你的 n8n 是不是總覺得少了點什麼？它很強大，像個任勞任怨的數位管家，你叫它做事，它從不抱怨。但你有沒有發現，它有點「內向」？它只能處理你「餵」給它的資訊，卻沒辦法主動「看見」外面那個精彩又混亂的網路世界。 這篇文章，就是要為你這位數位管家，裝上一雙洞察萬物的「眼睛」。我們要談的，就是如何讓 n8n 學會【網路爬蟲】這門手藝。 準備好了嗎？我們將一起解鎖 4 個神級爬蟲平台，並附上一份保證有效的四周實戰地圖，讓你從一個只會按按鈕的使用者，蛻變成一位懂得擷取數據的自動化高手。🚀 認識你的爬蟲武器庫：四大平台深度解析市面上的工具多如牛毛，看得眼花撩亂？別怕。我幫你精挑細選了四款性格迥異、各懷絕技的平台。它們不是競爭對手，而是你在不同戰場上的最佳拍檔。 1. Firecrawl – 網頁內容的「超級整理師」你是否曾受夠了從網頁複製貼上時，格式總是一團亂？Firecrawl 就是來解救你的。把它想像成一位有潔癖的圖書館管理員。你給它一個網址，它會無視所有廣告、側邊欄、彈出視窗，精準地把最重要的「正文」抽出來，然後轉成乾淨到不行的 Markdown 或 JSON 格式。 最適合的戰場： 當你想抓取部落格文章、技術文件、新聞報導這類以「文字」為核心的內容時，找它準沒錯。 如何操作： 在 n8n 的節點庫裡搜尋 “Firecrawl” → 安裝社群節點 → 拖出來後，選擇 “Extract Content” 這個動作，把網址貼進去，搞定。 免費額度： 每個月 500 頁，對個人學習和小型專案來說，綽綽有餘了。 2. Apify – 萬能的「資料瑞士刀」如果說 Firecrawl 是專才，那 Apify 就是個不折不扣的通才。它不是一個工具，它是一個巨大的「工具市集」，裡面有超過 7,000 個由全球開發者寫好的現成爬蟲程式（他們稱為 “Actors”）。想抓 Facebook 粉絲團貼文？有。想抓 YouTube 影片留言？有。想抓 Google Maps 商家評論？它連這個都有！ 最適合的戰場： 任何與社群平台、影音網站、電商、搜尋引擎相關的數據，Apify 幾乎都能找到解決方案。 如何操作： 先到 Apify 網站的 Marketplace 找到你要的 Actor → 簡單設定一下參數 → 測試跑一次 → 然後把設定檔 JSON 複製起來，貼到 n8n 的 Apify 節點裡。 免費額度： 每個月提供 $5 美金的用量。很多 Actor 跑一次的費用極低，所以這 $5 夠你玩很久了。 3. RapidAPI – API 的「中央車站」有時候，Apify 的市集也找不到你想要的特定工具。這時候，我們就要去更上游的地方找水。RapidAPI 本身不做爬蟲，但它像一個龐大的百貨公司，匯集了全世界超過 78,000 個 API（應用程式介面）。你可以把它想像成資料的「官方快速通道」，許多服務都會提供 API，讓你能用更穩定、更合法的方式取得資料。 最適合的戰場： 當你需要的是非常即時、格式標準化的資料（例如：最新匯率、Spotify 歌曲資訊、即時新聞頭條），或者 Apify 找不到解決方案時，來這裡挖寶就對了。 如何操作： 在 RapidAPI 網站上找到你要的 API → 在它的測試介面上玩玩看 → 確定沒問題後，網站會幫你產生一段 “cURL” 程式碼 → 把它複製下來，貼到 n8n 的 HTTP Request 節點裡，它會自動幫你轉換成對應的設定。 收費方式： 每個 API 各自為政，但絕大多數都提供佛心的免費方案。 4. BrowserAct – 破解登入關卡的「隱形人」前面三位高手，大多只能在「公開」的網頁上大顯神通。但如果你的目標在公司內部系統、需要登入才能看的論壇，或是那種點了按鈕才會跳出內容的動態網頁呢？這時候，就需要我們的偽裝大師：BrowserAct。它不是直接抓程式碼，而是「模擬」一個真人在操作瀏覽器，你可以透過視覺化的節點，教它如何輸入文字、點擊按鈕、等待、滾動頁面。 最適合的戰場： 需要登入、Cookie 驗證、或複雜互動才能取得資料的「封閉環境」。 