Коли машина вчиться писати вірші (або варити борщ): Розбираємо, як ШІ може створювати робочі процеси
Розділ 1: Перший крок у цифровий магазин – від ідеї до робочого процесу “з коробки”
Уявіть, що ви приходите до супермаркету, а там на полицях вже розкладені готові набори для приготування страв. Вам потрібно лише вибрати, додати кілька власних штрихів, і вуаля – смачна вечеря готова. Так само і з цим AI-будівельником. Ми даємо йому просту ідею, а він нам пропонує готовий “набір” компонентів для робочого процесу. Мій перший тест був досить простим, можна навіть сказати – “дитячим”.
Я сказала: “Створи AI-агента, який щоранку досліджує новини та надсилає мені інформаційний бюлетень”.
Супер-розмитий запит, правда ж? Я хотіла подивитися, наскільки добре машина зрозуміє мої “бажання”, коли вони сформульовані нечітко. І ось що сталося. На екрані почав з’являтися робочий процес. Це було схоже на те, як хтось збирає пазл – поступово, крок за кроком.
Спочатку з’явився тригер “за розкладом” (адже я просила “щоранку”), далі – агент, який досліджує новини, потім – блок, що надсилає електронний лист. Навіть запропонував налаштування: теми новин (технології, ШІ, бізнес), стиль листа (“професійний опис з ключовими моментами”).
“Вау,” – подумала я. – “Це вже щось!”
Але, як говориться, диявол ховається в деталях. Хоча загальна структура була правильною, я побачила, що деякі інструменти, які мав використовувати агент (наприклад, для пошуку інформації в інтернеті), були ще “порожніми” – без конкретних налаштувань. Це як мати гарний рецепт, але забути вказати, яку саме сіль використовувати.
Цікаво знати: Зазвичай, коли ми даємо команду AI, важливо розрізняти, де завершується “завдання для користувача” (user message) і де починається “інструкція для самого AI” (system message). У цьому випадку, я б краще прописала деталі про стиль листа та теми в `system prompt` агента, а `user prompt` залишила б більш загальним. Але навіть так, це був чудовий старт!
Що це означає для вас? Навіть з найпростішим запитом, AI може створити робочий процес. Але щоб він став дійсно “робочим”, вам все одно доведеться додати власні налаштування та переконатися, що всі компоненти правильно “зв’язані”. Думайте про це як про перший чернетку – чудовий початок, але ще потребує доопрацювання. —
Розділ 2: Коли конкретика має значення – вчимо AI робити борщ за вашим рецептом
Збагнувши, що з розмитими запитами AI може бути трохи “розгубленим”, я вирішила перейти до “важкої артилерії”. Цього разу я хотіла, щоб AI створив той самий інформаційний бюлетень, але вже з максимально деталізованим “рецептом”: які інструменти використовувати, як структурувати текст, в якому форматі все це подати.
“Зроби AI-інформаційний бюлетень, який щоранку о 7:00 досліджуватиме топ-5 найактуальніших новин про ШІ та технології, використовуючи Tavi та Perplexity.
Результати передай до Enthropic Cloud 3.5 Sonnet, щоб він написав добре структурований лист у форматі HTML.
Лист має містити чіткий заголовок, підзаголовки для кожної новини, виділений жирним текст, короткий опис (2-3 речення) для кожної статті та розділ з посиланнями на джерела внизу.”
Слів наче й багато, але для AI це була б чітка інструкція, як для шеф-кухаря – детальний рецепт. І знаєте що? Цього разу результат був значно кращим! AI одразу запропонував складнішу структуру, включаючи налаштування для API-ключів Tavi та Perplexity, та навіть інтегрував Enthropic Sonnet.
Це було схоже на те, коли ви не просто просите “нарізати овочі”, а й вказуєте, якою саме теркою їх натерти й як красиво викласти на тарілці. Але й тут не обійшлося без “але”. Я помітила, що після дослідження новин двома різними джерелами (Tavi та Perplexity), AI ніби “змішав” їх, але не зовсім так, як я очікувала. Він склав два окремі “листи”, замість того, щоб об’єднати їх в один, як це робить досвідчений кухар, коли змішує інгредієнти.
Я спробувала попросити AI виправити цю помилку прямо в чаті. І хоча він зрозумів, що потрібно об’єднати дані, він не змінив сам процес роботи з даними (merge node), який відповідав за це. Тобто, він міг зрозуміти, що щось пішло не так, але не завжди міг сам виправити логіку. Це як сказати дитині, що вона неправильно написала слово, але вона не може сама його виправити, бо не розуміє правила написання.
Чим детальнішою буде ваша інструкція, тим ближчим до ідеалу буде результат. Але навіть тоді, варто бути готовим до того, що вам доведеться трохи “підштовхнути” AI, щоб він зробив саме те, що ви хочете. І найголовніше – не забувайте перевіряти, як саме він обробляє дані. Можливо, ви захочете, щоб він додавав посилання прямо біля кожного абзацу, а не в окремому розділі.
Розділ 3: Коли AI стає твоїм особистим помічником – майстерня для складних операцій
Тепер, коли ми зрозуміли, як AI може створювати робочі процеси для конкретних завдань, я вирішила піти ще далі. А що, якби попросити AI створити справжнього “супер-агента”? Особистого помічника, який міг би спілкуватися через Telegram, працювати з Gmail, календарем, ClickUp і навіть використовувати “Think Tool” для аналізу.
Це вже вищий пілотаж, чи не так?
