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what is AI Agent vs N8N 差異
Table of Contents
AI Agent 基礎概念
定義
"AI Agents are programs where LLM outputs control the workflow"
「AI agent(AI代理)是AI來控制"決策"並執行任務。」
實作方式
AI Agent 可透過「工具（Tools）」模組來取得資料，像是 LangChain 內建工具插件（搜尋引擎、資料庫、網站爬取等），讓 LLM 可按需調用。
簡而言之：AI 自主 搜尋、呼叫工具、記憶、自主判斷
AI Agent 適用任務
- 常被用於研究分析
- 智能客服
- 內容創作和策略建議
- 客戶服務和數據分析等智能任務
AI Agent 功能與應用場景
- 客服服務：自動回覆查詢、處理接口，提供個人化支援
- 數據分析：從客戶反饋或銷售數據中提取洞察，生成報告
- 決策建議：基於規則與學習模型優化供應鏈、定價策略
- 內容生成：撰寫文案、生成程式碼或設計視覺內容
N8N 簡介
「n8n 是一個開源的可視化工作流程自動化平台，結合了no code 全代碼 的靈活性，能串接 400 多種服務並內建 AI 能力，允許用戶設計複雜流程並完全掌控資料。」
企業導入目的
企業需求方面，n8n 擅長流程自動化和整合。
N8N 適用任務
n8n 非常適合自動化企業日常營運中重複性且明確的工作。
例如：
- 定期報表生成
- 資料同步、通知/傳送
- Email/Slack/Line 通知
- 社交媒體發布
- 表單轉案系統
許多組織會用 n8n 來自動化客服或內部流程，例如：
- A 公司透過 n8n 自動解析客戶來信內容，依據關鍵字產生基礎回覆建議，再將初步回應寄送給客服信箱，節省人工回覆時間。
- 每天早上自動匯出銷售數據、彙整為 Excel 報表並寄送內部群組，減少手動整理作業。
總之，只要流程中明確能判斷與描述，n8n 幾乎都可以替代人工自動執行。
N8N 與 AI Agent Framework 比較
項目 | n8n | AI Agent Framework |
|---|---|---|
定義 | 工作流程自動化平台 | 自主任務協作與推理系統 |
成本 | 免費（自架），商業版低成本 | 開源為主，自架成本低，需端托管或雲端需求高時成本較高 |
使用介面 | 視覺化拖拉介面，適合非工程背景 | 程式碼開發為主，需 Python 與 LLM 操作經驗 |
主要用途 | API 串接、自動化報表、定時任務、Webhook 回應 | 多步推理、AI 任務分解、角色協作與複雜推理問題處理 |
適合場景 | 表單處理、報告生成、AI API 呼叫排程 | 專業化 AI 助理、技術研究、多 Agent 任務決策 |
支援外部整合 | 很強，支援超過 300 種外部服務 | 弱，需自行整合 REST API 或工具 SDK |
總結
兩者是可以搭配使用互相包含，n8n也可節點串聯AI agent。agent 裡面也可以有workflow. 目前來說 n8n 社群評價很高，工程師來說會更偏向用agent 處理，像是Cursor 其實就是很強力的AI agent。 基本上Ai agent 強悍之處在於自動決策處理,像是manus 自動分析,自動決定要怎麼做.自己列出Todolist=>完成=>打勾....
Agent 和 n8n(自動化) 兩者差別本質上就是 自動 vs AI 決策：
減少決策 = 減少成本 + 減少靈活度
也有人說AI 模型一直進化變強，n8n 會被agent 取代。但是我的想法是，n8n 在2025年4月獲得了 5,500 萬歐元（約新台幣 18.7 億元）的 B 輪融資，基本上就是不可能被短期取代。而且對公司來說能解決問題就好，太複雜反而沒必要。
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