision-making)：
   利用大型語言模型（LLM）理解目標，並規劃出達成目標的執行步驟
   
3. 行動 (Action)：
   根據決策實際執行任務，例如呼叫 API、更新資料庫或寄送 Email
   
4. 記憶 (Memory)：
   記住過去的互動與執行結果，從經驗中學習並持續優化

正是這個「感知 → 決策 → 行動 → 記憶」的循環，
AI Agent 才能夠自動化處理各種過去難以實現的重複性任務！

AI Agent 可以自動化的重複性任務

以下是一些常見的任務，建議使用 n8n 工具，會更容易上手：

• 客服查詢：
  自動辨識意圖、回覆 FAQ、建立工單或升級轉人工
  （Webhook/Email/Chat ↔ AI Agent ↔ IF ↔ Slack/Helpdesk）
  
• 行程排程：
  解析需求、比對空檔、建立/更新會議並回報結果
  （AI Agent ↔ Google Calendar/Outlook）
  
• 詐騙偵測：
  根據規則與歷史樣本偵測異常並警示
  （Database/HTTP ↔ AI Agent ↔ 警報通知）
  
• 個人化推薦：
  讀取用戶行為與偏好，產生商品/內容建議
  （Sheets/DB ↔ AI Agent ↔ Email/CRM）

AI Agent 的常見應用領域

目前 AI Agent 的自動化能力已經被廣泛應用在各行各業之中：

• 醫療保健：用於診斷輔助、個人化藥物管理提醒與健康狀況追蹤
  
• 金融：執行詐騙防範、即時交易異常偵測，並自動生成財務分析摘要
  
• 零售：提供個人化購物體驗、預測庫存需求與訂單流程自動化
  
• 教育：作為智慧家教系統，提供客製化的學習路徑建議與作業回饋
  
• 房地產：自動化進行市場資料蒐集、分析物件價值並生成評估報告
  
• 客服：打造更智慧的聊天機器人與虛擬助理，並能跨渠道整合回覆

用 n8n 打造自己動手的助理

如果我們把 n8n 想成一座自動化工廠，
那 AI Agent 就是裡面那位「會思考、會拿工具」的熟練作業員。

在 n8n 中，AI Agent 能：

• 管理多代理工作流程：
  一個 Agent 可以將任務分派給專門的 Agent，模擬團隊協作
  
• 與整合工具互動：
  如網路搜尋、資料庫查詢、行事曆、API 等，
  讓流程能夠動態適應變化，而不是依賴僵化的腳本
  
• 保持記憶與上下文：
  AI Agent 能記住互動情境，提供連貫的回應，並利用自然語言模型來做決策
  
• 強化商業流程自動化：
  能夠簡化原型設計、部署與擴展，針對組織需求打造 AI 驅動的自動化流程
  

當你了解上述提到的 AI Agent 這四個環節「感知 → 決策 → 行動 → 記憶」後，
就能搞懂在 n8n 中 AI Agent 節點上的接口分別需要連接什麼，來有效避免設定上的錯誤！

以上圖為例，一個尚未設定的 AI Agent 節點會顯示紅色警示，
主要是因為它缺少了執行任務所需的核心組件。

讓我們將 AI Agent 的「感知 → 決策 → 行動 → 記憶」，
與 n8n 節點的實際設定對應起來：

1. 感知 (Perception)：
   這是流程的起點，代表 AI Agent 如何接收外界指令。
   在 n8n 中，這通常是觸發器節點，
   例如圖中的 When chat message received，
   它「感知」到一則新訊息，並啟動整個流程
   
2. 決策 (Decision)：
   這是 AI Agent 的「大腦」。
   它需要一個大型語言模型 (LLM) 來理解收到的指令並規劃下一步。
   在節點上，這對應的就是 Chat Model 接口，
   需要連接像 OpenAI Chat Model 這樣的節點來賦予它思考能力
   
3. 行動 (Action)：光會思考還不夠，還必須能執行任務！
   Tool 接口就是 AI Agent 的「雙手」，讓它可以執行具體操作。
   可以連接各種工具，例如用 Slack 節點來發送訊息，
   或用 Google Sheets 節點來讀寫資料
   
4. 記憶 (Memory)：
   為了讓對話能夠持續，或讓 AI Agent 從過去的經驗中學習，
   就需要 Memory 接口。連接 Simple Memory 之類的節點，
   能讓它記住上下文，使互動更連貫、更智慧！

