課程簡介

本課程專為已具備 n8n 自動化與資料庫基礎的開發者設計，旨在將您的技術從「流程自動化」提升至「AI 智能應用」的層次。在 6 小時的實戰演練中，我們將打破工具間的藩籬，深入探討如何讓 AI Agent 節點精準地與後端資料庫進行深度整合，賦予 AI 存取與處理企業數據的能力。

除了核心整合技術，課程也將涵蓋 Webhook 觸發機制與 RESTful API 的標準化設計，確保您的工作流能與外部系統無縫對接。最終，您將親手實作並在網頁端部署一個具備資料庫讀寫能力的 AI 客服機器人，真正實現從後端邏輯到前端互動的全端自動化解決方案。

👥 適合對象

• 進階銜接學員：已完成「AI 與 n8n 工作流應用實務-基礎班」及「AI 與 n8n 工作流應用實務-進階班」，欲整合兩項技能者 。
• 具備實務基礎者：已具備 n8n 流程設計經驗，並熟悉關連式資料庫 (Relational Database) 操作原理的工程師或學生 。

課程內容

🧠 主題一：AI Agent 與資料庫的深度整合

• 剖析 Agent 核心邏輯與工具調用 (Tool Calling)：深入拆解 AI Agent 節點的決策機制，實作如何定義並掛載資料庫工具，讓 LLM (大型語言模型) 能夠理解資料結構 (Schema) 並精準執行 SQL 指令。
• 賦予數據自主權與動態交互能力：超越傳統靜態回應，訓練 AI 根據用戶對話上下文 (Context)，自主判斷並執行資料庫的 CRUD (增刪查改) 操作，實現真正的數據驅動對話。

🔗 主題二：Webhook 應用與 API 架構設計

• 建構事件驅動 (Event-Driven) 的自動化架構：精通 Webhook 節點的高級配置，解析複雜的 Payload 數據結構，建立能即時響應外部請求的高效觸發流程。
• 設計符合工業標準的 RESTful API：遵循標準化協定 (GET/POST/PUT 等)，設計具備規範性請求與回應 (Request/Response) 格式的 API 接口，確保工作流能與第三方系統或前端應用進行穩定、安全的資料交換。

🚀 主題三：AI 客服機器人的前端落地

• 全端整合與嵌入式部署：將後端複雜的 n8n AI 工作流封裝為可調用的服務，並通過 Chat Widget 或 Script 嵌入至實際運行的網頁環境中，打通前後端藩籬。
• 端對端 (End-to-End) 互動實戰演練：從前端使用者介面 (UI) 的對話觸發，經過 API 傳輸至後端 AI 邏輯處理與資料庫存取，最後將結果回傳渲染，完整實作具備商業價值的智能客服系統。

🛠️ 主題四：釋放極致潛能——Code 與 Execute Command 節點應用

• Code 節點的客製化編程與邏輯擴充：突破 No-Code/Low-Code 的功能邊界，運用 JavaScript (或 Python) 撰寫複雜的商業邏輯。針對 API 回傳的 Raw Data 進行精細的清洗、轉換、正規表達式 (Regex) 萃取與格式重組，實現高度靈活且精準的資料處理能力。
• Execute Command 節點與系統層級自動化：打破應用層限制，深入作業系統 (OS) 底層進行交互。實作透過 Shell Scripts 執行伺服器維運任務，或調用外部 CLI 工具 (如 FFmpeg 影音處理、Git 版控操作)，將自動化流程的控制權延伸至基礎架構與系統層面。