如何操作： 直接在 BrowserAct 的網站上，用拖拉節點的方式設計你的爬蟲流程 → 設計完畢後，你可以讓它獨立運作，或者透過 API/Webhook 的方式與 n8n 串接，觸發執行。 免費額度： 每天登入就送 500 點，每次操作會扣點數。對於小規模的內部提醒來說，相當夠用。 一張圖秒懂，你該選哪一把武器？還不確定？沒關係，這張表幫你做了個弊。 工具 / 平台 功能特色（一句話點評） 收費方式 適合情境 Firecrawl 潔癖整理師，專門把網頁文章變乾淨 每月免費 500 頁 讀書筆記、技術文件、文章重點整理 Apify 資料界的瑞士刀，社群影音電商一把抓 每月 $5 額度 社群輿情監控、影音資料收集、市場價格追蹤 RapidAPI API 的百貨公司，尋找官方資料的捷徑 各 API 不同，多有免費額度 需要即時、標準化資料的自動化流程 BrowserAct 隱形人，能潛入需要登入的網站系統 每日送點數，依操作計費 公司內部系統公告、需要會員身份的資料抓取 Scrapy (Python) 重型坦克，為大規模、高訂製化爬蟲而生 完全免費 (但主機要錢) 需要長期、大量、深度爬取資料的專業專案 Playwright 最佳演員，完美模擬真人瀏覽器互動 完全免費 對付超高難度的動態網站、反爬蟲機制強的網站 提醒： Scrapy 和 Playwright 是更底層的 Python 爬蟲框架，可以讓你做到 100% 的客製化，但需要寫程式碼。在我們的學習路線圖中，它們會是你的「畢業挑戰」。 n8n 網路爬蟲起手三式理論說完了，該來點實際的。這裡提供三個由簡到難的 n8n 爬蟲範例，讓你感受一下它們的威力。 第一式：陽春麵作法 (Http Request + AI)這是最基礎的玩法，完全不用外部工具。流程： 用 Http Request 節點抓整個網頁的 HTML 原始碼 → 把亂七八糟的碼丟給 AI 節點 → 請 AI 大力出奇蹟，幫你「閱讀」並提取出正文。致命缺點： 稍微複雜一點的「動態網站」（內容由 JavaScript 生成），這招會直接失效，因為它抓不到最終顯示給你看的內容。 第二式：書生劍法 (Firecrawl 節點)這是處理文章類內容的優雅解法。流程： 用 Firecrawl 節點的 “Extract Content” → 它會直接回傳乾淨的 Markdown 格式內文 → 把這些乾淨的文字交給 AI 節點 做摘要、抓關鍵字，或是存入 Notion。優勢： 簡單、穩定、效果極好，是建立自動化知識庫的神器。 第三式：百寶袋戰法 (Apify 節點)這是應對社群媒體的標準答案。流程： 在 Apify 網站上設定好你要的爬蟲（例如：YouTube 頻道影片資料爬蟲）→ 把它的設定 JSON 複製到 n8n 的 Apify 節點 → 執行後，它就會回傳結構化的資料（影片標題、觀看數、發布日期等），方便你存入 Google Sheet 做分析。優勢： 不用自己煩惱如何解析複雜的社群網站，讓專業的來。 網路爬蟲的法律紅線：這樣做合法嗎？這是每個新手都一定會問，也必須問的問題。 Q1：我這樣爬取資料，會觸法嗎？放輕鬆，絕大多數情況下不會。但你必須建立一個「紅線」觀念。 ✅ 綠燈區 (請安心服用): 公開資訊： 任何人不用登入就能看到的網頁內容。 官方 API： 這是對方「邀請」你來拿資料，最安全。 自家資料： 爬自己公司的內部系統當然沒問題。 ❌ 紅線區 (千萬別碰): 會員限定內容： 需要付費或特定身份才能看的文章、影片。 受版權保護的內容： 未經授權，把別人辛苦寫的電子書、付費課程內容整個搬下來。 造成對方伺服器癱瘓： 在極短時間內發動海量請求，這跟駭客的 DDoS 攻擊沒兩樣。 Q2：如何成為一位「有禮貌」的爬蟲使用者？這很重要，決定了你的爬蟲之路能走多遠。 閱讀公開說明書： 檢查網站的 robots.txt 檔案 (例如 google.com/robots.txt) 和服務條款 (ToS)，看看對方是否歡迎爬蟲。 