今日主題

上一篇：Day 12 懶得寫信，名單更新後，信件也躺好在草稿

前情提要：上一篇進度是建立自動草稿生成工作流，完成度99%，因為實際測試時發現：輸入 20 個 items，AI Agent 產生了 20+ 個草稿，主要是 AI Agent Fan Out 問題。

今天繼續把工作流優化，目標是：修復 AI Agent Fan Out 問題，確保每個 email 只產生一封草稿信

為什麼要做

上一篇我自己的解法是：不想增加節點複雜度，改用關鍵字在 system message 說明，

工作流程：以「信箱」作為唯一鍵。每個信箱在本次 workflow 執行期間，只能建立一次草稿。

但結果是：沒成功。重複數量雖然變少，只有重複一封信，但若是上百封會很悲劇。所以今天從節點來優化，直接去重比較穩定。

思考如何做

• 已經有的
  • 上一版 Workflow 語法
  • n8n MCP (Day 9 讓 Claude 透過 mcp 直接操作 n8n)
• 下一步
  • 提供 Claude Workflow 語法，請它根據目前問題與我預計的解法，直接新增 Workflow
  • 這次提供的解法：新增去重節點 (Remove Duplicates)

實作流程演進：從複雜到收斂

• Claude 嘗試 1：想把複雜的資料正規化，提供我下面版本流程
  

  • 問題點：
    • AI Agent Fan Out 問題是發生在產生草稿，Remove Duplicates 放在 Agent 前沒意義
    • Validate Email & Password → 驗證必填欄位 → 並不需要，Sheet 資料就會清洗
  • 結果：節點越來越多，問題依然存在
  • 處理：說明刪除不必要節點

• Claude 嘗試 2：鬼打牆建議 Agent 內建 Gmail Tool，等於回到原點

  • 問題點：
    • Gmail 放回 Agent-tool，remove duplicate 也必須在 tool—agent tool 下，且必須先執行 remove 功能後再寫 Gmail，否則無法在 AI Agent 外部進行去重，fan out 問題無解
  • 處理：說明刪除不必要節點
  • 結果：推測 Agent 若同時觸發多個 Tools，可能 Fan-out 效果會更嚴重?
  • 處理：先單純化，指定 Remove 須在產生草稿前一關

• Claude 嘗試 3：
  

  • 處理：新增 Parse AI Response做格式轉換，目的是：
    • 解析 AI 回應 = 結構化為 JSON 格式
    • 使用 JSON.parse() 替代 $fromAI() 機制
      • 因為 $fromAI() 函數只能在 AI Agent 的直接連接節點中使用

成果校驗

原版：會重複

優化後：沒重複

最終工作流

• Google Sheets Trigger：觸發工作流程
• Format Data：格式化提示詞
• AI Agent：生成信件內容（純 JSON 輸出）
• Parse AI Response：解析 AI 回應，清理格式
• Remove Duplicates：基於 to_email 欄位去重
• Create Gmail Draft：建立最終草稿

今日總結

• 我做了什麼

  • 問題診斷：確認問題出在 AI Agent 的 fan out 效果
  • 判斷 Claude 解法是否合理或過於複雜，或是走了回頭路

• AI 幫了我什麼

  • n8n MCP 直接建立工作流和測試
  • 針對我沒看過的節點詳細解釋幫助我判斷

• 遇到的挑戰
  下一步想來測試當三個操作(Parse AI Responses、Remove Duplicates、Gmail Draft) 都作為 AI Agent 的 Tools 時會發生什麼：

• 執行順序是否可控？

• 去重邏輯是否有效？

• Fan out 問題是否會加劇？

• 整體穩定性如何？

我覺得一定可行，但 Claude 直接先預言這個架構會遇到下列問題，並讓我到n8n去實驗建好的版本，對比兩種架構的實際表現，並還叮嚀我記得先配置好相同的憑證，然後來看看實際結果如何XD

• 工具執行順序混亂
• 去重機制失效
• Fan out 效應放大
• 除錯困難

那就繼續來調整跟實驗。