當我們把這些組件正確連接起來後，一個完整的工作流程就誕生了，如下圖所示：

總結來說，只要掌握了「感知 → 決策 → 行動 → 記憶」這個核心概念，
就能直覺地完成 n8n AI Agent 的節點設定，讓 AI Agent 準確地為你執行任務！

AI Agent 4 大常見問答 (FAQ)

Q1：ChatGPT 是 AI Agent 嗎？

不是。ChatGPT 傳統模式是一個強大的對話式模型，
能理解問題並產生回答，但它並不會「自己去完成任務」。

但 2025 年 OpenAI 推出 ChatGPT Agent/Agent Mode，
可以在網頁上操作、寄信、甚至用虛擬電腦跑流程，已更接近「真正的 Agent」。

如果你想要把 Agent 完整整合進日常工作，
建議搭配 n8n + ChatGPT + API，
就能做出更彈性、可控的自動化流程。

Q2：AI Agent 有哪些應用？

AI Agent 的應用非常廣泛，幾乎所有具備重複性、固定邏輯的數位任務，
都有機會被自動化。常見場景包括：

• 客服初篩與查詢：快速回覆 FAQ、建立工單、判斷是否要轉人工
• 行程排程：解析需求、比對空檔、建立/更新會議並寄出邀請
• 詐騙偵測：依據規則與歷史樣本偵測異常行為並發送警示
• 個人化推薦：依據用戶行為自動產生商品/內容建議
• 資料與報表處理：自動抓 GA/GSC/廣告數據，生成週報或洞察

Q3：LLM (大型語言模型) 就是 AI Agent 嗎？

不是。LLM（如 GPT-4）只是 AI Agent 的「大腦」，負責理解與思考。
一個完整的 AI Agent 還需要搭配感知、行動、記憶等元件，
並串接各種外部工具，才能成為一個能自主運作的系統。

Q4：有哪些免費的 AI 或 AI Agent 工具可以開始使用？

• 免費的 AI 模型：
  • ChatGPT Free：
    目前提供 GPT-4o 模型，但有用量限制，並可能根據流量狀況切換到 4o mini
  • Claude Free：
    可使用 Claude 3.7 Sonnet 模型進行文件分析與多模態互動，
    但免費版不支援延展思考模式 
  • Google Gemini (免費版)：
    可在網頁或 APP 中使用，官方近期也已公布免費與付費版的用量限制說明 
• 免費的 AI Agent 平台：
  • n8n：
    n8n 平台本身完全免費，可以下載並自行架設（Self-host）。
    只需支付串接的第三方服務（如 OpenAI API）的實際使用費用 。
• 建議：在 n8n 端切換不同供應商（OpenAI / Anthropic / Google）很容易，建議你可以先用各家模型的免費層來驗證自動化流程，再根據實際用量決定是否升級！

Q5：有哪些方法可以打造 AI Agent？

依技術門檻與靈活度，常見有三種方式：

1. 從零開始打造（Hard Mode）：
   • 用 Python 等語言，自己編寫感知、決策、行動、記憶等所有元件
   • 優點：彈性最高
   • 缺點：技術門檻與時間成本極高，適合資深開發者
     
2. 利用框架（Normal Mode）
   
   • 使用 LangChain、CrewAI 等框架，透過預建模組加速開發
   • 優點：比純手寫快
   • 缺點：仍需一定程式基礎
     
3. 使用工作流程自動化工具（Easy Mode）
   
   • 透過 n8n 這類視覺化工具，
     用拖拉節點的方式就能把語言模型、API、資料庫等串起來。
   • 優點：技術門檻最低，最快落地，適合初學者或想快速驗證的人

結論：立即開始打造你的 AI Agent

透過本篇文章，你不僅能夠理解 AI Agent 的核心概念，
也掌握了如何利用 n8n 這個強大、直覺的視覺化工具，親手打造專屬的智慧助理！

對於沒有程式背景的使用者來說，n8n 就像是 AI Agent 的樂高積木，
讓設計與升級智慧系統變得前所未有的輕鬆。

無論是個人工作、團隊協作還是企業流程，
都能快速實現滿足需求的自動化，將重複性工作交給 AI，專注於更有價值的事務上！

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