官方管道優先： 能用 API，就絕不用爬蟲。 表明身份與降低頻率： 在你的請求中設定 User-Agent，假裝自己是個正常的瀏覽器。並且拉長每次請求的間隔時間，例如每 3-5 秒才抓一次。 非商業用途： 如果只是個人學習或研究，風險極低。但若要商業化使用，務必仔細檢查資料授權。 Q3：為什麼我的爬蟲跑一跑就被擋了？通常是你看起來「太不像真人」了。 原因一：頻率太高。 (解法：n8n 加個 Wait 節點，每次都等幾秒) 原因二：沒有瀏覽器特徵 (Header)。 (解法：在 Http Request 節點裡手動加上) 原因三：IP 來源太單一。 (解法：進階技巧，使用「代理伺服器 (Proxy)」) 終極解法： 使用 Playwright 或 BrowserAct 這類工具，它們是最好的演員，能完美模擬真人操作。 你的「n8n 爬蟲煉金術」四周實戰地圖光說不練假把戲。跟著這份為期四周的計畫，一步步從麻瓜變魔法師。 第 1 週：打好基礎，成為文章整理大師 核心工具： n8n + Firecrawl 本週作業： 建立一個工作流：每天自動爬取一篇你指定的技術部落格文章。 將爬下來的 Markdown 內容，交給 AI 節點，自動生成 300 字的摘要和 5 個關鍵字。 最後，將原文連結、摘要、關鍵字，一起存入你的 Notion 資料庫。 達成目標： 打造一個全自動化的個人知識庫。 第 2 週：深入社群，變身數據分析師 核心工具： n8n + Apify 本週作業： 挑一個你喜歡的 YouTube 頻道，用 Apify 爬取該頻道最新的 20 支影片資料（標題、觀看數、喜歡數、發布時間）。 將這些結構化資料，自動寫入 Google Sheet。 挑戰題： 試著抓取一個公開 Facebook 粉絲專頁的最新貼文，分析哪種類型的貼文互動最高。 達成目標： 建立一個社群數據的自動化追蹤儀表板。 第 3 週：解鎖 API 與登入高牆 核心工具： n8n + RapidAPI + BrowserAct 本週作業： RapidAPI 任務： 找一個免費的新聞 API，設定一個工作流，每小時去抓取最新的科技新聞頭條，並發送到你的 Slack 或 Discord。 BrowserAct 任務： 設計一個流程，模擬登入自己公司的內部公告系統，檢查是否有「重要」或「緊急」等關鍵字，若有，則立刻發送通知到手機。 達成目標： 掌握串接外部服務與處理內部系統的能力。 第 4 週：挑戰大魔王，踏入程式領域 核心工具： Python (BeautifulSoup / Playwright) 本週作業： BeautifulSoup 挑戰： 試著用 Python 寫一小段程式，解析一個靜態新聞網站，並只印出所有新聞的標題。 Playwright 挑戰： 挑戰爬取一個動態加載的電商網站（例如 PChome），成功抓取第一頁所有商品的「名稱」與「價格」。 終極目標： 將你寫好的 Python 腳本，透過 n8n 的 Execute Command 節點來定時觸發，實現完全體的自動化爬蟲專案。 達成目標： 跨越無程式碼的界線，理解爬蟲的底層原理，未來沒有網站能難倒你。 結論：你將成為數據的主宰者當你完成這四周的修煉，你會驚訝地發現： 你的 Notion 不再是個需要手動剪貼的倉庫，而是一個能自我成長的【智慧知識庫】。你的 Google Sheet 不再是冰冷的表格，而是一個即時跳動的【社群數據心電圖】。你不再被動地接收資訊，而是能主動出擊，打造專屬於你的【新聞收集器】與【內部預警系統】。 更重要的是，你為自己打下了最堅實的【數據基礎】。在這個 AI 時代，懂得如何穩定、自動地獲取高品質的資料，將是你最無可取代的核心競爭力。 現在，動手打開你的 n8n 吧。這個充滿數據寶藏的世界，正等著你去探索。🚀

