Case 2: Tworzenie Agenta AI — Transcript

Tutorial tworzenia agenta AI do obsługi e-maili w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem platformy n8n i modelu Gemini.

Key Takeaways

Agent AI może automatycznie obsługiwać skrzynkę e-mail i podejmować decyzje o odpowiedziach.
Model Gemini 2.5 Flash efektywnie analizuje tekst i planuje działania agenta.
Integracja z Google Sheets umożliwia dostęp do danych o pracownikach i produktach.
Platforma n8n pozwala na tworzenie i testowanie złożonych automatyzacji bez programowania.
Eksperymentowanie na środowisku testowym jest kluczowe przed wdrożeniem agenta na żywo.

Summary

Prezentacja tworzenia agenta AI monitorującego skrzynkę Gmail co minutę.
Konfiguracja triggera Gmail i integracja z modelem językowym Gemini 2.5 Flash.
Dodanie pamięci kontekstowej Simple Memory do agenta AI dla lepszego zarządzania rozmową.
Definiowanie promptu z instrukcjami i zakresem odpowiedzialności agenta.
Integracja narzędzi Google Sheets jako bazy danych pracowników i produktów.
Konfiguracja agenta do wysyłania wiadomości e-mail w odpowiedzi na zamówienia i zapytania.
Testowanie działania agenta poprzez wysłanie przykładowej wiadomości zamówienia tonerów.
Agent analizuje wiadomość, sprawdza dostępność produktów i wysyła powiadomienia do pracowników oraz odpowiedź do klienta.
Omówienie podstaw pracy z platformą n8n: dodawanie węzłów, łączenie aplikacji, testowanie przepływów.
Zachęta do eksperymentowania i rozwijania własnych automatyzacji w środowisku testowym.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

Speaker A

W drugim przykładzie będę chciał ci pokazać, jak utworzyć agenta AI, który będzie na bieżąco obsługiwał skrzynkę e-mail, reagując w czasie rzeczywistym na nowe wiadomości. Co więcej, będzie podejmował decyzję, czy na daną wiadomość odpowiedzieć, a jeżeli tak, to w jaki sposób.

Speaker A

Na początek dodaję trigger Gmail. Ustawiam tryb "Every minute", dzięki czemu agent będzie sprawdzał skrzynkę co minutę.

Speaker A

Zwróć uwagę, że nawet załadowała się jedna wiadomość. Teraz, po odebraniu wiadomości, dodaję węzeł "AI Agent".

Speaker A

Jest to tak zwany cluster node, który będzie w sobie integrował kilka węzłów. Podpinam do niego model językowy.

Speaker A

Wybiorę Gemini. Przejdę na moje własne poświadczenia. Przechodzę do Google AI Studio. Akceptuję zgody. I klikam "Get API Key".

Speaker A

"Create API Key". I przycisk "Create Key". Uzyskuję klucz, który przekopiuję do poświadczeń Gemini w platformie n8n.

Speaker A

Wybieram model językowy. Wybiorę Gemini 2.5 Flash. Model ten radzi sobie świetnie z analizą tekstu i planowaniem działań.

Speaker A

Dodatkowo dodaję obszar pamięci agentowi AI: "Simple Memory". Chcemy, żeby model zapamiętywał kontekst rozmowy. I ustawiam odpowiedni klucz.

Speaker A

W samym agencie AI definiuję prompt, który zdefiniuję sam. Ten prompt przygotowałem już wcześniej. Prompt zawiera główne instrukcje dla agenta.

Speaker A

Wskazuje, jaki jest jego zakres odpowiedzialności, jakie działania będzie musiał podejmować, klasyfikację wiadomości, jakie działania może podjąć, to znaczy wysyłać wiadomości do pracowników, do klientów, oraz w szczególności, że jego zadania będą dotyczyły sprawdzania dostępności produktów oraz informowania pracowników o nowych zamówieniach.

Speaker A

Przekopiuję cały prompt i wkleję do utworzonego agenta AI. Na tę chwilę nasz agent nie ma jeszcze żadnych dostępnych narzędzi.

Speaker A

Dodaję. W moim przypadku wykorzystam po prostu Google Sheet. To będzie moja baza danych. Pierwszym narzędziem będzie narzędzie, które będzie wyciągało informacje o pracownikach przypisanych do poszczególnych kategorii.

Speaker A

Ustawię opis tego narzędzia ręcznie. Znowu, przygotowałem krótki prompt, który informuje o tym, w jaki sposób można wykorzystywać to narzędzie, w szczególności jakie informacje są zawarte w tym arkuszu.

Speaker A

Wybieram plik przypisany do tego narzędzia. Mam już wybranych pracowników, którzy są przypisani do odpowiednich kategorii produktowych.

Speaker A

Teraz dodam drugie narzędzie. Znowu to będzie arkusz Google, tylko z informacją o produktach, to jest dostępności produktów.

Speaker A

Przypisuję odpowiednią nazwę temu narzędziu. Oraz ponownie sam zdefiniuję prompt, który chciałbym, żeby opisywał dane narzędzie.

