EP-31｜使用 n8n 建立你第一個 AI Agent/工作流 | 能夠上網搜尋的語言模型 [圖文]
本期內容分享如何使用 n8n 建立 AI Agent，從概念到實作。從介紹什麼是 AI Agent 開始，說明它如何使用工具（如搜尋、文件處理、API串接）完成複雜任務。
最近連續兩個週一，都請假搭捷運去南京復興站，這裡有一間恆逸教育訓練中心，我在裡頭上了一門課程：大型語言模型與流程自動化(RPA)設計。
順道一提，南京復興站內有一家炸甜甜圈，挺好吃的。
這門課程其實就是教 n8n 自動化工具的 AI Agent 使用方法。課程安排的挺緊湊的，內容很多，但是我的吸收程度很有限。
這也是我不太喜歡實體且大班課程的原因，人數多，老師沒辦法顧到所有人，我如果漏聽了什麼，又不能按暫停回放。
我們單位有不少類似的課程，有機會我就會參與，但是後續沒有實作很快就忘記了。例如前兩年我上過一門 Arduino 的課程，現在也幾乎都忘光了。
因此，我決定將本次課堂上學到的所有 n8n 的 AI Agent 應用拓展開來講，花個幾週，仔細談每一個節點的操作與應用。也算是補強我之前在 EP-16 寫的AI 節點介紹內容，不然大家光是看介紹，也不知道可以拿來幹嘛。
我不會講基礎安裝設定，我建議大家都使用 Zeabur （台灣的PaaS 平台），或者用 Docker 在本地安裝。
Zeabur 的安裝 n8n 方式，之前我已經說明過了，請見 EP-11 電子報。至於以 Docker 安裝 n8n ，YouTube 上都有相關教學，還請各位自行搜尋。
什麼是 AI Agent
我相信會來閱讀我的電子報的人，都已經知道近幾年 AI 革命般的發展，也應該都有實際使用過 ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek 等大型語言模型。
大型語言模型很厲害沒錯，你問它什麼問題，它都能依照需求回答，幾乎每隔幾個月都可以看到新的模型誕生，或者更新了版本，不僅提生效能，還降低了幻覺率。
例如就在我寫這篇文章的時候，在今年春節爆紅的 DeepSeek，又推出了推理模型 R1 的新版本：DeepSeek-R1-0528。
底下是 DeepSeek 官方在 X 上釋放出的測驗比較圖，總共比較了底下測試，都與主流模型在伯仲之間，在多輪對話的表現稍低，可能不適合太多次的對話。
AIME：美國重要數學競賽，用於測試 AI 的高階數學解題能力
GPQA Diamond：進階物理問題測驗，評估 AI 對物理概念的理解和運算能力
LiveCodeBench：實際程式編寫測試，檢驗 AI 撰寫程式碼和找出錯誤的能力
Aider：測試 AI 在開放式對話中的推理能力，包含多輪對話理解
Humanity's Last Exam：綜合性測驗，評估 AI 在各領域的整體表現
雖然現在 DeepSeek 拉近距離，但很可能過一陣子，OpenAI、Google 又拉開距離，反正現在就是這幾個大頭在互相拉鋸。
語言模型的能力已經很強了，可是現在人們希望它能夠做更多事情，例如使用工具。
比方說你現在使用 ChatGPT ，當它覺得這件事必須上網搜尋資料時，即使你沒告訴它，它仍然會使用網路搜尋工具，上網找資料後彙整，再回傳給使用者。
這個行為，我們就叫它 AI Agent
我們針對大型語言模型的應用，都是一問一答，AI Agent 不同，它能夠結合環境的資訊與指令內容，自己規劃行動，然後把任務拆解成子任務來執行。甚至能夠根據獲得的回饋，來改善未來的表現，舉例來說：
搜尋工具：能夠上網搜尋最新資訊，提供即時且準確的回答
文件處理：可以閱讀、分析和處理各種格式的文件
API 串接：能夠與其他系統進行資料交換和互動
資料分析：可以處理和分析大量數據，提供見解
AI Agent 似乎挺酷的，那麼有實際的應用了嗎？
目前還在發展，還沒出現殺手級應用，但是仍有些不錯的發展。
例如 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok 都有的深度研究功能，能夠花長時間上網搜尋資料，寫成一篇完整的報告。
Gemini 自家的語言模型還能使用自家產品 Google Map 、Google 日曆、Google 雲端硬碟，未來發展更是不容小覷。
Lovable、Cursor、Winsurf 等 AI 程式編輯軟體，可以依據使用者的提示詞，生成、修改應用程式。
我昨天還剛下載了 Manus App，這也是一款能夠花長時間寫完報告的軟體，還能夠依據需求產生旅遊規劃、產品報告、股票分析等等。
動手做 AI Agent 之前，先確認需求
我在今年 3 月，寫了一篇介紹 AI 節點的文章：n8n 上的各種 AI 節點功能介紹。
現在原理都知道了，該開始動手做了吧！
在開始做之前，你必須先確定：
你的 AI Agent 要用什麼工具做，本文是介紹 n8n 沒錯，但是你也可以用其他自動化工具，例如 Make、Zapier、Dify 來製作，原理一樣。