嘿，最近你是不是也常常聽到 AI Chatbot、AI Agent 這兩個詞？ 感覺很像，但又好像哪裡不太一樣？ 說實話，我剛開始也被搞得一頭霧水。它們聽起來就像雙胞胎，但實際相處過後才發現，一個是「很會聊天的博學家」，另一個卻是「能動手做事的全能管家」。 這兩者在理論定義、實務應用，甚至是我們對它的期待值上，根本是天差地遠。 這篇文章，就是我踩過無數坑、花了超多時間研究後，為你準備的「終極分辨指南」。我會用最口語化的方式，從理論聊到實戰，從概念拆解到工具選擇，讓你一次搞懂，看完就能馬上動手實作。 準備好了嗎？我們開始吧！🚀 首先，一張表讓你秒懂，這倆兄弟差在哪我們不囉嗦，直接上乾貨。如果你時間有限，看完這張表，大概就懂了七成。 項目 AI Chatbot（聊天機器人） AI Agent（智能代理人） 一句話定義 模仿人類對話的「應答工具」 具備目標、能自主行動的「智能體」 核心功能 🗣️ 回答問題、提供資訊、簡單互動 🤖 自主決策、任務規劃、多步驟執行 技術心臟 NLP + 模型回應（如 ChatGPT） LLM + Memory + Tools + Planning 出場時機 客服、FAQ、內容生成（簡報、文案） 自動化工作流、跨平台任務、協作型專案 工作模式 被動式：等你下指令才動 主動式：會自己觀察、思考、行動 人工干預 幾乎全程需要手動引導 可低度干預，甚至能自主學習與修正 明星範例 LINE 官方帳號、客服機器人、ChatGPT 聊天 Devin、AutoGPT、ReAct Agent、Replit Agent 看完表格，是不是有點感覺了？ Chatbot 比較像一個「超級大腦」，你問什麼，它答什麼。而 Agent 則更進一步，它不只有大腦，還有「眼睛」和「手腳」，能幫你跑腿辦事。 理論深挖：Chatbot 是「被動反應」，Agent 是「主動執行」光看定義還不夠，我們來挖深一點，聊聊它們骨子裡的哲學。 AI Chatbot：一個被動的「超級反應系統」你可以把 Chatbot 想像成一個「語言模型的精美外殼」。 它的本質，就是根據你給的 prompt（提示詞），從模型中生成一段最相關的回應。 它沒有所謂的「任務記憶」、「目標設定」，更不懂什麼叫「環境感知」。你上一句跟它說的話，下一句它可能就忘了（除非有特殊設計）。 ⇨ 簡單比喻： Chatbot 就像一個「升級版的 Siri 或 Google 助理」。你問它才答，你不問，它就靜靜地待在那，絕對不會主動關心你今天過得好不好。 AI Agent：一個主動的「任務解決系統」AI Agent 的設計理念，完全是在模仿人類的決策過程。 這個過程，我們可以拆解成一個不斷循環的迴圈：觀察 → 思考 → 行動 → 評估 → 修正 → 再觀察… 為了做到這點，一個合格的 Agent 必須具備幾項超能力： 🛠️ 工具（Tools）： 它會使用外部工具，例如上網 Google、讀取 Excel、呼叫 API。 🧠 記憶（Memory）： 它記得自己做過什麼、錯在哪裡，還會記住你的偏好。 🗺️ 規劃（Planning）： 它會把一個大目標（例如：幫我寫一份市場分析報告）拆解成無數個小步驟，然後一步步執行。 這背後的理論，其實來自於很早就有的《多智能體系統》（Multi-Agent System）和《增強學習》（Reinforcement Learning）。 ⇨ 生活化比喻： AI Agent 就像你請來的一位「超級實習生」。你只要告訴他：「嘿，幫我把這週所有部門的業績報告整理好，做成一份 PDF，在今天下午五點前寄給老闆。」 他就會自己去收信、打開檔案、整理數據、發現有人沒交還會寫信去催、最後打包成 PDF 寄出去，完成後還會跟你說一聲「老闆，搞定了！」。 看到這個差別了嗎？一個是被動回應，一個是主動完成任務。 實戰視角：Chatbot 是「直線流程」，Agent 是「迴圈流程」如果上面的理論還是有點抽象，別擔心。我們直接用自動化工具（例如 n8n、Make、Zapier）的工作流程圖來解釋，你會瞬間明白。 Chatbot 的世界：一條路走到底的「線性流程」在 n8n 這類工具裡，Chatbot 的工作流程通常長這樣： 使用者輸入 → 觸發某個動作 → LLM 節點處理 → 輸出結果 → 結束 資訊的流動是單向且固定的，像一條直線。