Đề cương khóa học
Ngày 1: Quy trình làm việc và bước AI
Giới thiệu
- Khi nào nên tự động hóa, khi nào nên dùng bước AI và khi nào nên dùng agent
- n8n trong bối cảnh: cloud và self-hosted, và ý nghĩa của từng loại đối với dữ liệu công ty
Các yếu tố cốt lõi của n8n
- Workflow, node, trigger và execution
- Chuyển dữ liệu giữa các node bằng cách kéo thả trường dữ liệu, không cần nhập cú pháp
- Đọc một execution để tìm và khắc phục sự cố
Kết nối ứng dụng và dữ liệu
- Webhooks và trigger từ biểu mẫu
- Các node bảng tính, email và lịch
- Thông tin đăng nhập và xác thực cho các dịch vụ bên ngoài
- Node HTTP Request, từng bước một
Bước AI
- Thêm một mô hình vào workflow
- Viết prompt để có kết quả đầu ra đáng tin cậy
- Đầu ra có cấu trúc và tự động sửa các câu trả lời sai định dạng
- Phân loại và trích xuất thông tin từ email, biểu mẫu và tài liệu
Quyết định và hành động
- Rẽ nhánh với If và Switch
- Các bước phê duyệt: hỏi một người trước khi thực hiện hành động
- Ghi kết quả vào bảng tính và gửi thông báo
Phòng thí nghiệm thực hành: workflow đầu-cuối đầu tiên
- Từ một yêu cầu đến một kết quả đã được phân loại, ghi lại và định tuyến
Ngày 2: Agents và vận hành
Agents
- Agent là gì: mô hình, bộ nhớ và công cụ
- Workflow cố định hay agent: cách lựa chọn
- Cấp quyền truy cập cho agent đến tài liệu và bảng tính của công ty
Agents hành động
- Công cụ đọc và công cụ ghi
- Quy tắc trong system prompt: các trường bắt buộc, không phát minh dữ liệu, không ghi đè bản ghi
- Thử nghiệm agent bằng cách cố gắng phá vỡ nó
Kênh liên lạc
- Giao diện chat cho sử dụng nội bộ
- Kết nối agent với một kênh nhắn tin
Độ tin cậy
- Workflow xử lý lỗi, thử lại và thông báo
- Nhật ký và lịch sử execution
- Kiểm soát chi phí mô hình và execution
Dữ liệu và riêng tư
- Cái gì rời khỏi công ty khi một mô hình được gọi
- Self-hosting và mô hình cục bộ: diễn thị từ giảng viên
- Checklist để rà soát với đội IT hoặc pháp lý
Xây dựng workflow với AI
- Hỏi một trợ lý AI để phác thảo một workflow
- Xem xét nó: cái gì mỗi node làm, dữ liệu đến từ đâu và điều gì xảy ra khi nó trống
Dự án cuối cùng và các bước tiếp theo
- Mỗi người tham gia hoàn thành và trình bày một workflow với một bước AI và một agent trên quy trình của chính họ
- Kế hoạch bảo trì và các ứng viên tiếp theo cho tự động hóa
Sản phẩm: một workflow hoạt động với một bước AI, một agent kết nối với dữ liệu công ty, xử lý lỗi và một checklist xem xét.
Yêu cầu
- Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình
- Thân thiện với việc sử dụng ứng dụng web và bảng tính
- Có hình dung rõ ràng về một quy trình lặp lại trong công việc của bản thân
Đối tượng tham gia
- Chuyên viên kinh doanh, vận hành và đối mặt với khách hàng
- Trưởng nhóm và chủ sở hữu quy trình
- Những người không phải lập trình viên muốn xây dựng tự động hóa và AI agents trên dữ liệu công ty
Đánh giá (3)
Người hướng dẫn rất kiên nhẫn và hữu ích. Anh ấy am hiểu rõ về chủ đề.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Khóa học - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Dịch thuật bằng máy
Phần lý thuyết và thực hành được pha trộn tốt
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Khóa học - Agentic AI for Enterprise Applications
Dịch thuật bằng máy
Phần kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, giữa các góc nhìn ở mức độ cao và thấp
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Khóa học - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Dịch thuật bằng máy