Я сформулювала запит: “Створи мені персонального помічника, який взаємодіятиме через Telegram. Він повинен мати під-агентів для Gmail, календаря та ClickUp і використовувати Think Tool. Також вкажи, що він має використовувати Cloud Sonnet 3.7”.
Це було схоже на те, як дати архітектору завдання спроектувати не просто будинок, а цілий комплекс з багатьма функціями. Результат був… цікавим.
AI запропонував структуру, але, чесно кажучи, вона була далека від ідеалу. Під-агенти були “сирими”, з одним-двома інструментами, а деякі взагалі не мали чітких інструкцій для роботи. Наприклад, агент для Gmail умів лише надсилати повідомлення. Знаєте, це ніби ви попросили зібрати робота, а вам принесли лише руки й сказали: “Ось, це твій робот”. Не вистачало “мозку”, “плану”, “інтелекту”. Збентежила мене одна річ: AI створив посилання на “connected chat trigger node”, але сам цей вузол у робочому процесі був відсутній. Ніби тобі дали інструкцію, як приєднати кнопку, але самої кнопки в наборі немає.
Цей приклад показує, що хоча AI може створити основу для складних систем, він може мати проблеми з orchestrator-агентами (ті, що керують іншими агентами) та комплексними, багатошаровими процесами. Він чудово справляється з послідовними робочими процесами, де кожен крок чітко визначений, але коли потрібно створити справді автономну, самостійну систему – тут ще потрібна людська рука.
Думайте про це так: AI – це чудовий помічник, який може зібрати вам велосипед за вашим описом. Але якщо ви хочете, щоб він склав космічний корабель, вам доведеться надати йому дуже, дуже, ДУЖЕ багато деталей, і, можливо, все одно доведеться щось доробляти вручну.
Розділ 4: Коли AI падає, але не розбивається – вчимося на помилках і рухаємося далі
Я вже зачепилася за ідею, що AI може допомагати, але не робити все за мене. І це чудово! Бо саме процес виправлення помилок, доопрацювання, пошуку кращого рішення – це те, що робить нас, людей, унікальними.
Я помітила, що коли AI намагався обробити інвойс, він використовував статичні дані, а не “живі” змінні. Це якби йому дали фотографію документа, а не сам документ. Він бачив, що треба обробити інвойс, але не отримував інформацію про нього. Але ось що мене вразило: коли я звернула на це увагу, AI запропонував виправлення! Він сказав, що тепер у робочому процесі будуть передаватися “live variables”. Хоча, коли я перевірила, сам блок, який відповідав за передачу змінних (merge node), залишився незмінним. Тобто, AI зрозумів проблему, але не зміг її “закодувати” у виправленні.
Це ключовий момент. AI може дати вам 70% рішення. Це величезний виграш у часі! Але ці останні 30% – це те, де криється ваше розуміння, ваш досвід, ваша здатність до аналізу. Не лінуйтеся заглиблюватися в те, що робить AI. Перевіряйте, як дані проходять через ваш робочий процес. Шукайте “слабкі місця”.
Цей інструмент – чудовий старт. Він може допомогти вам швидко створити основу, протестувати ідеї, налаштувати API. Але для того, щоб зробити ваші робочі процеси надійними та ефективними, вам потрібно розуміти, як вони працюють. Без цього ви ризикуєте отримати “гарну картинку”, яка не принесе реальної користі.
Це нормально, що AI не зробив все ідеально з першого разу. Навпаки, це чудова можливість навчитися, як краще формулювати запити, як правильно використовувати ноди, як знаходити помилки.
Висновок: AI – ваш вірний помічник, а не самостійний кухар
Ми пройшли шлях від простого запиту на новини до складного персонального помічника. І що я винесла з цього досвіду?
AI-будівельник робочих процесів у n8n – це дійсно революційна річ. Він може значно прискорити процес створення автоматизацій, допоможе вам швидко налаштувати складні інтеграції, особливо якщо ви поки не впевнені з чого почати. Він може стати вашим “наставником”, який покаже, які блоки варто використовувати, як їх з’єднати. Але, як я вже казала, AI – це ваш помічник, а не самостійний кухар. Він чудово впорається з тим, щоб підготувати всі продукти для борщу, нарізати їх, навіть поставити на плиту. Але кінцевий смак, ті найтонші нюанси, які роблять страву “вашою” – це вже ваша заслуга.
Що далі?
1. Практикуйтеся: Спробуйте створити прості робочі процеси, використовуючи якомога детальніші запити.
2. Аналізуйте: Не просто приймайте результат. Перевіряйте, як AI створив робочий процес. Чи всі змінні правильно передаються? Чи правильно працюють тригери?
3. Навчайтеся: Якщо AI помиляється, спробуйте зрозуміти, чому. Це допоможе вам краще формулювати запити в майбутньому.
4. Доповнюйте: Використовуйте AI як трамплін. Додавайте власні ідеї, виправляйте помилки, робіть робочий процес унікальним.
Пам’ятайте, головне – це постійне навчання та вдосконалення. AI – це інструмент, який може зробити ваше життя легшим і продуктивнішим, але тільки якщо ви будете використовувати його з розумом та власною експертизою. Тож, вперед, експериментуйте, створюйте свої власні “цифрові борщі” і не бійтеся вчитися разом з AI! Це подорож, яка того варта.
А тепер – ваш хід! Спробуйте самі та поділіться своїми враженнями. Які цікаві робочі процеси ви змогли створити за допомогою AI? Чи стикалися з несподіваними проблемами? Розповідайте у коментарях!