它很適合處理「單一意圖、單一回應」的任務。 ⏵ n8n 範例流程： 用戶在 LINE 上問「我今天有哪些會議？」 LINE Webhook (收到訊息) → Google Calendar API (查詢) → ChatGPT (美化文字) → LINE (回傳今日行程) Generated code你看，這裡的 Chatbot 只是個「強化版的查詢工具」，它不會自己多想一步。 AI Agent 的世界：懂得思考和繞路的「迴圈流程」Agent 的工作流程就複雜多了，它是一個會自我循環、自我修正的系統。 它包含了「感知 → 思考 → 行動 → 評估」的迴圈機制。在 n8n 裡，通常需要用到 Loop（迴圈）、If/Else（條件判斷）、Wait（等待）等多種節點組合才能實現。 ⏵ n8n 範例流程： 目標是「幫我整理這週所有部門的報表，合併成一份 PDF 並寄出」 排程觸發 → AI Agent (主控) 啟動→ 進入 Loop (針對每個部門)→ 檢查雲端硬碟 (觀察)→ If (如果報表不存在) → Email API (催繳) (行動)→ If (如果報表都齊了) → 匯整所有資料 (行動)→ 轉成 PDF (行動)→ Email API (寄給老闆) (行動)→ 回報任務成功 (評估) Generated code這個流程包含了多輪思考、多工具協作、多次評估，這就是典型的 Agent 行為。 ⏵ 終極歸納： Chatbot = 單一指令的智慧「回應器」。 AI Agent = 任務導向的智慧「執行者」。 搞懂這個差異至關重要，因為它會直接影響你選擇哪種工具、設計哪種流程。 靈活應用：我該用 Chatbot 還是 Agent？行銷人實戰場景「好，我懂了。那在我的工作中，到底什麼時候該用哪個？」 問得好！這裡我直接給你一個判斷原則和幾個行銷人超有感的案例。 🔑 核心判斷原則： 當流程是你幫 AI 想好的，用 Chatbot。 當流程是讓 AI 幫你想的，用 Agent。 🚀 場景一：用戶填寫 LINE 表單，自動提供課程建議 任務： 根據用戶填寫的興趣，推薦 3 門最適合的課程。 建議： 用 Chatbot 模式就夠了。 原因： 流程單向固定（填表 → 分析 → 推薦），不需要 AI 做複雜決策。 n8n 玩法：1LINE Webhook → Google Sheet 記錄 → ChatGPT 根據興趣輸出建議 → LINE Flex Message 回傳 🚀 場景二：社群廣告成效下滑，自動優化並重新投放 任務： 監測廣告成效，若轉換率太低，自動生成新文案 A/B 測試。 建議： 這絕對是 AI Agent 的主場！ 原因： 需要「監測數據（觀察）→ 判斷成效（思考）→ 生成文案（行動）→ 重新投放（行動）→ 再次監測（評估）」的完整迴圈。 n8n 玩法：1定時觸發 → Facebook Ads API (拉成效) → If (成效低於門檻) → ChatGPT (生成多組新文案) → Facebook Ads API (建立 A/B 測試廣告) → 儲存結果到資料庫 🚀 場景三：官網發布新文章，自動生成 SEO 描述和社群貼文 任務： 行銷人員只要丟一個文章網址，就能產出所有平台的宣傳素材。 建議： Chatbot 模式綽綽有餘。 原因： 任務是單次性的「輸入 → 處理 → 輸出」。 n8n 玩法：1Webhook (收網址) → HTTP Request (抓網頁內容) → ChatGPT (產出 SEO 描述 + 多平台貼文) → 自動發布或存到 Notion 🚀 場景四：每週自動匯整跨平台成效報表，寄給主管 任務： 自動從 Google Analytics、Meta、Google Ads 下載報表，合併成一份，寄出。 建議： 需要 AI Agent 的能力（特別是錯誤處理）。 原因： 如果某個平台的報表抓不到（例如 API 故障），Agent 需要有能力「重試」或「發信通知」你，而不是直接卡關。 