鐵人檔案
系列：從單一 Agent 到 Supervisor 架構：用 n8n 實作會自己分工的 Multi-Agent AI 部門 談到 AI 客服，最常見的需求大...
在開始動手之前，想先把核心名詞的定義與範疇固定下來，並將關鍵概念釐清。 最近標題寫著「多 Agent」的教學非常多，但實際點進去，很多是一個 Agent 掛了好...
今天把環境架起來：用 Docker 跑 n8n、接上 Ollama，順便認識 AI Agent 節點底下的幾個插槽。 版本說明：本系列固定使用 n8n 2.38...
今天做出第一版客服 Agent：一個 AI Agent 負責讀信、查訂單、寫回信。它是整個系列的對照組，之後所有的改良都要跟它比。 訂單資料放哪裡：Data t...
昨天的單兵 Agent 接了 Simple Memory，Session ID 直接填了 thread_id，沒有多解釋。今天用實驗把這個選擇講清楚，順便分享一...
這篇原本的暫定標題叫「單兵 Agent 的崩潰瞬間」。實際跑完之後，標題只好改掉，因為它沒有崩潰。 今天用 10 封刻意設計的信測試 Day 04 的單兵 Ag...
昨天 10 封信的結果還不錯，但樣本太小。今天把同一個單兵 Agent 丟進 50 封評估信，從實際出錯的地方歸納原因，再決定到底要不要拆、要怎麼拆。 50 封...
第二週開始。在動手做專員之前，先把架構想清楚：多個 Agent 要用什麼方式組織起來？ 以下有四種常見的拓樸。它們最大的差別，在於「由誰決定下一步」。 流水線...
昨天定下階層式架構，今天把主管要做的事寫成具體規格：分類表、派工單、專員回報格式，以及一個案件從進來到寄出的狀態變化。第三週實作派工系統時，就照這份規格走。 第...
明天開始要實作三位專員。我們需要把設計原則想清楚，特別是一個一定會遇到的問題：一位專員應該管多寬？ 兩個很容易拆錯的方向 依資料來源來拆 最直覺的拆法是：訂單資...