Speaker A

Te prompty oczywiście w zależności od kontekstu waszych przypadków użycia - będą inne. Wybieram plik. To są produkty.

Speaker A

I arkusz pierwszy. Uzbroililiśmy już naszego agenta w model językowy, w pamięć dotyczącą wątków oraz w dwie informacje, w dwie bazy informacji dotyczących pracowników oraz produktów.

Speaker A

Teraz chciałbym umożliwić temu agentowi wchodzenie w interakcje z zewnętrznym światem, to znaczy ten agent będzie mógł wysyłać wiadomości e-mail.

Speaker A

Wybieram oczywiście prompt przygotowany wcześniej. Uzupełniamy tutaj właśnie ikonką modelu językowego: odbiorcę, temat i treść wiadomości.

Speaker A

Tak uzbrojony agent może już wchodzić w interakcje, wysyłać wiadomości e-mail. Zwróć uwagę, że trigger Gmail załadował jedną wiadomość, przekazał ją agentowi.

Speaker A

Spróbujmy przetestować działanie naszego nowo utworzonego agenta. Wyślę do siebie wiadomość, która będzie wskazywała na zamówienie.

Speaker A

Wybieram konto, które jest podpięte do platformy n8n. Chciałbym zamówić tonery. Składam zamówienie na... Wysyłam tę wiadomość.

Speaker A

Jak widzisz, znajduje się już w skrzynce "Wysłane". Otrzymaliśmy tę wiadomość już na naszą skrzynkę.

Speaker A

Nasz agent uruchamia odpowiednio model językowy, odpytuje sam narzędzia dotyczące dostępności towaru, pracowników, a jak widzisz, również wysyła dwie wiadomości e-mail.

Speaker A

Pierwsza informacja została wysłana do pracownika, Pana Tomasza. Oczywiście adres nie istnieje, dostaliśmy zwrotkę z serwera, natomiast agent przygotował tę wiadomość i wysłał na adres, który był wskazany w narzędziu związanym z pracownikami.

Speaker A

Dodatkowo zwróć uwagę, że agent odpowiedział na moje zamówienie. Wskazał, że przyjął dane zamówienie i przekazał je do realizacji.

Speaker A

Agent zrealizował sam to zadanie, wysłał dwie wiadomości e-mail. Przeszliśmy razem przez cały proces pracy z platformą n8n.

Speaker A

Od poznania interfejsu i poruszania się po edytorze, przez łączenie aplikacji i konfigurację połączeń, Credentials, aż po tworzenie i testowanie własnych przepływów krok po kroku.

Speaker A

Wiesz już, jak znaleźć i dodawać węzły. Jak łączyć różne aplikacje i usługi w jeden proces.

Speaker A

Jak uruchamiać i testować poszczególne elementy, zanim zostanie to uruchomione na żywo. Gotowe inspiracje i przykłady znajdziesz na oficjalnej stronie n8n w zakładce "Workflows". To dobre miejsce, żeby zobaczyć, co już inni zbudowali i jak można dostosować to do własnych potrzeb. Na tym etapie najważniejsze

Speaker A

jest eksperymentowanie. Im więcej będziesz próbować, tym szybciej nabierzesz wprawy. Już teraz niektóre węzły są tobie dobrze znane, jak na przykład dodawanie wierszy do arkusza Google. Zmieniaj gotowe przepływy, twórz własne scenariusze i sprawdzaj, co jeszcze można zautomatyzować w twojej pracy.

Speaker A

Pamiętaj jednak, żeby eksperymentować na środowisku testowym. Nie podpinaj listy mailingowe twoich klientów do pierwszej wersji agenta AI, który budujesz.

Speaker A

Platforma n8n to narzędzie pozwalające przerzucić wiele żmudnych zadań na automaty, a ty możesz się skupić na tym, co tak naprawdę ważne. Dzięki.

Topics:agent AIn8nautomatyzacjaGmailGoogle Sheetsmodel językowy GeminiAI w biznesieobsługa e-mailprompt engineeringpamięć kontekstowa

Frequently Asked Questions

Jak często agent AI sprawdza skrzynkę e-mail?

Agent AI jest skonfigurowany do sprawdzania skrzynki Gmail co minutę dzięki triggerowi ustawionemu na tryb 'Every minute'.

Jakie narzędzia wykorzystuje agent do zarządzania danymi o pracownikach i produktach?

Agent korzysta z dwóch arkuszy Google Sheets: jednego z informacjami o pracownikach przypisanych do kategorii oraz drugiego z danymi o dostępności produktów.

Jak agent AI podejmuje decyzję o wysłaniu odpowiedzi na e-mail?

Agent analizuje treść wiadomości za pomocą modelu Gemini 2.5 Flash, korzysta z promptu definiującego jego zakres działań oraz danych z narzędzi, aby zdecydować, czy i jak odpowiedzieć.

Get More with the Söz AI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

App Store Google Play

Or transcribe another YouTube video here →