n8n 玩法：1定時觸發 → Loop (各平台) → API (抓報表) → If (抓取失敗) → 發送錯誤通知 → 合併 Google Sheet → 轉 PDF → 發送 Email 工具箱：Make、n8n、Zapier，我該選哪個自動化武器？聊到實作，就不能不提這三巨頭。這是我花了大把鈔票和時間後的血淚總結，直接幫你省下試錯成本。 一張表，看懂三者定位 評比指標 Zapier Make (原 Integromat) n8n 🧠 學習門檻 ⭐ 最低，像填空題 ⭐⭐ 中等，視覺化但需懂邏輯 ⭐⭐⭐ 高，需要一點程式思維 💰 商用成本 💸 高，免費版限制多 💸 中等，CP 值首選 ✅ 自架免費，雲端版稍貴 🔧 彈性擴充 ❌ 低，幾乎無法自訂 ✅ 中，支援 HTTP 和基礎邏輯 ✅ 極高，可自寫程式碼，最強 🔌 工具支援 ⭐⭐ 主流 SaaS 最齊全 ⭐⭐⭐ 極廣，尤其 Google 和社群 ⭐⭐ 基礎靠自幹，但等於無限 🚀 適合任務 簡單任務、非技術人員 中階行銷自動化、需邏輯判斷 進階 Agent、內部系統整合 🧑‍💼 適合誰 行銷新手、PM 有技術感的行銷人、Growth Hacker 技術行銷、工程師、想極致客製化的人 我的良心建議 如果你是行銷新手，只想快速搞定簡單任務（例如：填單寄信）⇨ 選 Zapier，最快上手，但要有花錢的心理準備。 如果你有點技術底子，想做報表、跑多步驟流程，追求 CP 值⇨ 選 Make，它在功能、價格、易用性上取得了絕佳平衡，是多數人的首選。 如果你想深度整合 LLM，打造真正的 AI Agent，而且預算有限⇨ 勇敢挑戰 n8n（建議自架）！它的彈性無可取代，是實現 Agent 流程的王者。 終極實戰：手把手帶你用 n8n 打造第一個 AI Agent理論都懂了，工具也選好了，是不是已經手癢到不行了？ 太好了！接下來，就是最精彩的部份。我將一步步帶你，用 n8n 這個強大的開源工具，親手打造你的第一個 AI Agent。 這不只是教學，這是一場冒險。我們開始吧！ 核心概念：在 n8n 中模擬 Agent 的「思考迴圈」還記得我們前面說的 Agent 思考模式嗎？觀察 → 思考 → 行動 在 n8n 裡，我們要做的就是用節點來模擬這個迴圈。這就是所謂的 ReAct 框架（Reason + Act），讓 AI 不只會回答，更會思考「下一步該做什麼」。 你的 Agent 工具箱：n8n 節點推薦要蓋一棟房子，你得先有磚塊和工具。在 n8n 裡，這些節點就是你的萬能工具箱： Webhook / Schedule：啟動器。決定你的 Agent 是被動觸發，還是定時自動開工。 OpenAI Chat Model：大腦。這就是你的 LLM 核心，Agent 的智慧來源。 Set：暫存筆記本。用來儲存 Agent 在單次任務中的狀態和記憶。 If / Switch：決策中心。根據大腦的指令，決定下一步要走哪條路。 Loop Over Items：迴圈引擎。讓 Agent 可以重複執行任務，直到目標完成。 HTTP Request：萬能的手。讓你的 Agent 可以跟世界上任何有 API 的服務溝通。 Code：最終王牌。當內建節點不夠用時，你可以用 JavaScript 寫出任何你想要的功能。 如何賦予 Agent「記憶」？兩種實作方法沒有記憶的 Agent 只是個金魚腦。在 n8n 中，我們有兩種方式幫它裝上記憶體： 方法一：單次任務的「短期記憶」（用 Set 節點）這是最簡單的方法。在工作流程中，用一個 Set 節點來建立一個變數（例如 memory_history），每次 LLM 回應後，就把新的對話加進去。 優點： 超級簡單，不需外部工具。 缺點： 工作流程一結束，記憶就清空了。適合一次性的任務。 方法二：跨任務的「長期記憶」（用外部資料庫）想讓你的 Agent 記得昨天、甚至上個月的事？那就需要一個外部資料庫。 你可以用 Redis、Supabase，甚至是 Google Sheets 來當它的長期大腦。