在 Day20，我們學會了如何為 AI Agent 挑選並設定一個強大的大腦（LLM）。現在，你的 Agent 已經準備好思考了。但要讓它「想」對方向、做出正確的行動，我們需要學會與它溝通的藝術——這就是 Prompt（指令） 的重要性。

Prompt 不單單是提出問題，它更是塑造 AI 行為、決定輸出品質的關鍵。一個好的 Prompt 能讓 AI Agent 從一個只會聊天的機器人，蛻變成一個能精準執行任務的得力助手。

這篇文章將帶你深入 Prompt 的世界，學習如何透過有效的指令工程（Prompt Engineering），讓你的 n8n AI Agent 變得更聰明、更可靠。

Prompt 是什麼？為何它如此重要？

如果你把 LLM 比喻成一位剛到職、博學多聞但對公司業務一無所知的實習生，那麼 Prompt 就是你交辦給他的「工作指令單」。

這張指令單寫得越清楚，實習生就越能理解你的期望，並交出符合要求的成果。

• 模糊的指令：「幫我看看銷售數據。」 -> AI 可能只會回覆：「好的，數據在這裡。」
• 清晰的指令：「你是一位資深數據分析師。請分析附件中的銷售數據，找出上季銷售額最高的前三項產品，並以表格形式呈現，最後總結可能的原因。」 -> AI 將會提供一份結構完整、有洞見的分析報告。

在 n8n 的 AI Agent 中，Prompt 不僅僅是用戶輸入的那句話，它是一個完整的指令集合，包含了系統訊息 (System Message)與用戶指令 (User Instruction)。學會組合這些元素，是釋放 AI Agent 全部潛力的鑰匙。

AI Agent Prompt 的兩大核心元素

在 n8n 的 AI Agent 節點中，我們可以透過設定「Options」來精雕細琢我們的 Prompt。主要有兩個部分需要我們關注。

1. 系統訊息 (System Message)：為 AI 賦予角色與靈魂

系統訊息是整個對話的「最高指導原則」。它在 AI Agent 接收任何用戶訊息之前就已經存在，為 AI 設定了一個基礎人格、背景知識和行為準則。

你可以把系統訊息想像成在對話開始前，你先把 AI 拉到旁邊開的「會前會」。

如何設定？

在 AI Agent 節點的「Options」中，選擇「System Message」並填寫內容。

實用範例：

• 角色扮演：
  你是一位精通 SEO 的文案專家。你的任務是將用戶提供的草稿，改寫成一篇符合 SEO 結構、帶有吸引力標題的文章。你的語氣應該專業且友善。
• 限制輸出格式：
  你是一個 JSON 格式轉換工具。你只能回覆標準的 JSON 格式，不要有任何額外的文字解釋或開場白。
• 定義行為準則：
  你是一位專業客服，在任何情況下都不能提供與產品無關的建議。如果遇到無法回答的問題，請引導用戶聯繫真人客服，並提供聯絡方式。

一個好的系統訊息，能讓 AI 從一開始就在正確的軌道上，大幅提高後續輸出的穩定性與準確性。

2. 用戶指令 (User Instruction)：明確告知任務目標

用戶指令就是我們平常與 ChatGPT 等工具互動時輸入的文字，也就是「你希望 AI 這次做什麼」。當與系統訊息結合時，它的威力會被放大。

好的用戶指令具備以下特點：

• 清晰明確：避免使用模稜兩可的詞語。
• 提供上下文：給予 AI 足夠的背景資訊來做判斷。
• 指定格式：告訴 AI 你希望它如何呈現結果。
• 提供範例（Few-shot Learning）：如果任務較複雜，給它一兩個範例，AI 能更快學會。

實用範例：

假設系統訊息已設定為「SEO 文案專家」。

• 基礎指令：
  幫我改寫這篇文章：[貼上文章內容]
• 進階指令（包含上下文與格式要求）：
  請根據以下草稿，產出一篇關於「n8n 自動化」的部落格文章。目標讀者是初學者，請確保內容淺顯易懂。文章結構需包含 H1 標題、三個 H2 副標題，並在文末附上一個 CTA（行動呼籲）按鈕的文字。草稿如下：[貼上文章內容]

• Few-shot 指令（提供範例）：
  `請將以下產品特點轉換為吸引人的行銷短句。
  範例輸入：我們的咖啡豆來自高海拔產區。
  範例輸出：品嚐雲端之巔的風味，每一口都是極致享受。

  現在請轉換這個特點：我們的筆記本採用再生紙製造。`

打造一個聰明客服 Agent 的 Prompt 組合拳

讓我們結合以上所學，設計一個 n8n 客服 Agent 的完整 Prompt 策略。

1. Chat Trigger 節點：接收用戶問題。

2. AI Agent 節點：

   • System Message：
     你是一位 n8n 產品的資深客服專家。你的知識僅限於 n8n 官方文件。請用繁體中文、親切有禮的語氣回答用戶問題。如果問題超出你的知識範圍，或涉及用戶隱私，請回覆：「這個問題我無法回答，建議您參考我們的官方論壇或聯繫真人客服。」
   • Chat Model：選擇 Google Gemini 或其他 LLM。
   • User Instruction：動態接收來自 Chat Trigger 的用戶提問。

運作流程：

1. 用戶在聊天視窗提問：「如何設定 Webhook？」
2. AI Agent 收到問題，它首先會記住自己的角色是「n8n 客服專家」，並且回答時要「親切有禮」。
3. 它會根據自身的知識（來自模型的訓練資料）來組織答案。
4. 最後，Agent 生成一段符合角色設定的回答，並透過 Respond to Chat 節點回覆給用戶。

透過這樣完整的 Prompt 設計，你的 AI Agent 不再是空泛地聊天，而是成為一個有角色、有知識、有原則的專業助理。

結語：你的語言就是 AI 的力量

Prompt Engineering 是一門實踐的科學，沒有絕對完美的公式。你需要不斷地測試、調整，觀察 AI 的反應，才能找到最適合你應用場景的指令模式。

今天我們學會了：

• Prompt 是塑造 AI 行為的關鍵指令單。
• 透過組合系統訊息與用戶指令，可以精準控制 AI Agent。
• 如何設計一個有角色、有原則的實用 Prompt 策略。

恭喜你，現在你已經掌握了與 AI Agent 高效溝通的技巧！精通 Prompt 是駕馭 AI 的第一步，也是最重要的一步。在接下來的篇章中，我們將探索更多 AI Agent 的進階功能，讓它成為你工作流程中不可或缺的幫手。