Créez votre premier flux de travail avec un Agent

L'équipe de soutien d'Acme reçoit des dizaines de messages de rétroaction de clientes et clients chaque jour. Avant de les acheminer, une gestionnaire veut un résumé en une phrase de chaque message pour pouvoir prioriser d'un coup d'œil.

Créez un flux de travail à partir de zéro avec un exemple de rétroaction dans un nœud Edit Fields, puis utilisez un nœud Agent (avec un sous-nœud OpenAI Chat Model) pour en faire un résumé en une seule phrase.

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Introduction à l'automatisation des flux de travail avec n8n

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Commencez à automatiser avec n8n — la plateforme libre d'automatisation des flux de travail. Découvrez ce qui distingue n8n des outils sans code, explorez son canevas par glisser-déposer et maîtrisez les déclencheurs, les nœuds et les connexions. À la fin du chapitre, vous aurez construit des flux complets qui capturent des données de formulaire, appellent des API externes et transforment les résultats avec Edit Fields.

Exercise 1: L'art de l'automatisation et n8n Exercise 2: Explorez votre premier flux de travail n8n!Exercise 3: Déclencher des flux de travail n8n Exercise 4: Le premier domino de la chaîne!Exercise 5: Capturer les inscriptions à un événement avec des Form Triggers Exercise 6: Créez votre premier flux de travail n8n !Exercise 7: Des contacts partenaires aux champs n8n Exercise 8: Filtrer le superflu avec Edit Fields Exercise 9: Capturer les inscriptions à l'événement et les horodatages

Ajoutez une capacité de prise de décision à vos flux n8n. Utilisez les nœuds If et Switch pour créer des embranchements selon des conditions, écrivez des expressions pour accéder à des données dynamiques et les remodeler, aplatissez des structures JSON imbriquées et fusionnez plusieurs ensembles de données en un seul résultat unifié — le tout sans écrire de code.

Exercise 1: Créer des enchaînements plus intelligents grâce à la logique conditionnelle Exercise 2: If vs. Switch Exercise 3: Scinder les flux avec la logique If Exercise 4: Gérer de nombreux résultats Exercise 5: Travailler avec les expressions et les données dynamiques Exercise 6: Valeurs statiques vs dynamiques Exercise 7: Être expressif Exercise 8: Aplatir des données imbriquées !Exercise 9: Combiner et structurer des données Exercise 10: Fusionner des ensembles de données sans accroc Exercise 11: Que se passe-t-il avec les enregistrements sans correspondance?

Propulsez vos automatisations avec l'IA. Connectez des nœuds Agent propulsés par OpenAI à vos flux n8n, concevez des invites qui classifient et résument du texte, orientez les résultats via des embranchements conditionnels et bâtissez des chaînes complètes qui recueillent des entrées de formulaire, les enrichissent avec l'intelligence des LLM et livrent des résultats personnalisés — sans écrire de code.

Exercise 1: Intégrer des LLM aux enchaînements de tâches Exercise 2: Fondé sur des règles ou LLM?Exercise 3: Créez votre premier flux de travail avec un Agent

Exercice en cours

Exercise 4: Utiliser la sortie de l'Agent en aval Exercise 5: Personnaliser et catégoriser avec des LLM Exercise 6: Classifier et acheminer la rétroaction des clientes et clients Exercise 7: Rédiger une réponse personnalisée Exercise 8: Créer un flux de travail automatisé complet Exercise 9: Faut-il automatiser ce processus ?Exercise 10: Créer le pipeline d'accueil Exercise 11: Personnaliser et peaufiner le pipeline Exercise 12: Félicitations !