每次任務結束前，把重要的記憶寫入資料庫；下次啟動時，再把它讀取出來。 優點： 擁有真正的持續性記憶，可以處理複雜、長期的任務。 缺點： 設置稍嫌複雜，需要一點技術力。 如何教會 Agent「使用工具」？關鍵在 Function Calling這一步是魔法發生的所在！我們要用 OpenAI 的 Function Calling 功能，來告訴 Agent 它有哪些「超能力」可以用。 ⇨ 操作流程： 在 OpenAI Chat Model 節點中，定義你的工具（Functions）。例如，你可以定義一個叫 search_web 的工具，並描述它的功能是「用來搜尋網路上的即時資訊」。 當你給 Agent 一個任務時，LLM 會判斷是否需要使用工具。如果需要，它不會直接回答，而是會回傳一個 JSON，告訴你：「我決定使用 search_web 這個工具，關鍵字是『AI Agent 最新發展』」。 接著，用一個 Switch 節點來當「總機小姐」。它會檢查 LLM 的指令，如果指令是 search_web，就把流程導向 HTTP Request 節點去執行真正的網路搜尋。 最後，把搜尋結果加回「記憶體」，再丟回給 LLM，讓它根據新資訊繼續下一步的思考。 你看，透過這個模式，你的 Agent 就學會了如何自主使用工具來解決問題！ 🚀 完整範例：打造一個「自動化內容研究員」Agent說了這麼多，我們來真格的吧！ 🎯 任務目標：我只要給這個 Agent 一個主題（例如：「電動車市場趨勢」），它就會自動上網研究、閱讀相關文章、最後整理成一份摘要報告給我。 🛠️ Agent 需要的工具 (Functions)： search_web(query)：用來搜尋網路，找到相關的文章連結。 read_web_content(url)：用來讀取指定網址的內文。 finish_research(summary)：當研究完成時，用來回傳最終的摘要報告。 🗺️ n8n 流程設計： 啟動 (Trigger)： 使用 Webhook 節點，讓我們可以隨時透過一個網址來交付任務。 初始化 (Set)： 建立一個 Set 節點，設定初始狀態，包含任務主題 topic 和一個空的 memory。 Agent 迴圈 (Loop)： 思考 (Think)： 進入 OpenAI Chat Model 節點。把目前的主題、記憶和所有可用的工具清單都交給它。 決策 (Switch)： 使用 Switch 節點，根據 LLM 回傳的「工具指令」來決定下一步。 路徑 A： 如果指令是 search_web，就連接到 HTTP Request 節點，去呼叫搜尋引擎 API (例如 Google Search API 或 Serper API)。 路徑 B： 如果指令是 read_web_content，就連接到另一個 HTTP Request 節點，去呼叫網頁抓取服務 (例如 Browserless API)。 路徑 C： 如果指令是 finish_research，恭喜！表示任務完成，可以跳出迴圈了。 更新記憶 (Update Memory)： 將上一步工具執行的結果（例如搜尋到的連結、文章內文），用一個 Set 節點加回到 memory 中。 重複： 讓流程回到迴圈的起點，讓 Agent 帶著新的資訊，開始下一輪的思考。 產出報告 (Final Output)： 當迴圈結束後，將 finish_research 回傳的最終摘要，透過 Email 寄給自己，或存到 Notion、Google Docs。 就是這麼簡單（又複雜）！透過這個迴圈，你的 Agent 就像一個真正的人類研究員，會自己找資料、讀資料、思考、再找資料…直到它認為任務已經完成為止。 結語：你的 AI 旅程，從搞懂和動手開始呼～我們從理論聊到實戰，從概念辨析走到工具選擇，最後甚至還親手設計了一個 AI Agent 的藍圖。 希望現在，你對 AI Chatbot 和 AI Agent 的差異，已經有了深刻且立體的理解。 ⏵ 請記住這個核心： Chatbot 是你的「對話夥伴」。 Agent 是你的「行動夥伴」。 未來，當你想導入 AI 自動化時，先問自己那個關鍵問題：「我是要自己思考流程，讓 AI 幫我執行一個步驟？還是要定義好目標，讓 AI 自己思考流程去完成它？」 這個問題的答案，將會指引你走向正確的道路。 AI Agent 的時代才剛剛開始，充滿了無限的可能與挑戰。而你，通過理解這最根本的差異，甚至學會了如何親手打造它，已經站在了浪潮的最前沿。 現在，唯一阻擋你的，只剩下點擊那個「New Workflow」的按鈕了。 去動手玩玩看吧！打造你的第一個自動化智能夥伴！

🚀 自動化神器大對決！n8n vs Make 怎麼選？社群貼文也能全自動！你是不是也常在想： 「要不要來學個自動化工具，把繁瑣工作交給電腦做？」 但 Google 一下，「自動化工具」一大堆，光是看到 n8n 和 Make 這兩個名字，就不知道該從哪個開始了？ 別急，這篇文章就是要幫你一次搞懂這兩個熱門工具到底差在哪裡、各自適合哪些人，還會帶一個最常見的情境──社群自動化內容產出與貼文！ n8n vs Make：到底差在哪？ 項目 🧰 n8n（開源工具） 🖱️ Make（雲端工具） 易用性 需要技術背景 拖拉即用、五分鐘上手 客製化彈性 ✅ 完全開源、自定義節點 ❌ 受限於平台模組 應用整合 約 1,500+（可自建） 超過 1,500 原生整合 資料安全性 自託管，資料完全掌控 雲端儲存，較難自控 價格方案 Starter：$20/月（2,500次） Core：$9/月（10,000 Ops） 適用對象 工程師、內部技術團隊 行銷、創作者、業務 Make 是什麼？一人公司首選神器Make（前身是 Integromat），是一個「拖拉式視覺化自動化平台」。 不用寫程式 超多內建模組（超過 1,500 個） 可快速串 Gmail、Slack、Facebook、Google Sheet 等常見服務 適合：非技術人員、需要快速驗證流程的團隊或個人 n8n 是什麼？開發者的天堂n8n 是開源自動化工具，可部署在自己主機上，所有節點邏輯、權限、流程都能完全掌握。 能撰寫自定義節點 支援自託管、內網部署 適合工程師、需要與內部系統整合的企業 最新價格方案比較（2025） 方案 n8n Make 免費版 ✅ 自託管免費 ✅ 免費（1,000 Ops/月） 入門方案 Starter：$20/月 Core：$9/月（10,000 Ops） 進階方案 Pro：$50/月 Pro：$16/月，Teams：$29/月起 執行方式 執行次數計費 操作次數（Ops）計費 自託管能力 ✅ 支援 ❌ 僅限雲端 應用實戰：社群自動化內容產出與貼文🔧 n8n 的進階玩法 內容企劃存在 Notion 或 Google Sheet n8n 自動抓主題 → 呼叫 OpenAI 生成貼文 串 Canva 或 Leonardo AI 自動產圖 使用 API 發佈到 FB、IG、LINE OA 寫入 Airtable 作為排程與審核記錄 適合：品牌方、內部行銷團隊打造社群內容工廠 🖱 Make 的快速排程術 用 Google 表單輸入每週貼文主題 Make 串接 ChatGPT 生成文案 整理成 Google Sheet 並自動貼文到 FB/IG LINE 通知管理者已發佈 適合：自由創作者、中小企業主、社群小編 選擇建議總整理 你是誰？ 推薦工具 為什麼？ 自由創作者、社群經營人 ✅ Make 好上手、便宜、整合多、快速上線 中小企業、非技術行銷團隊 ✅ Make（也可導入 n8n） 視覺化流程好學 技術團隊、內部開發者 ✅ n8n 可自託管、控制流程與資料 資安導向產業 ✅ n8n 可部署內網、資料保密性高 結語：選對工具，讓社群經營輕鬆 10 倍社群經營不一定要一人手動搞定，每週主題、文案、貼文、發圖、排程都能自動化！ 想快速上手？Make 最適合你 想建立客製化內容流程工廠？n8n 給你最高自由