你的語言模型要接雲端還是地端，取決於你的資料是否是機密性。絕大部分的情況，我都建議接雲端比較好，除非你的電腦夠力。
我今天介紹的，會使用已經部署在 Zeabur 上的 n8n ，搭配 OpenAI API 來實作。
實作能上網搜尋的語言模型
大型語言模型學到的知識，取決於工程師輸入某個時間區段的知識，因此絕對不是即時的。為了解決這個問題，我們可以給它添加上網的工具。
Step 1 Chat Trigger
Chat Trigger 節點作為一個聊天機器人的觸發器，當收到聊天訊息時會啟動工作流程
主要設定選項：
Make Chat Publicly Available：可以設定是否公開這個聊天功能
Allow File Uploads：允許上傳檔案
Allowed File Mime Types：可以設定允許上傳的檔案類型
Ste2-1 AI Agent
在 Chat Trigger 後面緊接著就是 AI Agent ，因為此應用就是只需要問答，然後讓 AI 上網找資料。
AI Agent 裡面還可以額外設定，就是上圖顯示 Add Option 那邊
System Message：用來設定給 AI 的系統指令，定義 AI 的行為和限制
Max Iterations：設定 AI 最多可以執行幾次動作循環，避免無限迴圈
Return Intermediate Steps：若開啟此選項，會顯示 AI 的中間思考步驟
Automatically Passthrough Binary Images：自動將圖片傳遞給下一個節點處理
接著，在 AI Agent 底下有三個工具選項：
Chat Model：用於設定要使用的語言模型，前面說過了，我這邊就接 OpenAI
Memory：用於設定 AI Agent 的記憶功能，點下去選項好幾個，建議選 Simple Memory ，除非你有需要存檔在資料庫才選其他的
Tool：用於設定 AI Agent 可以使用的工具，像是網路搜尋等功能
Ste2-2 SerpAPI
本次 AI Agent 要使用的工具是 SerpAPI 搜尋工具，它能夠讓 AI Agent 具備上網搜尋的能力。
SerpAPI 就像是一個搜尋引擎的中介，它會將使用者的查詢轉換成搜尋引擎可以理解的格式，然後將搜尋結果回傳給使用者。
除了在 AI Agent 內按下 Tool ，選擇 SerAPI(Google Search) 以外，你還必須到 SerpAPI 官網申請 API Key。免費仔每個月有 100 次的搜尋額度。
SerpAPI 在 Options 中提供以下選項：
Country：設定搜尋的國家/地區
Device：設定搜尋使用的裝置類型
Explicit Array：設定是否啟用明確的陣列格式。這個選項可以讓資料結構更加清晰，方便後續的處理和解析。
Google Domain：設定使用的 Google 網域
Language：設定搜尋的語言
單純有網頁搜尋功能的 AI Agent ，結構簡單。想測試的話，按下 Open Chat 就可以使用。
Step 3 放到網頁上讓別人使用
接著我們來做一點變化，例如我現在希望我的電子報能有智慧搜尋功能，根據使用者提問，查詢電子報內容是否有相關問題，再據此回答。
我們就在 AI Agent 這裡，設定 System Prompt：
你是一個搜尋助手，請嚴格遵守以下規則：
當使用搜尋工具時，你必須：
- 在所有搜尋查詢前面加上 "site:newsletters.raven.tw"
- 絕對不能搜尋其他網站
- 範例：如果用戶問「AI 趨勢」，你應該搜尋「site:newsletters.raven.tw AI 趨勢」
- 如果搜尋不到資料，你就換關鍵字重新搜尋，但是仍然不可以離開site:newsletters.raven.tw
這是強制性規定，沒有例外。
接著，設定 Max Iterations 為 5 次，最多重複 5 次。
再來就是打開 Chat Trigger 的 Make Chat Publicly Available 功能，你會取得 Webhook。
再來把 Webhook 對接到前端網頁畫面，就可以提供用戶使用了。
不過因為目前後端功能很陽春，這篇文章也太長了，所以這部分先不展示給大家看了。
後續我們會持續進階下去，等到功能比較完善後，我再來做個前端。
問與答
打造 AI Agent 要錢嗎？
如果你將 n8n 建立在自家的電腦上，然後下載開源的大型語言模型在本地端執行，除了電費，其他錢都不需要付。
AI Agent 與 AI 工作流有什麼不同？
AI Agent 是能夠自主執行任務並使用各種工具的智能系統，而工作流則是由預先定義的節點（Node）串連而成的自動化流程。
不過老實說，實務上都會混在一起用。因為假設真的讓 AI 任意使用工具，出錯機率大，而只讓 AI 按照預先定義的節點行動，就失去了彈性。
如果你覺得本文對你有幫助，我也願意接受贊助哦！
作者：Decode AI 週報主編 Mr. Raven
更新日期：2025/06/04