N8N Full Tutorial: Building AI Agents in 2025 for Beginners!
Tóm tắt ngắn:
- Video hướng dẫn người mới bắt đầu xây dựng AI Agents sử dụng nền tảng n8n. AI Agents được định nghĩa là hệ thống tự động hóa nơi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) quyết định động các công cụ và đầu ra cần thiết, khác với quy trình làm việc (workflow) có đầu ra được xác định trước.
- Video trình bày các khái niệm cơ bản về AI Agents, phân biệt giữa AI Agents và workflow truyền thống, giới thiệu các loại nút trong n8n (kích hoạt, hành động, tiện ích, mã, AI Agent), và cách sử dụng các công cụ như Airtable để tích hợp với AI Agent. Ví dụ cụ thể về việc xây dựng một AI Agent quản lý kho hàng gia đình được trình bày chi tiết.
- Ứng dụng của AI Agents được minh họa qua việc xây dựng một AI Agent quản lý kho hàng, cho phép người dùng tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên để tìm kiếm, cập nhật thông tin hàng hóa. Điều này mở ra tiềm năng tự động hóa nhiều nhiệm vụ phức tạp hơn.
- Quá trình xây dựng AI Agent trên n8n được hướng dẫn từng bước, bao gồm việc thêm các nút, kết nối với các dịch vụ bên ngoài (OpenAI, Airtable), sử dụng bộ nhớ (memory) để duy trì ngữ cảnh cuộc trò chuyện, và ánh xạ biểu thức động để cập nhật dữ liệu.
Tóm tắt chi tiết:
Phần 1: Giới thiệu về AI Agents và Workflow
Video bắt đầu bằng định nghĩa AI Agents và workflow. AI Agents là hệ thống tự động hóa mà LLM quyết định động các công cụ và đầu ra, trong khi workflow có đầu ra được xác định trước. Người thuyết trình dùng ví dụ về gửi email tự động sau khi mua hàng (workflow) và một nhân viên hỗ trợ khách hàng sử dụng nhiều công cụ khác nhau (AI Agent) để minh họa sự khác biệt. Người thuyết trình nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu khái niệm AI Agents.
Phần 2: Giới thiệu về n8n và giao diện người dùng
Video giới thiệu n8n, một nền tảng xây dựng workflow và AI Agents. Giao diện người dùng được mô tả, bao gồm các khái niệm như "thông tin xác thực", "thực thi", "dự án", và cách tạo một workflow mới.
Phần 3: Các loại nút trong n8n
Video phân loại các nút trong n8n thành năm loại: kích hoạt (trigger), hành động (action), tiện ích (utility), mã (code), và AI Agent. Mỗi loại nút được giải thích với các ví dụ cụ thể. Nút AI Agent được nhấn mạnh là yếu tố then chốt để tạo ra các AI Agents tự chủ.
Phần 4: Xây dựng AI Agent quản lý kho hàng
Đây là phần cốt lõi của video, hướng dẫn từng bước xây dựng một AI Agent đơn giản quản lý kho hàng gia đình bằng cách sử dụng n8n, OpenAI và Airtable.
- Bước 1: Thêm nút kích hoạt (Chat): AI Agent được kích hoạt bằng tin nhắn trò chuyện.
- Bước 2: Thêm nút AI Agent: Nút này được kết nối với mô hình ngôn ngữ lớn (OpenAI GPT-4). Video giải thích cách kết nối API key của OpenAI.
- Bước 3: Thêm bộ nhớ (Memory): Sử dụng bộ nhớ đệm cửa sổ (window buffer memory) để duy trì ngữ cảnh cuộc trò chuyện.
- Bước 4: Thêm công cụ Airtable: Kết nối với cơ sở dữ liệu Airtable chứa thông tin kho hàng. Video hướng dẫn cách tạo và kết nối API key của Airtable. Mô tả công cụ được nhấn mạnh là rất quan trọng để AI hiểu chức năng của nó.
- Bước 5: Sử dụng biểu thức động: Video chỉ ra cách sử dụng biểu thức động để tự động điền thông tin vào các trường khi cập nhật dữ liệu trong Airtable. Điều này cho phép AI tự động cập nhật số lượng hàng hóa dựa trên cuộc trò chuyện.
Phần 5: Thử nghiệm và mở rộng AI Agent
Video trình bày quá trình thử nghiệm AI Agent, cho thấy khả năng tìm kiếm và cập nhật thông tin kho hàng thông qua các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Video cũng đề cập đến khả năng mở rộng AI Agent bằng cách thêm nhiều công cụ và tích hợp với các workflow khác. Câu nói " cộng đồng là một nơi tốt để mọi người đều nói như vậy được rồi cuối cùng họ đã tìm thấy nhóm người có cùng suy nghĩ với họ" nhấn mạnh giá trị của cộng đồng học tập.
Phần 6: Khuyến khích tham gia cộng đồng
Cuối video, người thuyết trình quảng bá cộng đồng AI của mình, nhấn mạnh khóa học chi tiết về xây dựng AI Agents trên n8n.
Tóm lại, video cung cấp một hướng dẫn thực tế và dễ hiểu về việc xây dựng AI Agents trên n8n, kết hợp lý thuyết với thực hành thông qua ví dụ cụ thể và hướng dẫn từng bước. Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu các loại nút, sử dụng bộ nhớ, và ánh xạ biểu thức động để tạo ra các AI Agents mạnh mẽ và linh hoạt.